AI芯片

數(shù)量級效率優(yōu)勢，原生適配AI計算：光芯片的下一個技術(shù)突破要來了

近年來，人工智能等技術(shù)的快速發(fā)展讓計算機(jī)的算力需求暴增，但隨著摩爾定律失效，傳統(tǒng)芯片性能提升速度卻開始大幅放緩。全世界都在尋找新的解決方法，光芯片的發(fā)展正讓人看到希望。

我們經(jīng)常會看到光芯片技術(shù)、光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究登上 Nature 和 Science 等頂尖科學(xué)雜志。在一些研究中科學(xué)家們指出，光學(xué)開關(guān)的速度要比現(xiàn)在商用的頂級硅芯片的晶體管快 100 到 1000 倍。

1萬美元的L4自動駕駛解決方案面世，實測1小時表現(xiàn)如何？

高階自動駕駛想要成功商業(yè)化，除了取決于感知、決策、執(zhí)行各個層級的成熟度，降本也是至關(guān)重要的一點，否則不僅難以大規(guī)模投用，更難與乘用車結(jié)緣。

據(jù)艾瑞咨詢的一項報告顯示，僅L4級自動駕駛的硬件，在2018年底的成本就達(dá)到50萬元左右，還有可能更高。而到今年，百度采用ANP-Robotaxi架構(gòu)的Apollo Moon自動駕駛運營車，已將整車成本降至48萬元，這還計算了其原型車北汽極狐阿爾法T的費用。

三年完成兩代產(chǎn)品迭代，燧原科技的推理芯片性能又提升了三倍。

12 月，燧原科技在線上發(fā)布會上發(fā)布了第二代云端人工智能推理加速卡「云燧 i20」。

這是時隔五個月以來，燧原科技在今年連續(xù)第二次發(fā)布新產(chǎn)品。今年 7 月，燧原在 WAIC 世界人工智能大會上發(fā)布了第二代加速訓(xùn)練卡「云燧 T20」。

作為全新一代云端 AI 推理加速產(chǎn)品，云燧 i20 擁有迄今為止業(yè)內(nèi)最大的 AI 加速卡存儲帶寬，高達(dá) 819 GB/s，遠(yuǎn)超行業(yè)同類產(chǎn)品水平。與此同時，該加速器全面支持從 FP32、TF32、FP16、BF16 到 INT8 的計算精度。單精度 FP32 峰值算力達(dá)到 32 TFLOPS，單精度張量 TF32 峰值算力達(dá)到 128 TFLOPS，整型 INT8 峰值算力達(dá)到 256 TOPS。對比第一代推理產(chǎn)品，云燧 i20 將浮點算力提升到 1.8 倍，整型算力提升到 3.6 倍。

達(dá)摩院成功研發(fā)存算一體AI芯片，性能提升10倍以上

12月3日，達(dá)摩院宣布成功研發(fā)新型架構(gòu)芯片。該芯片是全球首款基于DRAM的3D鍵合堆疊存算一體AI芯片，可突破馮·諾依曼架構(gòu)的性能瓶頸，滿足人工智能等場景對高帶寬、高容量內(nèi)存和極致算力的需求。在特定AI場景中，該芯片性能提升10倍以上，能效比提升高達(dá)300倍。

過去70年，計算機(jī)一直遵循馮·諾依曼架構(gòu)設(shè)計，運行時數(shù)據(jù)需要在處理器和內(nèi)存之間來回傳輸。隨著時代發(fā)展，這一工作模式面臨較大挑戰(zhàn)：在人工智能等高并發(fā)計算場景中，數(shù)據(jù)來回傳輸會產(chǎn)生巨大的功耗；目前內(nèi)存系統(tǒng)的性能提升速度大幅落后于處理器的性能提升速度，有限的內(nèi)存帶寬無法保證數(shù)據(jù)高速傳輸。

AI熱點

老電影和圖片變清晰的秘密！分辨率提升400%的AI算法已開源

如上圖， 從100x133pix→400x532pix，除了肉眼可見的清晰，擁有可以將分辨率提升400%的技術(shù)到底意味著什么？

它意味著：

老照片、老電影、動漫等畫質(zhì)可快速提升，分辨率自由調(diào)節(jié)

產(chǎn)業(yè)算法效果可以隨著數(shù)據(jù)質(zhì)量的提升大幅提高

在網(wǎng)絡(luò)信號較差時，也能快速查看高清視頻或圖片

影像傳輸帶寬與存儲空間大幅壓縮，傳輸成本也將大大減少

增大模型依然有用，DeepMind用2800億參數(shù)的Gopher，測試語言系統(tǒng)極限

近年來，國內(nèi)外各大 AI 巨頭的大規(guī)模語言模型（large language model，LLM）一波接著一波，如 OpenAI 的 GPT-3、智源研究院的悟道 2.0 等。大模型已然成為社區(qū)勢不可擋的發(fā)展趨勢。

然而，當(dāng)前語言模型存在著一些問題，比如邏輯推理較弱。那么，我們是否可以僅通過添加更多數(shù)據(jù)和算力的情況下改進(jìn)這些問題呢？或者，我們已經(jīng)達(dá)到了語言模型相關(guān)技術(shù)范式的極限？

Gopher：2800 億參數(shù)，接近人類閱讀理解能力

今日，DeepMind「一口氣」發(fā)表了三篇論文，目的之一就是解決當(dāng)前語言模型存在的問題。DeepMind 得出的結(jié)論是進(jìn)一步擴(kuò)展大規(guī)模語言模型應(yīng)該會帶來大量的改進(jìn)。此前在一次電話簡報會上，DeepMind 研究科學(xué)家 Jack Rae 表示，「這些論文的一個關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)是大規(guī)模語言模型依然在進(jìn)展之中，能力也在繼續(xù)增強(qiáng)。這個領(lǐng)域并沒有停滯不前?！?/p>

2600億參數(shù)，60多項任務(wù)突破，全球首個知識增強(qiáng)千億大模型鵬城-百度·文心發(fā)布

百度與鵬城實驗室聯(lián)合發(fā)布全球首個知識增強(qiáng)千億大模型——鵬城 - 百度 · 文心（ERNIE 3.0 Titan），是目前為止全球最大的中文單體模型。同時，百度產(chǎn)業(yè)級知識增強(qiáng)大模型 “文心” 全景圖首次亮相。

從 15 億參數(shù)的 GPT-2 到 1750 億參數(shù)的 GPT-3，我們已經(jīng)看到了模型規(guī)模增長和訓(xùn)練數(shù)據(jù)增加所帶來的顯著收益，其中最重要的一點就是對標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴顯著降低，這使得很多數(shù)據(jù)稀缺的場景也能用上性能強(qiáng)大的 AI 模型，為 AI 的大規(guī)模工業(yè)化應(yīng)用掃清了障礙。

原文標(biāo)題：【AI簡報20211210期】L4自動駕駛解決方案面世、達(dá)摩院成功研發(fā)存算一體AI芯片

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