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人工智能携FPGA发展迅速 创新国产自主之路

2019年06月20日 20:49来源:未知手机版

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谷歌AlphaGo人机大战掀起了人工智能(AI)的发展热潮,其中GPU、FPGA、ASIC作为目前及未来AI芯片的主要方向,发展前景十分可观。据研究机构数据显示,AI芯片2016年的市场规模是23.88亿美元,预估2020年可达146.16亿美元。而FPGA作为由GPU向ASIC过渡的关键性技术,将在云端数据中心业务上得到重用。有研究机构预计,到2018年,大型数据中心将达到400多个,预计FPGA的市场规模到2020年将达到20亿美元。当FPGA遇上人工智能,将擦碰出怎样的火花呢?

今年全民热炒的AlphaGo人机围棋大战乃至近来更加亮眼的AlphaGoZero 100:0击败AlphaGo,让人们豁然看到一个崭新的巨大应用需求:人工智能。人工智能不仅在FPGA的传统应用扩散,诸如通信、工业、军事、航空航天、消费领域,也在快速向新兴应用领域渗透,诸如物联网IoT、自动驾驶、智慧城市、智能制造、智能机器人等;同时,人工智能对高、中、低密度FPGA市场都有极致的市场放大效应。

FPGA自发明以来,经过30年的发展,经历过构架、工艺、封装以及集成高性能模块的多次突破,成为很多领域不可或缺的重要核心芯片,在领域扮演着重要角色。然而,看看近年来几家主要FPGA厂商的财务报表则兴奋不起来,某排名靠前的厂商销售出货量每年增加较多,但实际产生的销售额增长却非常有限,而某些排在后面的老厂则日子过得不顺畅。在此发展瓶颈下,人工智能已爆发的需求或将要爆发的潜在需求大大拓宽了FPGA的应用领域,给国产FPGA成长和突围真正带来了机遇。

人工智能按照应用场景,可以分为云端和终端两大类。深圳市紫光同创电子有限公司(以下简称 紫光同创 )市场营销中心总经理包朝伟表示,云端主要指后台服务器,包括公有云、私有云和数据中心等,终端主要是指汽车、安防、机器人、AR/VR等各种应用。目前,FPGA凭借其高速并行加速计算能力,已经成功应用于云端服务器;而FPGA在终端产品上还处于方案或样机阶段,尚未形成量产规模。

从终端应用来看,AI将率先在汽车和安防应用。陈利光透露,对于汽车来说,GPU之类的器件很难通过严格的汽车电子标准认证。在安防智能终端方面,现在已经看到很多FPGA需求,在功耗、灵活性、性能方面FPGA可以实现最佳平衡。另外,AR/VR、音箱方面也会有些需求。

由上述可见,当下最适用于AI的仍是GPU和FPGA。二者虽各有优劣,但从性能与功耗的综合对比(能耗比)来看,FPGA要比GPU更出色。从目前业界最新研究来看,对于实现高性能的人工智能算法,FPGA与GPU相比,除了能耗比更好外,FPGA还能够做到比GPU的系统性能更高,这让FPGA在AI高性能计算领域获得了更多的青睐和投入。

FPGA的能耗比优于GPU。他分析称,GPU里面有数千个小核心,它同时运行最多数十万个小程序,大多数程序会因为等待访存而卡住,真正在小GPU上执行的程序只有数千个,管理和组织这数十万个不受限制的小程序所付出的硅片面积代价和内存带宽的代价,是GPU低效的根源。FPGA的性能功耗比显著高于GPU。

相较于GPU只能处理运算,FPGA能以更快速的速度一次处理所有与AI相关的信息。FPGA的处理单元是million级,可以做到真正并行运算,可编程性又保证搭建流水线灵活,因此运算速度快,数据访问延迟低,适合inference的实时决策需求。而以TPU、NPU为代表的ASIC芯片类型,目前发展不会那么快。陈利光坦言,人工智能算法不断演化甚至颠覆的特点,决定了TPU方案将面临 跟不上算法演化速度而需要频繁重新开发 的问题,因此很长时间内不适合大规模市场化应用。

今年国内BAT大公司和众多AI创业公司,都在尝试用FPGA来做人工智能方案。从人才的流动来看,目前FPGA在后台服务器的应用价值正在凸现出来,所以现在FPGA开发人员比较抢手,甚至部分技术专家人才的年薪已接近百万。

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