眾所周知，人工智能的三大基礎(chǔ)要素是數(shù)據(jù)、算法和算力，而這三大要素的核心就是AI芯片技術(shù)。隨著各項(xiàng)基于AIGC前沿科技的廣泛應(yīng)用，AI對(duì)于算力的要求開(kāi)始不斷地快速攀升。特別是深度學(xué)習(xí)成為當(dāng)前AI研究和運(yùn)用的主流方式，目前通用的CPU可以拿來(lái)執(zhí)行AI的算法。但是因?yàn)閮?nèi)部有大量的非運(yùn)算邏輯，而這些指令級(jí)對(duì)于目前的AI算法來(lái)說(shuō)是完全用不上的，所以CPU并不能達(dá)到最高的運(yùn)算效率。因此，具有海量并行計(jì)算能力并且能夠加速AI計(jì)算的AI芯片應(yīng)運(yùn)而生。

什么是AI芯片

從廣義上講，只要能夠進(jìn)行人工智能算法或者面向AI計(jì)算應(yīng)用的芯片都叫做AI芯片。但是，通常意義上的AI芯片指的是針對(duì)人工智能算法做了特殊加速設(shè)計(jì)的芯片。他們的目的就是為了更高效地執(zhí)行AI算法。

AI芯片的發(fā)展歷程

從圖靈的論文《計(jì)算機(jī)器與智能》和圖靈測(cè)試，到最初的神經(jīng)元模擬單元感知機(jī)，再到現(xiàn)在多達(dá)上百層的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，人類對(duì)人工智能的探索從來(lái)都沒(méi)有停止過(guò)。上世紀(jì)80年代，多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和反向傳播算法的出現(xiàn)給人工智能行業(yè)點(diǎn)燃了新的火花。1989年，貝爾實(shí)驗(yàn)室成功利用了反向傳播算法在多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)了一個(gè)手寫郵編識(shí)別器。1998年，兩位人工智能科學(xué)家楊立坤和約書亞·本杰奧發(fā)表了手寫識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和反向傳播優(yōu)化相關(guān)的論文，開(kāi)創(chuàng)了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)代。此后，人工智能陷入了長(zhǎng)時(shí)間的發(fā)展沉寂階段，直到1997年IBM的深藍(lán)戰(zhàn)勝了國(guó)際象棋大師，和2011年IBM的沃森智能系統(tǒng)在《危險(xiǎn)邊緣》節(jié)目中勝出，人工智能才又一次被人們所關(guān)注。2016年，阿爾法狗擊敗了韓國(guó)圍棋九段的職業(yè)選手，就標(biāo)志著人工智能的又一波高潮。從基礎(chǔ)算法、底層硬件和工具框架到實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)景，現(xiàn)階段的人工智能領(lǐng)域已經(jīng)全面開(kāi)花。作為人工智能核心的底層硬件，AI芯片同樣也經(jīng)歷了多次的起伏和波折?？傮w來(lái)看，AI芯片的發(fā)展前后經(jīng)歷了四次大的變化。

2007年以前，AI芯片產(chǎn)業(yè)一直沒(méi)有發(fā)展成為成熟的產(chǎn)業(yè)，同時(shí)由于當(dāng)時(shí)的算法、數(shù)據(jù)量等因素，這個(gè)階段的AI芯片并沒(méi)有特別強(qiáng)烈的市場(chǎng)需求，通用的CPU芯片即可滿足應(yīng)用需求。隨著高清視頻、VR、AR、游戲等行業(yè)的發(fā)展，GPU產(chǎn)品得到了快速的突破，同時(shí)人們發(fā)現(xiàn)GPU的并行計(jì)算特性恰好適應(yīng)人工智能算法及大數(shù)據(jù)并行計(jì)算的需求。如GPU比之前傳統(tǒng)的CPU在深度學(xué)習(xí)算法的運(yùn)算上可以提升幾十倍的效率，因此開(kāi)始嘗試使用GPU進(jìn)行人工智能計(jì)算。進(jìn)入2010年后，云計(jì)算開(kāi)始廣泛推廣，人工智能的研究人員通過(guò)云計(jì)算借助大量的CPU和GPU進(jìn)行混合運(yùn)算，進(jìn)一步推進(jìn)了AI芯片的深入應(yīng)用，從而催生了各類AI芯片的研發(fā)和應(yīng)用。人工智能對(duì)于計(jì)算能力的要求在不斷地提升，進(jìn)入2015年后，GPU性能功耗比不高的特點(diǎn)使其在工作適用場(chǎng)合受到多種限制，業(yè)界開(kāi)始研發(fā)針對(duì)人工智能的專用芯片，以其通過(guò)更好的硬件和芯片架構(gòu)在計(jì)算效率、能耗比等性能上得到進(jìn)一步的提升。

AI芯片的分類

首先，從AI芯片的功能來(lái)看，AI實(shí)現(xiàn)包括兩個(gè)環(huán)節(jié)：訓(xùn)練和推理。

所以根據(jù)承擔(dān)的任務(wù)不同，AI芯片可以分為基于構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練芯片，和利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行推理預(yù)測(cè)的推理芯片。訓(xùn)練環(huán)節(jié)通常需要通過(guò)大量的數(shù)據(jù)輸入，訓(xùn)練出一個(gè)復(fù)雜的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。訓(xùn)練過(guò)程由于涉及海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和復(fù)雜的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，運(yùn)算量非常巨大，需要龐大的計(jì)算規(guī)模。對(duì)于處理器的計(jì)算能力、精度、可擴(kuò)展性的性能要求非常高。比如英偉達(dá)的H100，基于FP16的算力達(dá)到了2000TOPS，即每秒可以進(jìn)行2,000萬(wàn)億次的操作。而推理則是利用訓(xùn)練好的模型，使用新的數(shù)據(jù)去推理出各種結(jié)論。這個(gè)環(huán)節(jié)的計(jì)算量相對(duì)于訓(xùn)練環(huán)節(jié)就少很多，但是仍然會(huì)涉及到大量的矩陣運(yùn)算。比如英偉達(dá)的T4，基于INT8的算力為1,300TOPS。因此，訓(xùn)練芯片注重絕對(duì)的計(jì)算能力，而推理芯片更注重的是綜合指標(biāo)，單位能耗、算力、延時(shí)等各項(xiàng)成本都需要考慮。

從AI芯片的應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)看，也可以分為兩大類：服務(wù)器端和移動(dòng)端，也可以說(shuō)是云端和終端。

服務(wù)器端，從剛剛提到的訓(xùn)練階段，由于數(shù)據(jù)量和運(yùn)算量巨大，單一的處理器幾乎不可能獨(dú)立完成一個(gè)模型的訓(xùn)練過(guò)程，因此訓(xùn)練環(huán)節(jié)只能在云端實(shí)現(xiàn)。而推理階段，由于訓(xùn)練出來(lái)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型仍然非常復(fù)雜，推理過(guò)程仍然屬于計(jì)算密集型和存儲(chǔ)密集型，同樣可以選擇部署在服務(wù)器端。移動(dòng)端，如手機(jī)、智能家居、無(wú)人駕駛，移動(dòng)端AI芯片在設(shè)計(jì)思路上與服務(wù)器端的AI芯片有著本質(zhì)的區(qū)別。首先，它們對(duì)計(jì)算的能效要求非常之高；其次，在智能駕駛等實(shí)時(shí)性要求很高的場(chǎng)合，推理過(guò)程必須在設(shè)備本身完成，因此要求移動(dòng)設(shè)備具備足夠的推理能力。而某些場(chǎng)合還會(huì)有低功耗、低延遲、低成本的要求，從而要求移動(dòng)端的AI芯片更是多種多樣?？偟膩?lái)說(shuō)，服務(wù)器端AI芯片的特點(diǎn)是性能強(qiáng)大，并且能夠支持大量運(yùn)算；而移動(dòng)端的AI芯片特點(diǎn)是體積小、耗電少，并且有很快的計(jì)算效率。

最后，還可以從技術(shù)架構(gòu)來(lái)劃分，比如GPU、FPGA、ASIC和類腦芯片。

GPU：傳統(tǒng)的CPU之所以不適合人工智能算法的執(zhí)行，主要原因是在于計(jì)算指令遵循著串行執(zhí)行的，沒(méi)有辦法發(fā)揮出芯片的全部潛力。CPU大部分面積為控制器和寄存器，而GPU擁有更多的邏輯運(yùn)算單元，用于數(shù)據(jù)處理。這樣的結(jié)構(gòu)適合對(duì)于密集型數(shù)據(jù)進(jìn)行并行計(jì)算，程序在GPU系統(tǒng)上運(yùn)行速度相較于單行的CPU往往提升幾十倍甚至上千倍。但是，GPU也有一定的局限性：深度學(xué)習(xí)算法分為訓(xùn)練和推斷兩個(gè)部分，GPU平臺(tái)在算法訓(xùn)練上是非常高效，但是在推斷中，由于單項(xiàng)輸入進(jìn)行處理的時(shí)候并行計(jì)算的優(yōu)勢(shì)不能完全發(fā)揮出來(lái)。此外，GPU無(wú)法單獨(dú)工作，必須由CPU進(jìn)行控制調(diào)用才能工作，而且功耗比較高。

FPGA：FPGA全稱現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列，與GPU不同的是，F(xiàn)PGA同時(shí)擁有硬件流水線并行和數(shù)據(jù)并行處理能力，適用于以硬件流水線方式處理一條數(shù)據(jù)，且整體運(yùn)算性更高。因此，常用于深度學(xué)習(xí)算法中的推斷階段。不過(guò)，F(xiàn)PGA通過(guò)硬件的配置實(shí)現(xiàn)軟件算法，因此在實(shí)現(xiàn)復(fù)雜算法方面有一定的難度。相比于CPU，F(xiàn)PGA因?yàn)闆](méi)有數(shù)據(jù)和指令存儲(chǔ)和讀取的功能，速度會(huì)變得更快，而功耗會(huì)更低。那么它的劣勢(shì)就是價(jià)格比較高，編程相對(duì)復(fù)雜，而且整體運(yùn)算能力不是很高。

ASIC：ASIC是專用集成電路，是專用的定制芯片，即是為實(shí)現(xiàn)特定要求而定制的芯片。定制的特性有助于提高ASIC的性能功耗比，缺點(diǎn)是電路設(shè)計(jì)需要定制，相對(duì)開(kāi)發(fā)周期長(zhǎng)，功能難以擴(kuò)展。但在功耗、可靠性、集成度等方面都有優(yōu)勢(shì)，尤其在要求高性能、低功耗的移動(dòng)端體現(xiàn)非常明顯。因此在深度學(xué)習(xí)算法穩(wěn)定后，AI芯片可以采用ASIC設(shè)計(jì)方法進(jìn)行全面定制，使性能、功耗和面積等指標(biāo)面向深度學(xué)習(xí)的算法做到最優(yōu)。

神經(jīng)擬態(tài)芯片，也就是類腦芯片。神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算是模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)制，神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算是從結(jié)構(gòu)層面去逼近大腦。這種芯片把定制化的數(shù)字處理內(nèi)核當(dāng)作神經(jīng)元，把內(nèi)存作為突觸。其邏輯結(jié)構(gòu)與傳統(tǒng)的馮·諾依曼結(jié)構(gòu)完全不同，它的內(nèi)存、CPU和通信部件完全是集成在一起，因此信息的處理在本地進(jìn)行，克服了傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)的內(nèi)存和CPU之間的速度瓶頸問(wèn)題。同時(shí)，神經(jīng)元之間可以方便快捷地相互溝通，只要接收到其他的神經(jīng)元發(fā)過(guò)來(lái)的脈沖，那么這些神經(jīng)元就會(huì)同時(shí)做出反應(yīng)和動(dòng)作。

AI芯片的發(fā)展

AI芯片的發(fā)展向著更低功耗、更接近人腦、更靠近邊緣的方向發(fā)展。現(xiàn)在用于深度學(xué)習(xí)的AI芯片，為了實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的龐大乘積累加運(yùn)算和實(shí)現(xiàn)計(jì)算的高性能，芯片面積越做越大，帶來(lái)了成本和散熱等問(wèn)題。AI芯片編程的成熟度和芯片的安全以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性等問(wèn)題也都未能得到很好的解決。因此在現(xiàn)有的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)和完善此類芯片，仍然是當(dāng)前的主要研究方向。最終，AI芯片將進(jìn)一步提高智能，向著更接近人腦的高度智能方向不斷發(fā)展，并且向著邊緣逐步移動(dòng)，以獲得更低的能耗。AI芯片的發(fā)展，計(jì)算范式隨著創(chuàng)新方向以及硬件實(shí)現(xiàn)，AI硬件加速技術(shù)已經(jīng)逐漸走向成熟。未來(lái)可能會(huì)有更多的創(chuàng)業(yè)會(huì)來(lái)自電路和器件級(jí)技術(shù)的結(jié)合，比如存內(nèi)計(jì)算、類腦計(jì)算，或者是針對(duì)特殊的計(jì)算模式或者是新模型，還會(huì)有稀疏化計(jì)算和近似計(jì)算。關(guān)于深度計(jì)算的研究，也將持續(xù)進(jìn)行。

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審核編輯 黃宇