- 发布日期：2024-10-21 14:56 点击次数：153
（原标题：AI芯片定制时期，将莅临）
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东谈主工智能模子的复杂性不竭加多，辘集数目和种类也呈爆炸式增长，使得芯片制造商在固定功能加速和可编程加速器之间徬徨，并创造了一些同期包含两者的新方法。
总的来说，通用的 AI 处理方法并不达标。通用处理器即是这么的。它们不是为任何特定使命负载而假想或优化的。而且由于 AI 奢靡了系统功耗的很大一部分，因此专注于特定用例或使命负载不错在更小的占用空间内兑现更大的功耗检朴和更好的性能。
Rambus 磋议员、了得发明家 Steven Woo 暗意：“在以前十年中，东谈主工智能对计算和半导体行业产生了潜入的影响——以至于现在也曾罗致了特意的处理器架构，况且还开发和罗致了仅服务于东谈主工智能阛阓的专用组件。”
但这种专科化是有代价的。Arm 磋议员兼机器学习技巧副总裁 Ian Bratt 暗意：“关于 ML 和 AI 来说，计算需求是无极端的。要是你能作念 10 倍以上的计算，东谈主们就会使用它，因为当你运行一个 10 倍大的模子时，你不错作念得更好。因为这种需求是无极端的，是以它会鼓励你针对该使命负载进行优化，况且也曾构建了不同类型的 NPU，它们不错在特定类别的神经辘集模子上兑现相配好的动力成果，况且你不错在这些空间中获取出色的每瓦操作数和性能。关联词，这是以生动性为代价的，因为莫得东谈主知谈模子的发展标的。是以它糟跶了面向明天的方面。”
因此，一些工程团队正在磋议不同的优化方法。Bratt 说：“通用计算平台（如 CPU 和 GPU）一直在为神经辘集加多更多里面加速，同期又不糟跶这些平台（如 CPU）的通用可编程性。”Arm 领有 CPU 教导道路图，况且多年来一直在加多架构和 CPU 以擢升 ML 性能。“诚然这仍然在通用平台上，但你不错在那儿获取好多东西。它不如专用的 NPU 好，但它是一个更生动、更面向明天的平台，”他说。
擢升成果至关紧迫，它影响一切，从超大范围数据中心庄重东谈主工智能模子所需的能量到进行推理的角落开采的电板寿命。
Ansys 居品营销总监 Marc Swinnen 暗意：“要是你罗致经典的神经辘集，其中有多层节点，信息从一个节点传递到另一个节点，那么庄重和实践的实质区别在于，在庄重期间，你有反向传播。你获取数据集并在节点中运行它。然后计算缺点函数，即与你知谈需要兑现的标志终结比拟，谜底有多空幻。然后你获取该缺点并反向传播，并调理节点上以及节点之间衔尾的统共权重以减少缺点。然后你再次用更多数据扫描，然后再次反向传播缺点。你来往反复，这即是庄重。每次扫描你都会改进权重，最终你但愿管理到一组由节点、偏差以及不错提供可靠输出的权重和值构成的数万亿个权重和值。一朝你有了每个节点的权重和统共参数，况且实践了践诺的 AI 算法，那么你就不需要进行反向传播了。你不需要再变调它了。你只需输入数据并将其传递下去。这是一种更不详、单向的数据处理方式。”
反向传播需要多量能量来完成统共计算。
“你必须对统共节点和所罕有据进行平均，以变成缺点函数，然后对其进行加权和除法等等。”Swinnen 解释谈。“反向传播需要进行所罕有学运算，而这在践诺实践（推理期间）中不会发生。这是最大的区别之一。推理中需要进行的数学运算少得多。”
关联词，这仍然需要进行多量的处理，况且跟着东谈主工智能算法变得越来越复杂，浮点运算的数目加多，趋势线只会指进取方和右侧。
西门子数字工业软件高档轮廓部门技俩总监 Russ Klein 暗意：“以前五年来，奏效的 ImageNet‘Top1’算法实践的浮点运算数目加多了 100 倍。” “天然，LLM 正在创下模子参数的新记录。跟着计算负载的加多，在通用 CPU 上运行这些模子变得越来越不切践诺。AI 算法频繁具有高度数据并行性，这意味着操作不错漫衍在多个 CPU 上。这意味着只需将更多 CPU 应用于问题即可欢快性能条款。但在 CPU 上实践这些计算所需的能量可能相配高。GPU 和 TPU 频繁具有更高的功耗，但计算速率更快，从而裁汰了沟通操作的能耗。”
尽管如斯，对更多处明智商的需求仍在不竭增长。新念念科技处置决议行状部居品司理 Gordon Cooper指出，生成式 AI 推理的基准测试申请数目急剧飞腾，标明东谈主们的酷爱日益浓厚。“咱们最近 50% 以上的基准测试申请中至少有一个生成式 AI 模子在列表中，”他说。“更难评估的是，他们是否有特定的用例，或者他们是否在两面下注，并说‘这是趋势。我必须告诉东谈主们我有这个。’我以为有必要宣称这种智商仍然最初于用例。”
与此同期，这些模子的变化速率也在不竭加速。“咱们距离硬连线 AI（即 ASIC）还有很长的路要走，以至于‘这即是它。法式也曾笃定。这些是基准，这将是最高效的’，”Cooper 说。“因此，可编程性仍然至关紧迫，因为你必须大要为接下来出现的东西提供一定进程的可编程性，以确保你有一定的生动性。但是，要是你的可编程性太强，那么你就仅仅一个通用 CPU 甚而 GPU，那么你就莫得把握角落开采的功率和面积成果。挑战在于如何尽可能地优化，同期又能为明天提供可编程性。这即是咱们和咱们的一些竞争敌手试图在阔绰生动的范围中徬徨的地点。一个例子是激活函数，举例 ReLU（整流线性单位）。咱们以前往往将它们硬连线，但现在咱们发现这很相当，因为咱们无法揣测它们下次需要什么。是以现在咱们有一个可编程的查找表来支执明天的任何东谈主。咱们花了几代东谈主的时刻才强劲到咱们必须启动让它变得愈加生动。”
AI 处理不竭发展
AI 的快速发展收获于计算性能和容量的浩大跨越。“咱们现在处于 AI 2.0 时期，”Rambus 的 Woo 说谈。“AI 1.0 的实在特色是初次尝试将 AI 应用于统共这个词计算范围。语音助手和保举引擎等启动受到关注，因为它们大要使用 AI 提供更高质地的终结。但记忆以前，它们在某些方面是有限的。系统不错使用某些类型的输入和输出，但它们并莫得实在生成今天大要生成的高质地信息。咱们今天所处的位置是在 AI 1.0 的基础上构建的。AI 2.0 的特色是系统现在不错从它们学习到的数据和它们获取的输入中创造出新的东西。”
这些技巧中最紧迫的是大型谈话模子和生成式东谈主工智能，以及匡助东谈主类擢升坐褥力的副驾驶和数字助理。“这些系统的特色是多模态输入和输出，”Woo 解释谈。“它们不错吸收许多输入，文本、视频、语音甚而代码，况且不错从中产生新的东西。事实上，它们也不错从中产生多种类型的媒体。统共这些都是朝着通用东谈主工智能 (AGI) 的更大认识迈出的又一步，咱们看成一个行业，正在用功提供更像东谈主类的举止，这些举止建立在东谈主工智能 1.0 和东谈主工智能 2.0 为咱们设定的基础之上。这里的想法是大要实在适合咱们的环境，并为特定用户和特定用例定制终结。内容生成的方式将得到改进，绝顶是在视频等方面，甚而在明天，使用 AGI 看成一种方式来携带自主代理，举例既能学习又能适合的机器东谈主助手。”
在此经由中，东谈主工智能模子的范围一直在急剧增长——每年增长约 10 倍或更多。“今天，2024 年可用的最大模子也曾打破了万亿参数大关，”他说。“这是因为更大的模子提供了更高的准确性，而咱们仍处于让模子达到相配高效的阶段的早期阶段。天然，这仍然是通往 AGI 的叩门砖。”
三四年前，在视觉调度器和 LLM 出现之前，SoC 对新 NPU 功能的条款表率频繁仅限于一小部分有名且经过优化的检测器和图像分类器，举例 Resnet50、ImageNet v2 和传统 VGG16。Quadric 首席营销官 Steve Roddy 暗意：“半导体公司频繁会评估这些辘集的第三方 IP，但最终决定为这些基准采聚首的通用构建块图运算符构建我方的加速器。事实上，批量 SoC 中的绝大多数 AI 加速都是自主研发的加速器。2024 年统共最初手机 SoC 的拆解将评释，统共六大量量迁徙 SoC 都使用里面 NPU。”
其中许多可能会被更生动的交易 NPU 假想所取代或补充。“新 NPU IP 的提案申请频繁包括 20、30 个或更多辘集，涵盖一系列经典 CNN，举例 Resnet、ResNext 等，新的复杂 CNN（即 ConvNext），视觉调度器（举例 SWIN 调度器和可变形调度器）以及 GenAI LLM/SLM，其中有太多的模子变体无法计数，”Roddy 说。“构建硬连线逻辑来加速由数百种不同的 AI 图形运算符变体构成的如斯多种各样的辘集是不可行的。因此，SoC 架构师正在寻找更皆备可编程的处置决议，大多数里面团队都在寻找外部第三方 IP 供应商，这些供应商不错提供快速编译新辘集所需的更遒劲的编译器器具集，而不是以前手动移植 ML 图的服务密集型方法。”
历史重演
东谈主工智能的这种演变肖似于计算范围跟着时刻的推移所发生的演变。“开端，计算机出现在数据中心，然后计算启动向外扩散，”Cadence Neo NPU 居品营销总监 Jason Lawley 说。“咱们转向台式机，然后参加东谈主们的家庭，个股期权并向外推广。然后咱们有了札记本电脑，接着是手机。东谈主工智能亦然不异。咱们不错望望在数据中心启动进行东谈主工智能所需的计算强度。咱们现在在 NVIDIA 身上看到了这少许。
话虽如斯，大型机和数据中心耐久都有一隅之地。咱们将看到东谈主工智能从数据中心向外扩散，咱们看到东谈主工智能从数据中心向角落扩散。当你迁徙到角落时，你会得到各式不同类型的应用门径。Cadence 专注于视频、音频和雷达，以及围绕这些的其他计算类，每个守旧都是应用处理器的加速器。在每个守旧中，他们可能需要作念更多的东谈主工智能，因此东谈主工智能 NPU 成为加速器的加速器。”
客户举止也在不竭发展。“越来越多的系统公司和最终用户领有我方的专有模子，或者使用专罕有据集从头庄重的模子，”Roddy 说。“这些 OEM 和下流用户不成或不会将专有模子发布给硅片供应商，让硅片供应商的移植团队开发出新的模子。即使你不错在供应链高下流制定 NDA 保护法子，依赖于东谈主工调理和移植 ML 模子的使命模子也无法推广到足以支执统共这个词消费电子和工业电子生态系统。新的使命模子是一个皆备可编程的、基于编译器的器具链，不错交由创建最终应用门径的数据科学家或软件开发东谈主员使用，这恰是几十年来最初的 CPU、DSP 和 GPU 的器具链的部署方式。”
算法的复杂性不竭加多，
给工程团队带来更多压力
跟着算法的复杂性不竭加多，假想东谈主员被动追求更高水平的加速。西门子的 Klein 暗意：“加速器越是针对特定模子进行量身定制，它的速率就越快、成果就越高，但通用性就越差。而且它对应用和需求变化的适合性也会裁汰。”
图 1：运行 AI 模子、CPU、GPU、TPU 和自界说加速器的不同实践平台的功率和性能关系
图 2：推理的复杂性不竭加多
Rambus 的 Woo 还看到了向更大 AI 模子发展的趋势，因为它们不错提供更高质地、更遒劲和更准确的终结。“这一趋势莫得放缓的迹象，咱们瞻望明天对更大 DRAM 容量和更大 DRAM 带宽的需求将赓续大幅加多。咱们瞻望这种情况将执续下去。咱们都知谈，AI 庄重引擎是 AI 的展示部分，至少从硬件方面来看是这么。NVIDIA 和 AMD 等公司的计算引擎，以及谷歌等公司坐褥的专用引擎（TPU），在行业计算和提供更好 AI 的智商方面取得了浩大跨越。但这些引擎必须输入多量数据，而数据迁徙是当前截止咱们庄重模子速率的要害身分之一。要是这些高性能引擎在恭候数据，那么它们就莫得完成使命。咱们必须确保统共这个词管谈的假想大要以大要让这些引擎保执运行的方式提供数据。
要是咱们从左到右看，频繁的情况是存储了多量的数据，无意是以相配非结构化的方式存储的，因此它们会存储在 SSD 或硬盘驱动器等开采上，这些系统的任务是提真金不怕火最关连、最紧迫的数据来庄重咱们正在庄重的模子，并将其调度为引擎不错使用的面容。这些存储系统也有好多成例内存，用于缓冲区等。举个例子，其中一些存储系统的内存容量不错高达 1TB。一朝数据从存储中提真金不怕火出来，它就会被发送到一组服务器进行数据准备。有些东谈主称之为读取层。这里的想法是获取这些非结构化数据，然后对其进行准备，以便以 AI 引擎不错最好庄重的方式使用它。”
同期，替代数字暗意不错进一步改善 PPA。“浮点数频繁用于 Python ML 框架中的 AI 庄重和推理，但关于这些计算来说，浮点数并不是空想的口头”，Klein 解释谈。“AI 计算中的数字主要在 -1.0 到 1.0 之间。数据频繁会被法式化到这个范围。诚然 32 位浮点数的范围不错从 -10 38到 10 38，但这会在数字和对这些数字实践计算的运算符中留住多量未使用的空间。运算符的硬件和存储值的内存会占用硅单方面积并奢靡电量。”
Google 创建了一种名为 brain float (bfloat) 的 16 位浮点数口头，该口头针对 AI 计算。由于模子参数和中间终结的存储区域减少了一半，PPA 得到了很大的改善。矢量化 (SIMD) bfloat 教导现在是 RISC-V 处理器的可选教导集推广。一些算法使用整数或定点暗意来部署。从 32 位浮点数迁徙到 8 位整数需要四分之一的内存区域。数据在假想中的迁徙速率擢升了四倍，乘法器消弱了 97%。较小的乘法器允许在沟通的硅单方面积和功率预算中使用更多的运算符，从而兑现更高的并行性。“Posits”是另一种在 AI 算法上运行细致的奇特暗意。
“通用 AI 加速器（举例 NVIDIA 和 Google 坐褥的加速器）必须支执 32 位浮点数，因为某些 AI 算法需要它们，”Klein 说谈。“此外，它们还不错加多对各式大小的整数的支执，可能还有脑浮点数或假定。但支执每种新的数值暗意都需要该暗意的运算符，这意味着需要更多的硅单方面积和功率，从而毁伤 PPA。除了 32 位浮点数外，一些 Google TPU 还支执 8 位和 16 位整数口头。但要是应用门径的最好大小为 11 位特征和 7 位权重，则不太相宜。需要使用 16 位整数运算符。但具有 11 x 7 整数乘法器的定制加速器将使用约莫 3.5 倍的面积和能量。关于某些应用门径来说，这将是研讨定制加速器的有劲原理。”
统共谈路都通向定制，芯片假想师需要了解许多关联定制 AI 引擎的介怀事项。
“当你获取高度定制或定制进程不一的居品的授权时，你得到的东西就会有所不同，” Expedera营销副总裁 Paul Karazuba 说谈。“它不是法式居品。因此，你需要少许时刻来学习。你得到的是佳构居品，而这些居品中会有一些你看成芯片假想师特有的钩子。这意味着，看成又名芯片假想师和架构师，你需要学习弧线，以准确了解这些居品在你的系统中将如何说明作用。这么作念有其上风。要是法式 IP（如 PCIe 或 USB）中包含你不想要或不需要的内容，那么其中的钩子可能与你看成芯片假想师所遴荐的架构不兼容。”
这实质上是假想中的裕度，它会影响性能和功耗。“当你获取定制的 AI 引擎时，你不错确保那些你不心爱的钩子不存在，”Karazuba 说。“你不错确保 IP 在你的系统中说明细致作用。是以，这么作念坚信有自制。但也有污点。你无法获取法式 IP 所具有的范围。但关于高度定制的东西，你就会领有它。你会得到一些定制的东西，这对你的系统有一些自制，但你需要处理更长的交货时刻。你可能要处理一些非常的东西。会有一些复杂之处。”
关联词，这些自制不错越过学习弧线。在一个早期的客户示例中，Karazuba 回忆谈：“他们开发了我方的里面 AI 辘集，旨在裁汰 4k 视频流中的杂音。他们想要兑现 4k 视频速率。这是他们里面开发的辘集。他们花了数百万好意思元来构建它。他们最初计议使用其应用处理器上现存的 NPU，正如您所揣测的那样，这是一个通用 NPU。他们将算法放在该 NPU 上，获取了每秒两帧的帧率，这彰着不是视频速率。他们找到咱们，咱们向他们授权了咱们 IP 的针对性定制版块。他们为他们打造了一款包含咱们 IP 的芯片，运行皆备沟通的辘集，获取了每秒 40 帧的帧率，因此通过构建一个专注的引擎，性能擢升了 20 倍。另一个自制是，由于它是专注的，因此他们大要以应用处理器上 NPU 所奢靡功率的一半来运行它。因此，以不到一半的功率兑现了 20 倍的浑沌量。
平允地说，它与应用处理器罗致沟通的工艺节点，因此这如实是同类比较。这些是您从此类事情中看到的自制。现在，彰着存在老本方面的问题。构建我方的芯片比使用您也曾购买的芯片上已有的东西要慷慨得多。但是，要是您不错把握这种东谈主工智能来分裂您的居品，况且不错获取这种级别的性能，那么额外的老本可能就不是断绝了。”
论断
就明天的发展标的而言，Arm 的 Bratt 暗意，AI/ML 也曾阔绰多了。“咱们将看到，在东谈主们实在温雅动力成果且使命负载较慢的情况下，举例深度镶嵌式环境，您会看到这些专用的 NPU 具有针对这些 NPU 的高度优化模子，您将获取出色的性能。但总的来说，像 CPU 这么的可编程平台将赓续上前发展。它们将在 ML 方面不竭跨越，况且它们将运行那些全新的使命负载。也许您无法将它们映射到现存的 NPU，因为它们有新的运算符或新的数据类型。
但跟着情况巩固下来，关于某些垂直行业，您将罗致在可编程平台上运行的那些模子，并针对 NPU 对其进行优化，您将在镶嵌式垂直范围（如监控录像头或其他应用门径）中获取最好性能。这两种模式将在明天十分长的一段时刻内共存。”
Cadence 的 Lawley 暗意，芯片架构师和假想工程师需要了解 AI 处理带来的变化，归结为三件事：存储、迁徙和计算数据。
“从根底上说，这三件事自摩尔定律启动以来就莫得改变过，但他们必须强劲到的最紧迫的事情是低功耗和最好数据使用的趋势，以及量化方面的跨越——将内存固定到系统中并有用重迭使用的智商。那么在数据迁徙、数据存储和数据计算中，应该使用哪种层交融？软件在这方面说明的作用与硬件不异紧迫，因此算法大要不空幻地计算不需要计算的东西，并迁徙不需要迁徙的东西——这是咱们关注的要点。咱们如何故最小的能量获取最大的性能？这是一个很难处置的问题。”
https://semiengineering.com/mass-customization-for-ai-inference/
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