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探境科技存儲優先架構(SFA)冠領新一代AI芯片技術

責任編輯:zsheng |來源:企業網D1Net  2018-11-23 20:25:43 本文摘自:獵云網

時下,“AI”、“芯片”、“AI芯片”不僅是世界范圍的“網紅”詞,同樣還代表著繼互聯網時代之后的全新時代。因為AI的概念、解決方案逐漸成熟,人們的生活也隨之得到了巨大的改變——目前AI已用于醫療、安防、自動駕駛、消費類電子等越來越多的落地應用場景。

說起AI就不得不說撐起整個AI世界的基石、智能生活背后的巨人——AI芯片。自2018年伊始,芯片的產業價值和戰略地位日益突出,尤其“人工智能”被冠以國家發展戰略的崇高定義后,整個人工智能產業對AI芯片的熱情瞬間達到沸點,無論是傳統芯片廠商還是BAT互聯網巨頭,無論是老牌企業還是初創公司,均積極布局投身人工智能產業。

作為人工智能產業鏈的關鍵環節和硬件基礎,AI芯片有著極高的技術研發和創新壁壘,而當前對人工智能芯片的定義并沒有一個公認的標準。比較通用的看法是能夠運行深度學習算法的芯片都可以稱為“AI芯片”,但實際上高標準要求下的AI芯片在能效比上有著數量級的差別。

目前,雖然經過多年的積累、耕耘,已經在語音識別、機器視覺方面取得了不俗的成績,但歸根結底還是依托于馮諾依曼架構。具體表現為通過不斷迭代、優化計算部分的資源來提升效能,具有代表性的有:

第一代AI芯片——DSP/GPU:

通常DSP/GPU再包裝上一些軟件層寫好的庫,可以提供給用戶一個包裝好的AI芯片運行環境。這樣的解決方案是可以滿足深度學習產生海量數據并行運算的需求,其效率超過CPU,但其運行深度學習算法能效又遠低于ASIC及FPGA,直接表現就是效率、成本和功耗都很差。

第二代AI芯片——基于卷積或矩陣計算設計的專用芯片:

通過硬件平臺,運行深度神經網絡算法,可以得到較高的效率,同時又可有效控制成本,但存儲墻問題嚴重制約了此類芯片的發展、應用。

為了解決存儲墻問題,行業開始醞釀第三代AI芯片,比如采用分布式片上存儲、存儲計算一體化,這樣的做法看起來似乎是解決了部分存儲墻問題,但這樣做的結果還存在太多的不確定性和很高的成本,更類似實驗室產品。

到這,關于AI芯片的迭代好像打了個死結。實際,行業內早就有了意見——法國研究機構CEA-Leti認為,為快速成長的人工智能應用實現高效率的運算性能,必須解決“存儲墻”(memory wall)的瓶頸,并推動新的架構解決方案。

推動新的架構解決方案,那么新的架構應具備什么樣的特點呢?回頭看看現有的架構解決方案,答案呼之欲出:計算驅動存儲,既表現為用較為富裕的計算資源驅動較為稀缺的存儲資源,其適用于計算復雜度高,存儲復雜度低的環境,并不適用于深度學習。

實際上,北京探境科技有限公司于近日發布了一個巔峰性的AI芯片架構——“存儲優先架構”(SFA架構)。該架構推翻了傳統馮諾依曼結構,利用存儲為中心來設計芯片架構,充分解決了存儲墻的問題,具備能效比高,DDR帶寬占用率低的特點,與其它AI芯片解決方案相比,資源利用率有成倍的增長。按照此前的邏輯,這個AI芯片架構可以稱其為全新的第四代AI芯片了。

經了解,這家成立時間不長的AI芯片公司,研發人員占比達到了恐怖的85%,核心成員都擁有15年以上的行業資歷,他們帶領團隊分別奮斗在芯片設計、系統設計、軟件、算法等領域,是一家名副其實的以科技創新為核心競爭力的公司。

據介紹,探境科技旗下采用SFA架構的兩款芯片即將商用,他們分別是語音芯片和圖像芯片,而芯片的具體性能遠超目前的行業標準。

究其原因,因為SFA架構不僅解決了前三代AI芯片的短板,同時還具備諸多特點:

以存儲資源為中心,通過存儲帶動計算來設計存儲和計算通道。數據在存儲之間的搬移過程之中就完成計算,計算對于數據來說只是一種“演變”

存儲、計算、調度算法一體化,通過軟硬件協同工作,控制器在存儲和計算節點進行最優的映射。

可以支持未來的可計算SRAM或其他新型存儲,進一步提高計算效能。

對于非平衡的通用計算,可以通過計算層附著的不同算子加以支持。SFA架構可以支持高差異化的計算類型,并且不同的計算范式互不干擾。

天然支持高并發的計算,也從根本上解決了高并發引起的帶寬問題。

另外值得一提的是,在一年的時間里,探境科技完成了兩輪共計數千萬美元的融資,這對初創型公司來說,實屬少見。同時,公司目前掌握數十項發明、軟件著作權,這也從側面印證了探境科技的研發實力。

目前來看,探境科技和他的SFA(存儲優先架構)給亟待實現技術突破的AI芯片行業打開了一扇新的大門,對推動人工智能行業發展起到了積極的作用,但其最終的落地應用效果如何,讓我們等待市場的檢驗。

最后,我們也希望有更多的國產AI芯片企業能推陳出新,讓生活變得更加智能、簡單。

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本文摘自:獵云網

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