GPU 在人工智能（AI）運(yùn)算大放異彩，激勵(lì)兩家GPU 大廠(chǎng)Nvidia、超微（AMD）股價(jià)狂飆。但是分析師警告，明年GPU 在A(yíng)I 的地位，也許會(huì)遭「特殊應(yīng)用集成電路」（ASIC）取代。

12 日Nvidia 下跌1.96%，13 日續(xù)跌2.44% 收在186.18 美元。12 日超微下跌2.56%，13 日反彈2.12% 收在10.11 美元。

MarketWatch、Smarter Analyst報(bào)導(dǎo)，Susquehanna分析師Christopher Rolland 12日?qǐng)?bào)告稱(chēng)，2017年AI GPU當(dāng)?shù)溃?018年可能換成ASIC發(fā)威。AI運(yùn)用深度學(xué)習(xí)解決真實(shí)世界問(wèn)題，也使用在語(yǔ)音和影像辨識(shí)、自動(dòng)駕駛、醫(yī)療等，Nvidia是AI工作量大增的受惠者，股價(jià)暴沖。不過(guò)，Susquehanna和多位業(yè)界領(lǐng)袖討論，判斷ASIC可能會(huì)取代GPU。

Rolland 以虛擬貨幣挖礦為例，解釋此一變化。早期礦工挖掘虛幣時(shí)，多用GPU，不過(guò)隨著挖礦難度不斷提高，礦工逐漸改用ASIC?，F(xiàn)在比特幣礦工多半采用ASIC，以太幣礦工也會(huì)在今年改用ASIC。市面上更出現(xiàn)以太幣專(zhuān)用ASIC，效能遠(yuǎn)勝GPU。

報(bào)告稱(chēng)，Nvidia 有ASIC 相關(guān)部門(mén)，未來(lái)仍會(huì)在A(yíng)I 扮演重要角色。但是市場(chǎng)將有更多競(jìng)爭(zhēng)者，有望受惠的ASIC 業(yè)者，包括協(xié)助谷歌研發(fā)AI 芯片的博通、Cavium、Marvell、Microsemi 等。

另外，現(xiàn)場(chǎng)可程式化閘陣列（Field-Programmable Gate Array，FPGA）也可能從AI 熱潮沾光，賽靈思（Xilinx）的FPGA 就用于亞馬遜云端服務(wù)。

芯片商Cerebras 正在研發(fā)AI 專(zhuān)用的ASIC，該公司執(zhí)行長(zhǎng)Andrew Feldman 強(qiáng)調(diào)，GPU 并非最適合AI 運(yùn)算的芯片。GPU 原本是為了電玩開(kāi)發(fā)，如今卻碰巧適用于另一個(gè)毫不相干的新市場(chǎng)。這種幸運(yùn)的巧合不會(huì)發(fā)生，最可能的解釋是，GPU 只是當(dāng)前最佳的解決方案，讓業(yè)界能繼續(xù)往前，暗示ASIC 才是AI 前景所在。

Barron's.com 8 月23 日?qǐng)?bào)導(dǎo)，摩根士丹利（Morgan Stanley，通稱(chēng)大摩）發(fā)表研究報(bào)告指出，現(xiàn)場(chǎng)可程式化閘陣列在機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行「推論」（inference）時(shí)扮演的角色，可能比市場(chǎng)想像還要大，Xilinx 有望受惠。

GPU、FPGA、ASIC，誰(shuí)更適合人工智能？

圍繞著人工智能的計(jì)算，有上述三種方案，我們來(lái)看一下哪一種會(huì)是AI首選。

GPU主要擅長(zhǎng)做類(lèi)似圖像處理的并行計(jì)算，所謂的“粗粒度并行（coarse-grain parallelism）”。圖形處理計(jì)算的特征表現(xiàn)為高密度的計(jì)算而計(jì)算需要的數(shù)據(jù)之間較少存在相關(guān)性，GPU 提供大量的計(jì)算單元（多達(dá)幾千個(gè)計(jì)算單元）和大量的高速內(nèi)存，可以同時(shí)對(duì)很多像素進(jìn)行并行處理。

GPU中一個(gè)邏輯控制單元對(duì)應(yīng)多個(gè)計(jì)算單元，同時(shí)要想計(jì)算單元充分并行起來(lái)，邏輯控制必然不會(huì)太復(fù)雜，太復(fù)雜的邏輯控制無(wú)法發(fā)揮計(jì)算單元的并行度，例如過(guò)多的if…else if…else if… 分支計(jì)算就無(wú)法提高計(jì)算單元的并行度，所以在GPU中邏輯控制單元也就不需要能夠快速處理復(fù)雜控制。

這里GPU計(jì)算能力用Nvidia的Tesla K40進(jìn)行分析，K40包含2880個(gè)流處理器(Stream Processor)，流處理器就是GPU的計(jì)算單元。每個(gè)流處理器包含一個(gè)32bit單精度浮點(diǎn)乘和加單元，即每個(gè)時(shí)鐘周期可以做2個(gè)單精度浮點(diǎn)計(jì)算。GPU峰值浮點(diǎn)計(jì)算性能 = 流處理器個(gè)數(shù) GPU頻率 每周期執(zhí)行的浮點(diǎn)操作數(shù)。以K40為例，K40峰值浮點(diǎn)計(jì)算性能= 2880(流處理器) 745MHz 2(乘和加) = 4.29T FLOPs/s即每秒4.29T峰值浮點(diǎn)計(jì)算能力。

GPU芯片結(jié)構(gòu)是否可以充分發(fā)揮浮點(diǎn)計(jì)算能力？GPU同CPU一樣也是指令執(zhí)行過(guò)程：取指令 ->指令譯碼 ->指令執(zhí)行，只有在指令執(zhí)行的時(shí)候，計(jì)算單元才發(fā)揮作用。GPU的邏輯控制單元相比CPU簡(jiǎn)單，所以要想做到指令流水處理，提高指令執(zhí)行效率，必然要求處理的算法本身復(fù)雜度低，處理的數(shù)據(jù)之間相互獨(dú)立，所以算法本身的串行處理會(huì)導(dǎo)致GPU浮點(diǎn)計(jì)算能力的顯著降低。

上圖是GPU的設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)。GPU的設(shè)計(jì)出發(fā)點(diǎn)在于GPU更適用于計(jì)算強(qiáng)度高、多并行的計(jì)算。因此，GPU把晶體管更多用于計(jì)算單元，而不像CPU用于數(shù)據(jù)Cache和流程控制器。這樣的設(shè)計(jì)是因?yàn)椴⑿杏?jì)算時(shí)每個(gè)數(shù)據(jù)單元執(zhí)行相同程序，不需要繁瑣的流程控制而更需要高計(jì)算能力，因此也不需要大的cache容量。

FPGA作為一種高性能、低功耗的可編程芯片，可以根據(jù)客戶(hù)定制來(lái)做針對(duì)性的算法設(shè)計(jì)。所以在處理海量數(shù)據(jù)的時(shí)候，F(xiàn)PGA 相比于CPU 和GPU，優(yōu)勢(shì)在于：FPGA計(jì)算效率更高，F(xiàn)PGA更接近IO。

FPGA不采用指令和軟件，是軟硬件合一的器件。對(duì)FPGA進(jìn)行編程要使用硬件描述語(yǔ)言，硬件描述語(yǔ)言描述的邏輯可以直接被編譯為晶體管電路的組合。所以FPGA實(shí)際上直接用晶體管電路實(shí)現(xiàn)用戶(hù)的算法，沒(méi)有通過(guò)指令系統(tǒng)的翻譯。

FPGA的英文縮寫(xiě)名翻譯過(guò)來(lái)，全稱(chēng)是現(xiàn)場(chǎng)可編程邏輯門(mén)陣列，這個(gè)名稱(chēng)已經(jīng)揭示了FPGA的功能，它就是一堆邏輯門(mén)電路的組合，可以編程，還可以重復(fù)編程。上圖展示了可編程FPGA的內(nèi)部原理圖。

里FPGA計(jì)算能力用Xilinx的V7-690T進(jìn)行分析，V7-690T包含3600個(gè)DSP(Digital Signal Processing)，DSP就是FPGA的計(jì)算單元。每個(gè)DSP可以在每個(gè)時(shí)鐘周期可以做2個(gè)單精度浮點(diǎn)計(jì)算(乘和加)。FPGA峰值浮點(diǎn)計(jì)算性能 = DSP個(gè)數(shù) FPGA頻率 每周期執(zhí)行的浮點(diǎn)操作數(shù)。V7-690T運(yùn)行頻率已250MHz來(lái)計(jì)算，V7-690T峰值浮點(diǎn)計(jì)算性能 = 3600(DSP個(gè)數(shù)) 250MHz 2(乘和加)=1.8T FLOPs/s即每秒1.8T峰值浮點(diǎn)計(jì)算能力。

FPGA芯片結(jié)構(gòu)是否可以充分發(fā)揮浮點(diǎn)計(jì)算能力？FPGA由于算法是定制的，所以沒(méi)有CPU和GPU的取指令和指令譯碼過(guò)程，數(shù)據(jù)流直接根據(jù)定制的算法進(jìn)行固定操作，計(jì)算單元在每個(gè)時(shí)鐘周期上都可以執(zhí)行，所以可以充分發(fā)揮浮點(diǎn)計(jì)算能力，計(jì)算效率高于CPU和GPU。

ASIC是一種專(zhuān)用芯片，與傳統(tǒng)的通用芯片有一定的差異。是為了某種特定的需求而專(zhuān)門(mén)定制的芯片。ASIC芯片的計(jì)算能力和計(jì)算效率都可以根據(jù)算法需要進(jìn)行定制，所以ASIC與通用芯片相比，具有以下幾個(gè)方面的優(yōu)越性：體積小、功耗低、計(jì)算性能高、計(jì)算效率高、芯片出貨量越大成本越低。但是缺點(diǎn)也很明顯：算法是固定的，一旦算法變化就可能無(wú)法使用。目前人工智能屬于大爆發(fā)時(shí)期，大量的算法不斷涌出，遠(yuǎn)沒(méi)有到算法平穩(wěn)期，ASIC專(zhuān)用芯片如何做到適應(yīng)各種算法是個(gè)最大的問(wèn)題，如果以目前CPU和GPU架構(gòu)來(lái)適應(yīng)各種算法，那ASIC專(zhuān)用芯片就變成了同CPU、GPU一樣的通用芯片，在性能和功耗上就沒(méi)有優(yōu)勢(shì)了。

我們來(lái)看看FPGA 和 ASIC 的區(qū)別。FPGA基本原理是在芯片內(nèi)集成大量的數(shù)字電路基本門(mén)電路以及存儲(chǔ)器，而用戶(hù)可以通過(guò)燒入 FPGA 配置文件來(lái)來(lái)定義這些門(mén)電路以及存儲(chǔ)器之間的連線(xiàn)。這種燒入不是一次性的，即用戶(hù)今天可以把 FPGA 配置成一個(gè)微控制器 MCU，明天可以編輯配置文件把同一個(gè) FPGA 配置成一個(gè)音頻編解碼器。ASIC 則是專(zhuān)用集成電路，一旦設(shè)計(jì)制造完成后電路就固定了，無(wú)法再改變。

比較 FPGA 和 ASIC 就像比較樂(lè)高積木和模型。舉例來(lái)說(shuō)，如果你發(fā)現(xiàn)最近星球大戰(zhàn)里面 Yoda 大師很火，想要做一個(gè) Yoda 大師的玩具賣(mài)，你要怎么辦呢？

有兩種辦法，一種是用樂(lè)高積木搭，還有一種是找工廠(chǎng)開(kāi)模定制。用樂(lè)高積木搭的話(huà)，只要設(shè)計(jì)完玩具外形后去買(mǎi)一套樂(lè)高積木即可。而找工廠(chǎng)開(kāi)模的話(huà)在設(shè)計(jì)完玩具外形外你還需要做很多事情，比如玩具的材質(zhì)是否會(huì)散發(fā)氣味，玩具在高溫下是否會(huì)融化等等，所以用樂(lè)高積木來(lái)做玩具需要的前期工作比起找工廠(chǎng)開(kāi)模制作來(lái)說(shuō)要少得多，從設(shè)計(jì)完成到能夠上市所需要的時(shí)間用樂(lè)高也要快很多。

FPGA 和 ASIC 也是一樣，使用 FPGA 只要寫(xiě)完 Verilog 代碼就可以用 FPGA 廠(chǎng)商提供的工具實(shí)現(xiàn)硬件加速器了，而要設(shè)計(jì) ASIC 則還需要做很多驗(yàn)證和物理設(shè)計(jì) (ESD，Package 等等)，需要更多的時(shí)間。如果要針對(duì)特殊場(chǎng)合（如軍事和工業(yè)等對(duì)于可靠性要求很高的應(yīng)用），ASIC 則需要更多時(shí)間進(jìn)行特別設(shè)計(jì)以滿(mǎn)足需求，但是用 FPGA 的話(huà)可以直接買(mǎi)軍工級(jí)的高穩(wěn)定性 FPGA 完全不影響開(kāi)發(fā)時(shí)間。但是，雖然設(shè)計(jì)時(shí)間比較短，但是樂(lè)高積木做出來(lái)的玩具比起工廠(chǎng)定制的玩具要粗糙（性能差）一些（下圖），畢竟工廠(chǎng)開(kāi)模是量身定制。

另外，如果出貨量大的話(huà)，工廠(chǎng)大規(guī)模生產(chǎn)玩具的成本會(huì)比用樂(lè)高積木做便宜許多。FPGA 和 ASIC 也是如此，在同一時(shí)間點(diǎn)上用最好的工藝實(shí)現(xiàn)的 ASIC 的加速器的速度會(huì)比用同樣工藝 FPGA 做的加速器速度快 5-10 倍，而且一旦量產(chǎn)后 ASIC 的成本會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于 FPGA 方案。

FPGA 上市速度快, ASIC 上市速度慢，需要大量時(shí)間開(kāi)發(fā)，而且一次性成本（光刻掩模制作成本）遠(yuǎn)高于 FPGA，但是性能高于 FPGA 且量產(chǎn)后平均成本低于 FPGA。目標(biāo)市場(chǎng)方面，F(xiàn)PGA 成本較高，所以適合對(duì)價(jià)格不是很敏感的地方，比如企業(yè)應(yīng)用，軍事和工業(yè)電子等等（在這些領(lǐng)域可重配置真的需要）。而 ASIC 由于低成本則適合消費(fèi)電子類(lèi)應(yīng)用，而且在消費(fèi)電子中可配置是否是一個(gè)偽需求還有待商榷。

我們看到的市場(chǎng)現(xiàn)狀也是如此：使用 FPGA 做深度學(xué)習(xí)加速的多是企業(yè)用戶(hù)，百度、微軟、IBM 等公司都有專(zhuān)門(mén)做 FPGA 的團(tuán)隊(duì)為服務(wù)器加速，而做 FPGA 方案的初創(chuàng)公司 Teradeep 的目標(biāo)市場(chǎng)也是服務(wù)器。而 ASIC 則主要瞄準(zhǔn)消費(fèi)電子，如 Movidius。由于移動(dòng)終端屬于消費(fèi)電子領(lǐng)域，所以未來(lái)使用的方案應(yīng)當(dāng)是以 ASIC 為主。

由于不同的芯片生產(chǎn)工藝，對(duì)芯片的功耗和性能都有影響，這里用相同工藝或者接近工藝下進(jìn)行對(duì)比，ASIC芯片還沒(méi)有商用的芯片出現(xiàn)，Google的TPU也只是自己使用沒(méi)有對(duì)外提供信息，這里ASIC芯片用在學(xué)術(shù)論文發(fā)表的《DianNao: A Small-Footprint High-Throughput Accelerator for Ubiquitous Machine-Learning》作為代表。

從上面的對(duì)比來(lái)看，能耗比方面：ASIC > FPGA > GPU > CPU，產(chǎn)生這樣結(jié)果的根本原因：對(duì)于計(jì)算密集型算法，數(shù)據(jù)的搬移和運(yùn)算效率越高的能耗比就越高。ASIC和FPGA都是更接近底層IO，所以計(jì)算效率高和數(shù)據(jù)搬移高，但是FPGA有冗余晶體管和連線(xiàn)，運(yùn)行頻率低，所以沒(méi)有ASIC能耗比高。GPU和CPU都是屬于通用處理器，都需要進(jìn)行取指令、指令譯碼、指令執(zhí)行的過(guò)程，通過(guò)這種方式屏蔽了底層IO的處理，使得軟硬件解耦，但帶來(lái)數(shù)據(jù)的搬移和運(yùn)算無(wú)法達(dá)到更高效率，所以沒(méi)有ASIC、FPGA能耗比高。GPU和CPU之間的能耗比的差距，主要在于CPU中晶體管有大部分用在cache和控制邏輯單元，所以CPU相比GPU來(lái)說(shuō)，對(duì)于計(jì)算密集同時(shí)計(jì)算復(fù)雜度低的算法，有冗余的晶體管無(wú)法發(fā)揮作用，能耗比上CPU低于GPU。