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AI大模型這股東風(fēng),RISC-V該如何乘?

時光流逝最終成了回憶 ? 來源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 作者:吳子鵬 ? 2023-12-04 06:53 ? 次閱讀
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電子發(fā)燒友網(wǎng)報道(文/吳子鵬)說起AI大模型的訓(xùn)練和推理,很多人的第一想法肯定是英偉達(dá)芯片,那么背后也就是ARM架構(gòu)。統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示,在AI芯片領(lǐng)域,英偉達(dá)一家獨占七成市場份額;如果單獨看AI大模型訓(xùn)練芯片,正如花旗研究分析師Christopher Danely提到的,英偉達(dá)的市場占比超過九成。

實際上,即便是谷歌、亞馬遜、Meta、IBM及其他一些企業(yè)提供的AI芯片,背后的架構(gòu)也基本是ARM架構(gòu)。那么,目前同樣大火的RISC-V架構(gòu)是否能夠在AI大模型市場捕捉到機會呢?

RISC-V在AI大模型領(lǐng)域的嘗試

當(dāng)然,雖然在芯片性能方面還無法和ARM架構(gòu)芯片正面抗衡,不過RISC-V架構(gòu)陣營也沒有坐以待斃,而是在積極探索進(jìn)入AI大模型市場的機會,且已經(jīng)有一些成果。

在今年的世界互聯(lián)網(wǎng)大會烏鎮(zhèn)峰會上,希姆計算聯(lián)合國鑫發(fā)布基于RISC-V架構(gòu)打造的大模型系列一體機,包括2U4卡、4U8卡機,支持部署6B、7B、13B參數(shù)規(guī)模的大模型。

這就是很好的聯(lián)動,希姆計算成立于2019年4月,成立之初就確立了基于RISC-V指令集設(shè)計數(shù)據(jù)中心高性能芯片的技術(shù)路線、由專用計算(DSA,領(lǐng)域?qū)S眉軜?gòu))向通用計算(CPU)逐步演進(jìn)的發(fā)展戰(zhàn)略。目前,該公司已經(jīng)有一款加速卡產(chǎn)品——STCP920。

STCP920是希姆計算基于RISC-V架構(gòu)打造的人工智能計算加速卡,混合支持FP16/INT8數(shù)據(jù)類型。算力表現(xiàn)為:半精度浮點運算速度(FP16)為128TFLOPS;整數(shù)運算速度(INT8)為256 TOPS。內(nèi)存類型為LPDDR4X,內(nèi)存帶寬為119.4GB/S。

國鑫則是中國領(lǐng)先的服務(wù)器解決方案供應(yīng)商,具有全產(chǎn)業(yè)鏈的自主研發(fā)能力和生產(chǎn)能力,是目前中國屈指可數(shù)的集研發(fā)、生產(chǎn)、銷售、服務(wù)于一體的服務(wù)器和存儲軟硬件廠商之一。目前,該公司在智算中心方面的服務(wù)器主要還是基于英特爾AMD的芯片產(chǎn)品。

再看另一個案例,來自芯至科技。該公司今年才開始正式運營,不過卻在助推RISC-V進(jìn)入大模型運算方面做出了突出的成績。根據(jù)該公司官網(wǎng)信息,芯至科技在今年發(fā)布了全球首款Risc-V based GPGPU SIMT核——焦山核(Turbocore)V100。

焦山核V100全面支持SIMT,支持RV32G指令集,支持Tensor擴(kuò)展指令集,支持類CUDA編程模型,提供硬件任務(wù)調(diào)度,指令并行度為32Threads*128??杀挥糜贕PGPU進(jìn)行AI推理等多種場景,單核性能不低于16T Int8/GHz,預(yù)計采用12nm工藝流片,頻率將不低于1.2GHZ。

芯至科技聯(lián)合創(chuàng)始人、首席芯片架構(gòu)師兼副總裁尹文此前表示,AI大模型落地到推理側(cè)的新機會與RISC-V架構(gòu)創(chuàng)新不謀而合,Scaler小標(biāo)量+SIMT大算力的指令集/微架構(gòu)融合將是未來RISC-V發(fā)力的重點,能以相對低的成本,為AI推理側(cè)應(yīng)用提供高效支持。

尹文這種“RISC-V可以做線程級并行AI計算”的想法,和英特爾是不謀而合的。英特爾Piuma是一個定制RISC內(nèi)核的特殊芯片,它的特殊之處在雖然只有8個核心,但是卻有528個線程,單核擁有66個線程。另外,Piuma芯片還具有非??植赖幕ヂ?lián)能力,最多可以實現(xiàn)131072個Piuma芯片互連,讓一個芯片集群擁有1680萬個核心,這會帶來非常恐怖的數(shù)據(jù)并行能力。雖然英特爾沒有說這是RISC-V內(nèi)核,但是技術(shù)上是一脈相通的,給行業(yè)發(fā)展提供了一個全新的思路。

另外,我們看一下阿里平頭哥,該公司最近連發(fā)了三顆RISC-V處理器內(nèi)核——首次實現(xiàn)AI矩陣擴(kuò)展的C907、滿足Vector1.0標(biāo)準(zhǔn)的C920,以及實時處理器R910。其中,C920已經(jīng)新增支持Transformer模型,C907首次實現(xiàn)了獨立矩陣運算(Matrix)擴(kuò)展,這些內(nèi)核都表明商用RISC-V內(nèi)核確實在向著AI大模型的核心戰(zhàn)場進(jìn)展,滿足性能指標(biāo)只會是時間問題。

除了上述提到的,另外國芯科技和上海清華國際創(chuàng)新中心、智繪微電子已經(jīng)簽署了關(guān)于開源RISC-V GPGPU合作開發(fā)的備忘錄,這也是一種積極的探索。從理論上說,RISC-V的Vector擴(kuò)展支持用GPGPU方式來執(zhí)行,那么基于RISC-V實現(xiàn)GPGPU就有了可行性。

RISC-V在AI大模型領(lǐng)域的挑戰(zhàn)

根據(jù)此前的報道,在一項專業(yè)基準(zhǔn)測試中,專注高性能RISC-V芯片的Tenstorrent推出基于自有處理器內(nèi)核的RISC-V CPU芯片,該芯片的評分領(lǐng)先于英特爾的Sapphire Rapids、英偉達(dá)的Grace和AMD的Zen4。這說明,在傳統(tǒng)CPU方向上,RISC-V架構(gòu)已經(jīng)開始嶄露頭角,證明了RISC-V架構(gòu)做高性能芯片的能力,那么在AI大模型方面會遇到哪些挑戰(zhàn)呢?

在AI大模型這類型應(yīng)用中,RISC-V架構(gòu)第一大挑戰(zhàn)肯定是內(nèi)核本身。通過美國對于我國的AI芯片禁令就可以看出,AI芯片做大模型訓(xùn)練是有一定門檻的,低于這個門檻效果就會大打折扣,雖然RISC-V架構(gòu)已經(jīng)做了很多嘗試,不過總體性能和長期深耕GPU領(lǐng)域的ARM架構(gòu)肯定沒法比。當(dāng)然,英特爾和芯至科技這類嘗試說明,RISC-V架構(gòu)可以率先攻克大模型推理芯片市場以及終端一體機市場。

在性能背后就會牽扯出第二問題——專利。英偉達(dá)等芯片廠商以及Arm公司在高性能計算芯片領(lǐng)域儲備了大量的專利,為了追求極致的運算性能,很多方式方法都已經(jīng)被論證過了,并形成了專利,要繞開這些專利限制實現(xiàn)高性能計算芯片,進(jìn)一步提升了相關(guān)廠商的研發(fā)難度。

第三個問題也是一個老生常談的問題,那就是生態(tài)。AI大模型這類型的應(yīng)用,無論是訓(xùn)練端還是推理端,都會是一個軟硬件結(jié)合的系統(tǒng),尤其是具體到某一個細(xì)分領(lǐng)域的推理應(yīng)用,具有豐富的上層應(yīng)用,也就需要更高效的軟硬件融合。不過,目前對于RISC-V架構(gòu)而言,很多生態(tài)還是荒漠,比如DDK、接口、中間件這些關(guān)鍵的生態(tài)工具,基本還沒有。

小結(jié)

還記得之前平頭哥的觀點:RISC-V將成為AI時代的原生架構(gòu),各行業(yè)芯片都值得用RISC-V做一次。那么,應(yīng)用于AI大模型的芯片也是如此。不過,目前應(yīng)用于這一領(lǐng)域的芯片還在高速地發(fā)展,這給RISC-V架構(gòu)增加了追趕的難度,且生態(tài)封閉的問題需要從業(yè)者有更大的勇氣和決心。目前,RISC-V在AI大模型應(yīng)用中已經(jīng)有所嘗試,接下來要做到的就是完善產(chǎn)品和生態(tài),沒有其他捷徑可走。

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