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原题目:软件吞噬硬件的AI时代,芯片跟不上算法进化可咋办?

作为 AI 时代的幕后英雄,芯片业正履历着渐进而延续的转变。

2008 年之后,深度学习算法逐渐兴起,种种神经网络渗透到手机、App 和物联网中。与此同时,摩尔定律却逐渐放缓。摩尔定律虽然叫定律,但它不是物理定律或者自然定律,而是对半导体行业生长的一个考察或者说展望,其内容为:单个芯片集成度(集成电路中晶体管的密度)每两年(也有 18 个月的说法)翻倍,由此带来性能每两年提高一倍。

保证摩尔定律的条件,是芯片制程工艺提高。经常能在新闻上看到的 28nm、14nm、7nm、5nm,指的就是制程工艺,数字越小工艺越先进。随着制程工艺的演进,特别是进入 10nm 之后,逐渐迫近物理极限,难度越发加大,芯片全流程设计成本大幅增添,每一代较上一代至少增添 30%~50%。

这就导致,AI 对算力需求的增进速率,远超通用处置器算力的增进速率。据 OpenAI 测算,从 2012 年最先,全球 AI 所用的盘算量出现指数增进,平均每 3.4 个月便会翻一倍,而通用处置器算力每 18 个月至两年才翻一倍。

当通用处置器算力跟不上 AI 算法的生长,针对 AI 盘算的专用处置器便诞生了,也就是常说的“AI 芯片”。现在,AI 芯片的手艺内在正极大丰富着。从架构创新到先进封装,再到模拟人脑,都影响着 AI 芯片的走向。而这些转变的背后,都有着一个配合的主题:以更低功耗,发生更高性能。

更天真

2017 年的图灵奖,颁给了盘算机架构两位先驱 David Petterson 和 John Hennessy。2018 年在举行图灵奖演讲时,他们将主题聚焦于架构创新,指出盘算体系结构正迎来新的黄金十年。正如他们所判断的,AI 芯片不断出现新的架构,好比来自英国 Graphcore 的 IPU——一种迥异于 CPU 和 GPU 的 AI 专用智能处置器,已经逐渐被业界认可,而且 Graphcore 也获得了微软和三星的战略资源支持。

而当下,一种名为 CGRA 的架构,在学界和工业界正受到越来越多的关注。CGRA 全称 Coarse Grained Reconfigurable Array(粗颗粒可重构阵列),是“可重构盘算”理念的落地产物。

据《可重构盘算: 软件可界说的盘算引擎》一文先容,这个理念最早出现在 20 世纪 60 年月,由加州大学洛杉矶分校的 Estrin 提出。由于过于超前,直到 40 年以后才获得系统性的研究。加州大学伯克利分校的 DeHon 等将可重构盘算界说为具有以下特征的体系结构:在其制造后,芯片功效仍然可以定制,形成加速特定义务的硬件功效;盘算功效的实现,主要依赖义务到芯片的空间映射。

简言之,可重构芯片强调天真性,在制造出来后仍可通过编程调整,顺应新算法。与之形成高度对比的,是 ASIC(application-specific integrated circuit,专用集成电路)。ASIC 芯片虽然性能高,但却缺乏天真性,往往是针对单一应用或算法设计,难以匹配新算法。

2017 年,美国国防部高级研究设计局(Defence Advanced Research Projects Agency,即 DARPA)提出了电子产业中兴设计(Electronics Resurgence Initiative,简称 ERI)。该设计其中一个义务就是“软件界说芯片”,打造靠近 ASIC 性能 、同时不牺牲天真性的芯片。

根据举行重构时的粒度区别,可重构芯片可分为 CGRA 和 FPGA(field-programmable gate array,现场可编程逻辑门阵列)。FPGA 在工业界已经有一定规模应用,好比微软将 FPGA 芯片带入大型数据中心,用于加速 Bing 搜索引擎,验证了 FPGA 天真性和算法可更新性。但 FPGA 有其局限性,不仅能效和 ASIC 仍有较大差距,而且重编程门槛对照高。

而 CGRA 由于实现原理上的差异,比 FPGA 能实现加倍底层的重新编程,在面积效率、能量效率和重构时间上,都更有优势。可以说,CGRA 同时集成了通用处置器的天真性和 ASIC 的高性能。

(可重构盘算架构与现有主流盘算架构在能量效率和天真性上的对比,图片来自《中国科学》)

随着 AI 盘算逐渐从云端下沉到边缘端和 IoT 装备,不仅算法多样性日益增强,芯片加倍碎片化,而且保证低功耗的同时,也要求高性能。在这种场景下,高能效高天真性的 CGRA 大有用武之地。

由于在结构上不统一、编程和编译工具不成熟、易用性上不够友好,CGRA 未被业界普遍使用,但已经可以看到一些实验。早在 2016 年,英特尔便将 CGRA 纳入其至强处置器。三星也曾实验将 CGRA 集成在 8K 高清电视和 Exynos 芯片中。

在中国本土,一家名为“清微智能”的公司,于 2019 年 6 月量产了全球首款 CGRA 语音芯片 TX210,同年 9 月又公布了全球首款 CGRA 多模态芯片 TX510。这家公司脱胎于清华大学魏少军教授牵头的可重构盘算研究团队,他们从 2006 年起就举行相关研究。据芯器械 2020 年 11 月报道,语音芯片 TX210 已经出货数百万颗,而多模态芯片 TX510 在 11 月也已经出货十万颗以上,主要客户为智能门锁、安防和人脸支付相关厂商。

先进封装上位

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如开篇所提到,由于制程工艺迫近物理极限,摩尔定律逐渐放缓。与此同时,AI 算法的提高,使其对算力需求增进迅猛,强制芯片行业在先进工艺之外探索新的偏向,其中之一即是先进封装。

“在大数据和认知盘算时代,先进的封装手艺正在施展比以往更大的作用。AI 的生长对高能效,高吞吐量互连的需求,正在通过先进的封装手艺的加速生长来知足。”天下第三大晶圆代工厂格罗方德平台首席手艺专家 John Pellerin 曾在一份声明中示意。

先进封装是相对于传统封装而言。封装是芯片制造的最后一步:将制作好的芯片器件放入外壳中,并与外界器件相连。传统封装的封装效率低,存在很大改良空间,而先进封装手艺发力于提高集成密度。

先进封装里有许多手艺分支,其中 Chiplet(小芯片/芯粒)是最近两年的大热门。所谓“小芯片”,是相对传统芯片制造方式而言。传统芯片制造方式,是在统一块硅片上,用统一种工艺制程去打造一块芯片。而 Chiplet 思绪是将一块完整芯片的庞大功效举行剖析,把存储、盘算和信号处置等功效模块化成裸芯片(Die)。这些裸芯片可以用差别工艺制程制造,甚至可以是差别公司提供的。通过互联接口将它们相毗邻后,就形成一个 Chiplet 的芯片网络。

据壁仞科技研究院唐杉剖析,Chiplet 历史更久且更准确的手艺词汇应该是异构集成(Heterogeneous Integration)。总的来说,这个手艺趋势是对照清晰明确的,而且第一阶段的 Chiplet 形态在手艺上已经对照成熟,除了成本对照高,在许多高端芯片上已经使用。

好比,HBM 存储器成为 Chiplet 手艺早期乐成应用的典型代表。AMD 在 Zen2 架构芯片上使用了 chiplet 思绪,CPU 用的是 7nm 工艺,I/0 则使用的是 14nm 工艺,与完全由 7nm 打造的芯片相比成本约莫降低了 50%。英特尔也推出了基于 Chiplet 手艺的 Agilex FPGA 家族产物。

(异构集成示意动画,素材来自 IC 智库)

不外,Chiplet 手艺仍面临诸多挑战,最主要之一是互毗邻口标准。互毗邻口主要吗?如果是在大公司内部,好比英特尔或 AMD,有专用协媾和封闭系统,在差别裸芯片间毗邻问题不大。但在差别公司和系统之间举行互连,同时保证高带宽、低延迟和每比特低功耗,互毗邻口就异常主要了。

2017 年,DARPA推出了 CHIPS 战略设计(通用异构集成和 IP 重用战略),试图打造一个开放的毗邻协议。但 DARPA 项目的一个短板是,侧重于国防相关项目,芯片数目不大,与真正的商用场景有差距。因此,芯片行业里一些公司成立了行业组织“ODSA(开放领域特定架构)事情组”,通过制订开放的互毗邻口,为 Chiplet 的生长扫清障碍。

另辟蹊径

除了在现有框架内做架构和制造上的创新,另有研究人员试图跳出盘算机现行的冯·诺依曼架构,开发真正模拟人脑的盘算模式。

在冯·诺依曼架构中,数据盘算和存储是离开举行的。而内存存取速率往往严重滞后于处置器的盘算速率,造成“内存墙”问题。而且,传统盘算机需要通过总线,延续地在处置器和存储器之间举行刷新,这就导致芯片的大部分功耗都消耗在读写数据上,而不是算术逻辑单元,又衍生出“功耗墙”问题。人脑则没有“内存墙”和“功耗墙”问题,它对信息的处置和存储是一体的,盘算和影象可以同时举行。

(通用处置器中典型操作的能耗,图片来自《中国科学》杂志)

另外一方面,当前推动 AI 生长的深度神经网络,虽然名字里有“神经网络”四个字,但实际上跟人脑神经网络的运作机制相差甚远。1000 亿个神经元,通过 100 万亿个突触并行毗邻,使得人脑能以异常低的功耗(约 20 瓦),举行同步影象、演算、推理和盘算。相比之下,当前的深度神经网络,不仅需要大规模数据举行训练,在运行时还消耗极大的能量。

因此,若何让 AI 像人脑一样事情,一直是学界和业界积极探索的课题。1980 年月后期,加州理工学院教授卡弗·米德(Carver Mead)提出了神经形态工程学的观点。经由多年生长,业界和学界对神经形态芯片的试探逐渐成形。

软件方面,被称为第三代人工神经网络的“脉冲神经网络”(Spike Neural Network,简称 SNN)应运而生。这种网络以脉冲信号为载体,更靠近人脑的运作方式。硬件方面,大型机构和公司研发响应的脉冲神经网络处置器。

事实上,早在 2008 年,DARPA 就发起了一个设计——神经形态自顺应塑料可扩展电子系统(Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics,简称 SyNAPSE,正好是“突触”之意),希望开发出低功耗的电子神经形态盘算机。

IBM Research 成为了 SyNAPSE 项目的合作方之一。2014 年,他们揭晓论文展示了最新功效——TrueNorth。这个类脑盘算芯片拥有 100 万个神经元,能以每秒 30 帧的速率输入 400 × 240 像素的视频,功耗仅 63 毫瓦,相比冯·诺依曼架构的盘算机有质的飞跃。

英特尔在 2017 年展示了一款名为 Loihi 的神经形态芯片,包罗跨越 20 亿个晶体管、13 万个人工神经元和 1.3 亿个突触,比一样平常训练系统所需的通用盘算效率高 1000 倍。2020 年 3 月,研究人员甚至在 Loihi 上实现了嗅觉识别。这一功效可应用于诊断疾病、检测武器和爆炸物以及及时发现镇痛剂、烟雾和一氧化碳气息等场景。

在中国本土,清华大学类脑盘算研究中心的施路平教授团队,开发了一款面向人工通用智能的“天机”芯片,同时支持脉冲神经网络和深度神经网络。2019 年 8 月 1 日,天机成为中国第一款登上《Nature》杂志封面的芯片。

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