12納米擊敗4納米。

1970年底，英特爾發(fā)布了“一件劃時(shí)代的作品”——Intel 4004微處理器。

這塊全球第一款大規(guī)模商用微處理器，出自英特爾“有史以來(lái)最偉大的芯片工程師”費(fèi)德里科.法金（Frederico Faggin）之手。他將2250個(gè)晶體管以10微米的距離，集成在了這片僅有3cm×4cm的芯片上，并把自己的名字縮寫(xiě)“F.F.”刻了上去。

這塊每秒運(yùn)算6萬(wàn)次、能夠處理4bit數(shù)據(jù)、成本僅不到100美元的10微米制程芯片，在當(dāng)時(shí)直接宣告了集成電子設(shè)備新時(shí)代的來(lái)臨。英特爾CEO戈登.摩爾（Gordon Moore）甚至將4004稱為：人類歷史上最具革新性的產(chǎn)品之一。

如今，距離劃時(shí)代的4004芯片已經(jīng)過(guò)了51個(gè)年頭。在這51年里，芯片技術(shù)急速增長(zhǎng)。今年6月蘋(píng)果發(fā)布的5納米M2芯片擁有200億晶體管，晶體管數(shù)量已是4004的900萬(wàn)倍，而制程卻僅是它的兩千分之一。

通常來(lái)說(shuō)，芯片制程決定了其所能集成的晶體管數(shù)量，也直接影響著芯片性能。但制程數(shù)據(jù)也并非完全是越小越好，凡事都有例外。

就在前不久剛剛發(fā)布的MLPerf推理v2.1的榜單中，來(lái)自中國(guó)深圳的AI計(jì)算服務(wù)與平臺(tái)提供商墨芯人工智能憑借12納米制程，在Resnet-50模型中超越了4納米制程的英偉達(dá)最強(qiáng)GPU芯片H100。

2018年，墨芯人工智能在硅谷創(chuàng)立，目前總部位于深圳。創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)來(lái)自于卡內(nèi)基梅隆大學(xué)頂尖AI科學(xué)家、世界頂尖半導(dǎo)體公司（如Intel、Marvell和Oracle等）核心高量產(chǎn)芯片研發(fā)團(tuán)隊(duì)。

甲子光年曾在今年3月報(bào)道過(guò)墨芯。當(dāng)時(shí)，墨芯即將發(fā)布搭載Antoum芯片的AI計(jì)算卡：S4、S10和S30。

盡管與許多明星創(chuàng)業(yè)公司同樣做AI芯片，但墨芯的重點(diǎn)與其他家非常不同。不管是最近火熱的GPGPU，還是曾經(jīng)AI芯片熱潮的ASIC，過(guò)去各家公司都把重點(diǎn)放在硬件層面的精進(jìn)上。但墨芯主打的卻是從軟件——稀疏化算法出發(fā)進(jìn)行軟硬協(xié)同設(shè)計(jì)。

稀疏化算法由于其本身存在一定的難以繞開(kāi)的技術(shù)難點(diǎn)，以往選擇該路線的芯片公司并不多。但隨著數(shù)據(jù)計(jì)算量的增大，稀疏化算法開(kāi)始越發(fā)展現(xiàn)出其高算力、低功耗、高性價(jià)比的價(jià)值。

這也是墨芯能夠憑借12納米制程贏下4納米H100的重要原因。

本次的MLPerf中，另一家主打稀疏化算法的美國(guó)創(chuàng)業(yè)公司Neural Magic也提交了成績(jī)。這是兩家稀疏化算法路線公司首次參加MLPerf，讓MLCommons的創(chuàng)始人David Kanter感嘆：“新架構(gòu)令人振奮，展示出了業(yè)界的創(chuàng)新力和創(chuàng)造力”。

日前，「甲子光年」采訪了墨芯創(chuàng)始人兼CEO王維，與他探討墨芯為何能做到MLPerf的結(jié)果，以及算法將如何引領(lǐng)AI芯片的未來(lái)。

1.MLPerf測(cè)試——AI算力領(lǐng)域的“圖靈獎(jiǎng)”

自英特爾發(fā)布4004后的51年里，芯片制造公司不斷改進(jìn)工藝，讓單位面積能夠容納更多的晶體管。

英特爾創(chuàng)始人預(yù)計(jì)，單位面積的晶體管數(shù)量約每?jī)赡陼?huì)增加一倍，而芯片性能大約18個(gè)月會(huì)提升一倍。這就是著名的“摩爾定律”。

過(guò)去10年中，隨著人工智能的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)計(jì)算量變得越來(lái)越大。人們對(duì)芯片性能的需求，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了芯片性能的增長(zhǎng)速度。業(yè)內(nèi)專家估計(jì)，目前，人工智能的算力需求每3.5個(gè)月就會(huì)翻倍。

這就導(dǎo)致原來(lái)的CPU不再適用于人工智能計(jì)算。而能夠進(jìn)行海量并行運(yùn)算的GPU，以及滿足特定功能的ASIC逐漸成為AI計(jì)算芯片的主流，伴隨著制程的提升而更新迭代。

為了更好地推動(dòng)人工智能發(fā)展、建立衡量機(jī)器學(xué)習(xí)性能的行業(yè)指標(biāo)，2018年，來(lái)自谷歌、百度、哈佛大學(xué)、斯坦福大學(xué)和加州大學(xué)伯克利分校的工程師和研究人員，成立了一個(gè)名為“MLCommons”的組織，并共同編寫(xiě)測(cè)試套件，用以測(cè)試芯片算力，也就是后來(lái)的MLPerf。

工作開(kāi)展得很快。同年，該組織就推出了訓(xùn)練和高性能計(jì)算測(cè)試套件。并且在隨后的兩年里又推出了3套推理測(cè)試套件。

推出套件的同時(shí)，MLCommons每年都會(huì)邀請(qǐng)世界各個(gè)企業(yè)和組織加入，并通過(guò)MLPerf套件對(duì)芯片性能進(jìn)行測(cè)試。MLCommons每季度都會(huì)組織成員提交結(jié)果并發(fā)布成績(jī)。每年一、三季度發(fā)布推理結(jié)果，二、四季度發(fā)布訓(xùn)練結(jié)果。

隨著MLCommons越來(lái)越受到認(rèn)可和關(guān)注，加入其中的公司也越來(lái)越多。如今，MLCommons已經(jīng)受到全球超過(guò)70個(gè)公司和組織的支持，除了最初創(chuàng)始的公司外，商業(yè)企業(yè)還包括英特爾、英偉達(dá)、Meta、微軟等芯片和云計(jì)算巨頭。

本季度的推理測(cè)試是MLPerf的第6次測(cè)試，共收到超過(guò)5300個(gè)測(cè)試結(jié)果，其中包括中國(guó)企業(yè)阿里巴巴、H3C、浪潮、聯(lián)想、墨芯、壁仞。

MLPerf測(cè)試主要分為固定任務(wù)（Closed division）和開(kāi)放任務(wù)（Open division）兩種。

根據(jù)MLCommons官方信息，MLPerf為了鼓勵(lì)軟件和硬件創(chuàng)新，有兩個(gè)分區(qū)，在實(shí)現(xiàn)結(jié)果時(shí)有不同程度的靈活性。封閉任務(wù)旨在對(duì)硬件平臺(tái)或軟件框架進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)一致的比較，要求使用與參考模型相同的模型。開(kāi)放任務(wù)旨在促進(jìn)創(chuàng)新，允許使用不同的模型或重新訓(xùn)練。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，固定任務(wù)更關(guān)注硬件能力，而開(kāi)放任務(wù)更關(guān)注創(chuàng)新的可能性，即軟件和硬件融合的能力。由此來(lái)看，開(kāi)放任務(wù)更可能暗示未來(lái)人工智能計(jì)算的發(fā)展方向。

值得注意的是，如果開(kāi)放任務(wù)的參賽者使用了不同的模型和數(shù)據(jù)集，需要在提交的結(jié)果中標(biāo)示出來(lái)，由此可以提供開(kāi)放任務(wù)和固定任務(wù)的比較維度。

本次測(cè)試中，墨芯S30計(jì)算卡以95784 FPS的單卡算力，奪得Resnet-50模型算力全球第一，是全球旗艦產(chǎn)品H100的1.2倍，是A100的2倍。

同時(shí)，墨芯S30運(yùn)行BERT-Large是A100的2倍，僅次于H100，在Bert-large高精度模型（99.9%），單卡算力達(dá)3837 SPS。

作為一個(gè)國(guó)際組織，MLCommons除了組織成員企業(yè)測(cè)試之外，更重要的在于推進(jìn)行業(yè)內(nèi)的交流。這個(gè)季度剛開(kāi)始，MLCommons就著手聯(lián)系成員企業(yè)，并輔導(dǎo)大家每個(gè)階段應(yīng)該如何提交數(shù)據(jù)。

過(guò)去三個(gè)月里，參與測(cè)試的成員企業(yè)每周都會(huì)開(kāi)展線上會(huì)議。墨芯與國(guó)際芯片廠商高通、英偉達(dá)、英特爾等公司交流探討，不僅了解到各家對(duì)于AI計(jì)算的側(cè)重點(diǎn)、如何評(píng)價(jià)算力性能等，更意識(shí)到了企業(yè)之間開(kāi)放互助態(tài)度，并共同將此作為共識(shí)向下推進(jìn)。

也正是這種企業(yè)之間互助的態(tài)度和對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的追求，讓算法有機(jī)會(huì)從硬件的競(jìng)賽中脫穎而出。

2.稀疏化計(jì)算——從冷門(mén)到熱門(mén)

不同于其他公司，墨芯的特色在于稀疏化算法。

稀疏化計(jì)算并不是一項(xiàng)新技術(shù)。

“稀疏化計(jì)算”的原理不難理解，是指在原有AI計(jì)算的大量矩陣運(yùn)算中，將含有0元素和無(wú)效元素剔除，讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型消減冗余，以顯著加快計(jì)算速度，提高計(jì)算性能。

比如在人臉識(shí)別的場(chǎng)景中，傳統(tǒng)的算法需要計(jì)算圖片中的所有元素與現(xiàn)有圖片模型的關(guān)聯(lián)，而后得出結(jié)論；但稀疏化計(jì)算會(huì)先在圖片中找出需要比對(duì)的元素，而后只需計(jì)算這些元素與現(xiàn)有圖片模型的關(guān)聯(lián)，不再計(jì)算圖片中其他的無(wú)效元素。

由于稀疏化算法的這種特性，過(guò)去它一直被業(yè)內(nèi)質(zhì)疑會(huì)因?yàn)樯釛壴囟鴮?dǎo)致最終結(jié)果并不準(zhǔn)確。但隨著人工智能所需要計(jì)算的數(shù)據(jù)量的急劇膨脹，尋求更高效率、更高性價(jià)比的算法，在今天顯得越發(fā)重要。

于是近幾年，科技巨頭都開(kāi)始表達(dá)出對(duì)稀疏化計(jì)算的興趣。

Meta AI 西雅圖研究負(fù)責(zé)人Luke Zettlemoyer教授指出，在巨大的數(shù)據(jù)量下，訓(xùn)練大模型的難度也在急劇增加。“如果想要模型繼續(xù)變大，最終不得不做出妥協(xié)：不再使用稠密的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而是采用稀疏化的思想”。

谷歌人工智能主管Jeff Dean在今年三月提交了論文，闡述了新的通用AI架構(gòu)Pathways。稀疏、通用和高效是它的關(guān)鍵詞。

更重要的信號(hào)來(lái)自于硬件領(lǐng)域。

與以往完全不同，硬件公司如今也開(kāi)始支持稀疏化計(jì)算。英偉達(dá)在2020年發(fā)布的基于Ampere架構(gòu)的A100芯片，支持2倍的稀疏化計(jì)算；今年7月，英特爾與阿里巴巴DeepRec開(kāi)源推薦引擎合作，共同探索稀疏化模型的訓(xùn)練與預(yù)測(cè)。

根據(jù)稀疏化算法的原理，稀疏化計(jì)算天然擁有快速、節(jié)省能耗的特性。例如同樣作為旗艦加速卡，A100功耗為400W，H100更是飆升到了700W；而墨芯的S4僅有75W，S30也僅有250W。

而且墨芯采用的還是12納米的工藝，相對(duì)于H100的4納米與A100的7納米工藝，成本上預(yù)計(jì)節(jié)省一個(gè)數(shù)量級(jí)。

業(yè)內(nèi)對(duì)稀疏化計(jì)算的質(zhì)疑主要在于兩方面：

第一，稀疏化計(jì)算在訓(xùn)練和執(zhí)行模型進(jìn)行“稀疏”的步驟時(shí)是否會(huì)增加資源消耗，從而導(dǎo)致整體的優(yōu)化率不高；

第二，稀疏化計(jì)算是否會(huì)損失精度。

墨芯CEO王維告訴「甲子光年」：目前墨芯的計(jì)算卡已經(jīng)能夠達(dá)到4~32倍的稀疏率。通過(guò)計(jì)算卡優(yōu)化模型，這個(gè)過(guò)程是“一勞永逸”的。也即優(yōu)化完成后，企業(yè)再做計(jì)算時(shí)可以直接開(kāi)啟“瘦身加速”模式。

而在精度層面，MLPerf測(cè)試本身就對(duì)精度有很高的要求，參賽提交者需要達(dá)到相應(yīng)的精度要求才能通過(guò)審核。

從MLPerf公布的結(jié)果看，墨芯采用的是和固定任務(wù)賽道同樣的模型和數(shù)據(jù)集，選擇的模型也是Bert-large高精度模型——Bert-large99.9%，即結(jié)果精度需要達(dá)到官方原始Bert模型精度90.9的99.9%，也就是90.8%以上。

而在實(shí)際任務(wù)中，墨芯面對(duì)精度需求嚴(yán)格的客戶，采取使用“更大模型+高稀疏倍率”模式，兼顧其對(duì)于大幅提高算力和保證精度的要求；反之，對(duì)于算力優(yōu)先的客戶，可以在可接受的范圍內(nèi)調(diào)整精度，換取更高倍率的加速。

但對(duì)于墨芯來(lái)說(shuō)，這些都只是剛剛開(kāi)始。

目前，不管是墨芯還是墨芯的客戶，都主要在推理側(cè)用到稀疏化計(jì)算，而在訓(xùn)練側(cè)依舊是稠密計(jì)算。未來(lái)，墨芯希望將稀疏化帶入訓(xùn)練端，創(chuàng)造更多的性能提升。

3.AI芯片2.0——算法與硬件融合發(fā)展

既然稀疏化算法早已存在，并且具有一定的可取之處，為什么過(guò)去沒(méi)有公司來(lái)做呢？背后的答案其實(shí)非常簡(jiǎn)單：因?yàn)樵械腉PU不支持。

人工智能計(jì)算本質(zhì)是海量的并行計(jì)算。相對(duì)于CPU而言，GPU擁有許多結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單的計(jì)算單元，適合處理海量并行計(jì)算。但在稀疏化計(jì)算中，這些簡(jiǎn)單的計(jì)算單元在內(nèi)部很難進(jìn)行高倍的稀疏。

比如英偉達(dá)的Tensor Core，擁有4*4的結(jié)構(gòu)，就無(wú)法實(shí)現(xiàn)墨芯需要的32倍的稀疏。

墨芯的首席科學(xué)家嚴(yán)恩勖曾在采訪中指出，推進(jìn)稀疏化計(jì)算過(guò)程中最大的挑戰(zhàn)在于“找不到合適的硬件”。

所以，為了同時(shí)滿足高倍稀疏化和大規(guī)模并行運(yùn)算，墨芯決定從算法和軟件出發(fā)，重新定義相應(yīng)的架構(gòu)和硬件。墨芯堅(jiān)持軟硬協(xié)同開(kāi)發(fā)，構(gòu)建了持續(xù)多層次優(yōu)化稀疏運(yùn)算的底層算法能力，架構(gòu)保證可編程性、高度可拓展性及快速迭代能力，讓整個(gè)硬件從設(shè)計(jì)之初就完全地支持算法。

這顛覆了外界對(duì)AI芯片公司的想象。

一直以來(lái)，芯片公司總是從硬件架構(gòu)來(lái)精進(jìn)，比如GPU、ASIC專用芯片，以及近年來(lái)受到關(guān)注的Chiplet、存算一體等技術(shù)，都是硬件的迭代。軟件像是附屬品，幾乎不被提起。

但事實(shí)上，幾乎每家AI芯片公司都有比硬件工程師人數(shù)更多的軟件團(tuán)隊(duì)。比如墨芯目前的軟硬件人數(shù)比大約為6:4。英偉達(dá)每年芯片發(fā)布后，次年依靠軟件和系統(tǒng)的升級(jí)，又可以提升50%以上的效果。

中國(guó)最早一批成立和上市的AI芯片公司寒武紀(jì)，在英偉達(dá)的CUDA之外，重新搭建了自己的軟件系統(tǒng)。但整個(gè)過(guò)程不僅花費(fèi)了比硬件更多的時(shí)間和人力，教育依舊長(zhǎng)路漫漫。吸取了寒武紀(jì)的經(jīng)驗(yàn)，新創(chuàng)業(yè)的AI芯片公司，都在軟件層面兼容CUDA，但又逐步推出自己的軟件棧，吸引更多人加入研發(fā)。

而墨芯走了一條不一樣的路——從創(chuàng)業(yè)之初就堅(jiān)持以算法和軟件為主，基于算法來(lái)設(shè)計(jì)架構(gòu)和硬件。

王維告訴「甲子光年」：“其實(shí)在我看來(lái)，這些都是計(jì)算科學(xué)的問(wèn)題，軟硬件我不太區(qū)分。只是到具體技術(shù)實(shí)現(xiàn)的時(shí)候，哪些事情用硬件做，哪些事情用軟件做而已，本質(zhì)上大家都在解決計(jì)算問(wèn)題”。

墨芯在此次MLPerf的成績(jī)正是這種理念照射進(jìn)現(xiàn)實(shí)。軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)的創(chuàng)新稀疏化架構(gòu)讓高倍率稀疏計(jì)算得以實(shí)現(xiàn)，助力墨芯達(dá)成MLPerf出色結(jié)果。

在S30的芯片架構(gòu)設(shè)計(jì)中，除了用于原生稀疏卷積和矩陣計(jì)算的稀疏處理單元（SPU），該處理器還集成了一個(gè)矢量處理單元（VPU），實(shí)現(xiàn)了靈活的可編程性，以跟上AI模型的快速發(fā)展。

對(duì)于一個(gè)創(chuàng)業(yè)公司來(lái)說(shuō)，需要找到一個(gè)具有顛覆性的角度和方向。墨芯專注于稀疏化計(jì)算，并通過(guò)硬件適配算法的方式，希望把稀疏化計(jì)算的潛力發(fā)揮到極致。通過(guò)這一路徑，墨芯的目標(biāo)不僅僅是“替代”現(xiàn)有的GPU，還要?jiǎng)?chuàng)造更多的可能性。

著名的自然語(yǔ)言大模型GPT-3擁有1700多億參數(shù)。應(yīng)用GPU來(lái)運(yùn)行這個(gè)模型，需要10張A100的加速卡才行。但應(yīng)用稀疏化算法，一張墨芯的S30卡就可以讓這個(gè)模型跑起來(lái)。

這其中的差異，并不只是1張卡和10張卡的成本的區(qū)別，它還意味著能夠解決更多技術(shù)方面的難題。比如10張卡連接時(shí)候的計(jì)算能力損耗，在1張卡時(shí)就無(wú)需考慮；又如在功耗限制下運(yùn)行的復(fù)雜計(jì)算也會(huì)成為可能。

在未來(lái)，通過(guò)稀疏化計(jì)算，企業(yè)能夠有機(jī)會(huì)設(shè)計(jì)出更為復(fù)雜的模型，為產(chǎn)業(yè)應(yīng)用創(chuàng)造新的機(jī)會(huì)。

目前，墨芯已在一些頭部互聯(lián)網(wǎng)公司進(jìn)入適配階段；在垂直行業(yè)市場(chǎng)，墨芯也已經(jīng)與生命科學(xué)領(lǐng)域的頭部企業(yè)達(dá)成合作。

未來(lái)，AI芯片和算法都需要往更通用和智能的方向發(fā)展。正如王維所說(shuō)，我們不僅要關(guān)注芯片企業(yè)是如何發(fā)展起來(lái)的，也要關(guān)注AI本身是如何發(fā)展的。

最終，AI芯片的本質(zhì)是支撐和賦能算法。當(dāng)AI芯片從1.0邁向2.0，軟硬融合將成為最重要的競(jìng)爭(zhēng)力。

審核編輯 ：李倩