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[導(dǎo)讀]人工智能的概念誕生于1956年的Dartmouth學(xué)會,麥卡錫在此次會議上正式提出人工智能的概念。人工智能經(jīng)過半個多世紀(jì)的發(fā)展,目前已經(jīng)應(yīng)用在機(jī)器人,語音識別,圖像識別,自然語言處理,專家系統(tǒng)等領(lǐng)域。當(dāng)然還有近幾年超火的芯片設(shè)計(jì)領(lǐng)域,國內(nèi)AI芯片公司也如雨后春筍般涌現(xiàn)。地平線,燧...

人工智能的概念誕生于1956年的Dartmouth學(xué)會,麥卡錫在此次會議上正式提出人工智能的概念。人工智能經(jīng)過半個多世紀(jì)的發(fā)展,目前已經(jīng)應(yīng)用在機(jī)器人,語音識別,圖像識別,自然語言處理,專家系統(tǒng)等領(lǐng)域。當(dāng)然還有近幾年超火的芯片設(shè)計(jì)領(lǐng)域,國內(nèi)AI芯片公司也如雨后春筍般涌現(xiàn)。地平線,燧原,天數(shù)智芯,寒武紀(jì),比特大陸.....每家也都推出了自己的芯片產(chǎn)品。

目前市場上的對于AI芯片并無明確統(tǒng)一的定義,廣義上所有面向人工智能(Artificial Intelligence,AI),包括Training(訓(xùn)練)和Inference(推理)應(yīng)用的芯片都可以被稱為AI芯片。目前市面上的AI芯片種類太多了,各種PU(process unit)層出不窮,從最常見的CPU,GPU,到現(xiàn)在的BPU,DPU,VPU,NPU等等(當(dāng)然有一些PU在嚴(yán)格意義上來講,并不算AI芯片),感覺在命名上,26個英文字母已經(jīng)快不夠了,今天就梳理一下常見的各種PU,看看他們都是如何在各自的領(lǐng)域發(fā)揮作用的。APU(Accelerated Processing Units)

中文名字叫加速處理器,是AMD在2011年推出的融聚未來理念產(chǎn)品。它第一次將處理器和獨(dú)顯核心做在一個晶片上,協(xié)同計(jì)算、彼此加速,使得任務(wù)可以靈活地在CPU和GPU間分配,提高效率。就在6.1號,蘇媽現(xiàn)身主題為“AMD Accelerating – The High-Performance Computing Ecosystem.”的發(fā)布會,發(fā)布了兩款A(yù)PU,分別是R7-5700G和R5-5600,將于8月5號開售。當(dāng)然,APU也可以指Audio Processing Unit,專門用于處理聲音數(shù)據(jù)的單元。BPU(Brain Processing Unit)

BPU是自動駕駛芯片及解決方案公司研發(fā)的一款A(yù)I芯片。基于創(chuàng)新的人工智能專用計(jì)算架構(gòu) BPU,地平線已成功流片量產(chǎn)了中國首款邊緣人工智能芯片——專注于智能駕駛的征程(Journey) 1 和專注于 AIoT 的旭日(Sunrise) 1 ;2019 年,地平線又推出了中國首款車規(guī)級 AI 芯片征程 2 和新一代AIoT智能應(yīng)用加速引擎旭日 2 ;2020年,地平線進(jìn)一步加速AI芯片迭代,推出新一代高效能汽車智能芯片征程 3 和全新一代 AIoT 邊緣 AI 芯片平臺旭日 3 。近日,2021款理想ONE汽車搭載雙“征程3”芯片,地平線的AI芯片已經(jīng)受到業(yè)內(nèi)車企的廣泛認(rèn)可。CPU(central processing unit)

這個大家太熟悉了,CPU的結(jié)構(gòu)主要包括運(yùn)算器(ALU, Arithmetic and Logic Unit)、控制單元(CU, Control Unit)、寄存器(Register)、高速緩存器(Cache)和它們之間通訊的數(shù)據(jù)、控制及狀態(tài)的總線。DPU(Deep-Learning Processing Unit)

DPU的概念最早由深鑒科技提出,成立于2016年,其產(chǎn)品則是基于FPGA的處理單元,擁有業(yè)界較為領(lǐng)先的機(jī)器學(xué)習(xí)能力,專注于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)剪枝、深度壓縮技術(shù)及系統(tǒng)級優(yōu)化。2018年被Xilinx收購。DPU也指Dataflow Processing Unit 數(shù)據(jù)流處理器, Wave Computing 公司提出的AI架構(gòu);Data storage Processing Unit,深圳大普微的智能固態(tài)硬盤處理器。EPU(Emotion Processing Unit)

EPU這個詞,我也是第一次聽。EPU是由Emoshape公司提出的。Emoshape是一家致力于提供可教導(dǎo)智能機(jī)器與人類互動技術(shù)的公司。EPU基于微控制器(MCU)設(shè)計(jì),在人工智能(AI)、機(jī)器人和消費(fèi)電子設(shè)備中促成近乎無限的認(rèn)知過程產(chǎn)生真正情緒反應(yīng)。EPU是Ekman理論的延伸,該理論利用情緒進(jìn)化理論識別12種主要情緒。EPU的部分主要功能包括:
  • 具有高性能機(jī)器情緒意識
  • 在智能機(jī)器中創(chuàng)造情緒狀態(tài)和合成情緒
  • 讓人工智能或機(jī)器人能夠體驗(yàn)64萬億種不同的情緒狀態(tài)
  • 向其他人工智能技術(shù)傳送數(shù)據(jù),以獲得一系列真實(shí)的表情和互動,并且全面了解語言和評價(jià)
  • 對話準(zhǔn)確率高達(dá)98%
FPU(Floating Processing Unit)

做浮點(diǎn)運(yùn)算的模塊GPU(Graphics Processing Unit)

可以說這幾年GPU太火爆了!國內(nèi)很多AI芯片公司都是做GPU的。在5年以前,想在國內(nèi)公司做GPU是很難的,但現(xiàn)在則有很多初創(chuàng)公司進(jìn)入GPU領(lǐng)域,比如天數(shù),沐曦,景嘉微等。GPU被廣泛用于嵌入式系統(tǒng)、移動電話、個人電腦、工作站和電子游戲解決方案當(dāng)中?,F(xiàn)代的GPU對圖像和圖形處理是十分高效率的,這是因?yàn)镚PU被設(shè)計(jì)為很高的并行架構(gòu)這樣使得比通用處理器CPU在大的數(shù)據(jù)塊并行處理算法上更具有優(yōu)勢。從硬件設(shè)計(jì)上來講,CPU 由專為順序串行處理而優(yōu)化的幾個核心組成。另一方面,GPU則由數(shù)以千計(jì)的更小、更高效的核心組成,這些核心專為同時(shí)處理多任務(wù)而設(shè)計(jì)。所以,GPU在圖像處理等任務(wù)上,有極大的優(yōu)勢,結(jié)合自動駕駛等應(yīng)用場景,使得GPU成為芯片行業(yè)的新寵。HPU(Holographic Processing Unit)

全息處理器。微軟HoloLens是世界上首臺獨(dú)立的全息計(jì)算機(jī)設(shè)備,能夠提供高清晰度的全息影像,其秘密在于HoloLens搭載的Holographic Processing Unit(全息處理單元,簡稱HPU),這是一款定制芯片,可以處理和交互不同傳感器及Intel Atom的數(shù)據(jù)串流。IPU(Intelligence Processing Unit)

英國AI芯片創(chuàng)業(yè)公司Graphcore率先提出的概念,即智能處理器。成立于2016年,總部位于英國布里斯托,Graphcore的主要業(yè)務(wù)是設(shè)計(jì)用于AI應(yīng)用程序的處理器,為云服務(wù)等應(yīng)用提供產(chǎn)品支持。今年5月20號,在第五屆世界智能大會上,Graphcore的MK2 IPU正式亮相,工藝為7納米,集成了594億個晶體管,具有1472個真正獨(dú)立的處理器內(nèi)核。IPU-M2000是一款即插即用的機(jī)器智能刀片式計(jì)算單元,集成了4顆MK2 IPU,可提供1 petaFLOPS機(jī)器智能計(jì)算。JPU

JPU目前還沒有明確的概念,有一稱說是Job Processing Unit,叫這個名字完全沒有任何特點(diǎn)。KPU(Knowledge Processing Unit)

嘉楠耘智的K210就是一款基于自主研發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)KPU,基于RISV-V架構(gòu),目前已經(jīng)應(yīng)用在多個領(lǐng)域。另外中科馭數(shù)也提出了KPU概念,其KPU是專為加速特定領(lǐng)域核心功能計(jì)算設(shè)計(jì)的一種協(xié)處理器架構(gòu),以功能核作為基本單元,直接對應(yīng)用中的計(jì)算密集性應(yīng)用進(jìn)行抽象和高層綜合,實(shí)現(xiàn)以應(yīng)用為中心的架構(gòu)“定制”,有效解決特定領(lǐng)域的海量數(shù)據(jù)處理問題。LPU

目前業(yè)內(nèi)還沒有關(guān)于LPU的定義,大家快來搶?。?/span>MPU(Micro Processing Unit)

微處理器,與CPU概念相近,不做過多的介紹。NPU(Neural-Network Processing Unit)

做NPU的公司不止一家,這里介紹一下平頭哥的含光NPU。2019年9月,T-Head發(fā)布了首個數(shù)據(jù)中心芯片-含光800。瀚光800是一款12nm高性能人工智能推理芯片,集成了170億個晶體管,實(shí)現(xiàn)了820 TOPS的峰值計(jì)算能力。在行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)ResNet-50測試中,實(shí)現(xiàn)了78563 IPS的推理性能和500 IPS/W的能效率比。OPU

OPU在業(yè)內(nèi)也沒有明確的概念,有想法的同學(xué)們早點(diǎn)下手。PPU(Physics Processing Unit)

物理運(yùn)算處理器。PPU是進(jìn)行模擬物理計(jì)算的處理器,CPU是為了達(dá)到更快的運(yùn)算速度,GPU是為了達(dá)到更好的圖像效果,那么PPU就是用于溝通虛擬電子世界和普遍存在的物理真實(shí),使畫面更加真實(shí),貼近現(xiàn)實(shí)。在GDC2005首次提出PPU這個概念。QPU(Quantum Processing Unit)

量子處理器,利用量子疊加性快速遍歷問題的各種可能性并找到正確答案。QPU算力隨比特?cái)?shù)n的增長呈冪指數(shù)2n增長。目前無論國內(nèi)還是國外在量子計(jì)算領(lǐng)域都處于探索階段。RPU

Radio Processing Unit? Resistive Processing Unit? 目前來看,PRU在業(yè)內(nèi)被提及的少之又少。這兩個概念也很少聽到。SPU

Service Processing Unit?Standard Product Unit?Streaming Processing Unit?沒有一個能打的!TPU(Tensor Processing Unit)

張量處理器,它是谷歌在2015年6月的I/O開發(fā)者大會上推出的計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專用芯片,為優(yōu)化自身的TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)框架而打造,主要用于AlphaGo系統(tǒng),以及谷歌地圖、谷歌相冊和谷歌翻譯等應(yīng)用中,進(jìn)行搜索、圖像、語音等模型和技術(shù)的處理。至今,谷歌已經(jīng)發(fā)布了四代TPU。UPU(unified processor unit)

是深圳中微電科技有限公司(ICube)提出的概念。特點(diǎn)是把CPU和GPU兩種異質(zhì)核統(tǒng)一在一個芯核內(nèi),并采用獨(dú)有的不犧牲效率的多線程技術(shù)。中微電不僅提供UPU IP,還提供芯片,其IC1是第一個基于UPU的移動系統(tǒng)芯片,已于去年推出工程樣片,主頻600MHz,是雙核-8線程。預(yù)計(jì)明年底推出IC2芯片,主頻1GHz,四核-16線程。VPU(Vector Processing Unit)

一指矢量處理器,是Intel收購的Movidius公司推出的圖像處理與人工智能的專用芯片的加速計(jì)算核心。還有Vision Processing Unit,Video Processing Unit,和GPU功能接近。WPU

一指Wearable Processing Unit,Ineda Systems公司推出的可穿戴SoC產(chǎn)品,現(xiàn)在已經(jīng)沒有消息了。二指Web Processing Unit。XPU

X代表未知,代表無限,任何一個尚未研發(fā)出來的處理器都可以認(rèn)為是X處理器!目前的話,如果非要選一個,那么就選Xilinx-XPU吧。YPU

這個真沒有......ZPU(Zylin Processing Unit)

Zylin是一家挪威公司,ZPU是其推出的一款32位開源處理器。目前我們依然可以在github上看到它的開源代碼。https://github.com/zylin/zpu人工智能,深度學(xué)習(xí)等概念全面融入芯片設(shè)計(jì)的時(shí)代,各家AI芯片公司順勢而起,各種概念也是層出不窮。而26個英文字母也面臨著即將用盡的情況。沒關(guān)系,不用慌,大不了用兩個字母嘛。在未來的AI芯片浪潮中,能有多少能真正把概念做成產(chǎn)品推廣到市場還是未知數(shù)。芯片是一個盈利周期長且投資巨大的行業(yè),潮水退去后,我們就知道到底哪些公司在裸泳。AI芯片設(shè)計(jì)在國內(nèi)處于百花齊放的狀態(tài),相比國外,我們一點(diǎn)都不落后,這是我們希望看到的,也希望AI芯片能為我們帶來更具想象力的應(yīng)用場景。

參考

^https://www.graphcore.ai/posts/machine-learning-processors-for-both-training-and-inference

END

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