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专访Novumind吴韧:一发入魂的NovuTensor芯片是如何炼成的【钱柜999客户端】


本文摘要:和c一样。

和c一样。与此同时,NovuMind可以自律地建立大型分布式深度自学训练平台NovuStar,获得专业的人工智能训练模型,其模型芯片的定制可以简化全栈式解决方案,将NovuTensor从嵌入式到云今年11月,NovuMind被评为第19届EETimesSilicon60名。该排行榜被称为世界新兴半导体企业的金排行榜,也被称为世界上最不受关注的60家半导体公司,其中15家瞄准AI领域,比2017年的6家快速增加了150%。毫无疑问,人工智能的全球浪潮不仅热度没有波动,而且显示了市场和技术的发展趋势。

现在有这么多实现AI芯片的公司,NovuMind和NovuTensor芯片有什么区别?(公共编号:)关于问题,与NovuMind创始人兼任CEO吴韧博士进行了详细说明。真正的异构计算,不回顾普通的道路AI的重要能力实质上是视觉、听力、感觉等信号的能力。

吴韧在与我们的交流中首先具体说明了AI计算的解释。把其中一项能力放在解决方案中,已经不错了。

通用性没有减少太多。脸部识别、车辆识别等看起来不同,但对芯片来说只是改变了模型。他认为,在末端应用方面,实现平台不是正确的想法,NovuMind执着于最无遗漏的优化、最低的能源消耗比,平台化意味着性能的减少。

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在这种执着的抵抗下,NovuMind自由选择了与其他芯片制造商几乎不同的做法。抛弃传统的二维矩阵运算。

矩阵乘法是目前大多数AI加速器最重要的目标算法,NovuMind指出,AI计算的要点不是矩阵,而是卷积,即三维张量的计算。为了全面考虑,如果不放弃二维甚至一维的计算方法,就有可能束缚计算能力的性能。术业有专业,有些计算显然可以使CPU实现,为什么要闲置深度自学的计算能力?NovuTensor芯片结构反对原生3*3张量计算,只处理三维深度神经网络计算,最有效地在当地继续阶段性计算。

由于结构需要一次取出原始张量,只需取出子张量,内存采访费用大幅度降低,能源消耗比也提高,神经网络等人工智能在计算上的表现远远高于其他罕见的结构,包括传统的GPU结构。除了独特的框架设计外,NovuTensor还计算了动态半精度浮点数,与标准半精度浮点数相比精度损失大,但可以大幅节约硬件支出。

与传统的混合计算相似,NovuMind也考虑到人工智能计算对计算精度没有一定的容忍度,因此在不重要的地方使用低精度也会给最后的精度带来损失。吴韧特别说明,传统的混合计算是部分计算用于整数计算,部分计算用于浮点计算的方式,整数计算和浮点计算一般是基于独立国家的计算单元,因此在开展浮点计算时,整数计算单元闲置。这种偶像在某种程度上浪费芯片面积的同时,偶像的晶体管本质上没有静态漏电,对消耗电力也有影响。

NovuTensor动态半精度浮点数计算的优点是,在同一套计算单元的同时,可以进行不同精度的计算,是统一的计算,因此从硬件和功耗效率来看效率更高。2018年10月,NovuTensor芯片的设计获得了美国的专利。

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该专利充分表明NovuMind在芯片设计领域的独特框架设计。计算能力的暴力美学NovuTensor的主要攻击市场是边缘服务器/边缘的强大计算能力,通过获得嵌入模块和边缘计算箱的形式,可以获得自动驾驶、机器人、智能照相机、具有强大计算能力市场需求的消费电子和智能家庭(AR/VR应用等)等计算能力反对。这样的边缘应用于场景的同时,计算力有很高的拒绝,与云服务器的计算力(10TOPS)相似,另一方面,处理延迟和可靠性有很高的拒绝。

目前市场主流解决方案是GPU,但天生结构低延迟应用效率低,低延迟计算能力往往超过峰值计算能力的十分之一。NovuTensor的独特框架在边缘计算等,延迟有严格要求的场景有独特的优势,在低延迟(batch4)的场景下计算,NovuTensor的半精度计算推理小说的性能在ResNet-18可以构筑1000fps以上的帧率,该帧率与市场上最新的边缘计算GPU模块的半精度计算相比提高了2倍以上,与GPU的INT8相比也提高了1.5倍由于许多应用于深度神经网络模型,NovuMind还训练了更适合硬件加速的ResNet-70,其精度与ResNet-101相似,但硬件的持续执行效率远远高于ResNet-101。NovuTensor继续半精度计算ResNet-70的帧率也超过450fps,与GPU相比帧率超过2倍(半精度)/1.5倍(INT8),能源消耗率提高了4倍(半精度)/3倍(INT8)。在这一代28nmNovuTensor芯片流动顺利后,下一代芯片需要利用结构优势通过设计转移到更多市场。

吴韧说,NovuMind已经计划好下一代芯片,16nm芯片的预期规格为26W功耗240Tops计算能力,能耗约为9Tops/W7nm芯片为0.15W功耗4Tops计算能力,能耗约为27Tops/W。据报道,能源消耗比的大幅度提高不仅取决于更先进的设备半导体技术,还取决于结构的适当应用。240T芯片主要针对服务器等市场需求高的场景,在内存采访、计算生产线等方面进行了适当的优化,4T芯片主要针对超强低功耗市场,适当优化了超强低功耗场景的算法。

大小的切换NovuTensor现在的定位是边缘末端计算的视觉领域。据了解,目前云计算大芯片和边缘计算小芯片的公司根本不在乎。我们已经习惯了这种市场现象,但奇怪的是,设计小芯片和大芯片的技术重点和难题不同吗?关于这一点,吴韧先说,他解读的边缘计算是指由于延迟、可靠性和安全性等一系列市场需求,必须在数据末端完成计算,不能传播云的应用。

这不仅包括手机、智能扬声器等终端芯片,还包括无人驾驶、智能零售等领域的高计算能力芯片。无论是大芯片还是小芯片,在边缘计算方面,都拒绝在非常低的延迟下制造低吞吐量。从大芯片和小芯片的角度来看,技术差距并能超越。更大的区别只是商业模式。

小芯片对成本脆弱,整个系统的芯片数量越多越少,芯片一般不会制作SoC,包括很多模块,AI只是其特性之一,最合理的商业模式是AI芯片公司向SoC制造商获得IP,SoC制造商自己制作到SoC大型芯片市场对性能的市场需求过于关注成本,因此几乎可以拒绝接受独立国家的AI芯片。对于大芯片市场来说,销售芯片和芯片模块是合理的商业模式。因此,我们很少看到公司购买大芯片和小芯片,因为更合理的模型是购买大芯片并在小芯片市场获得知识产权许可服务。吴韧向我们透露,NovuTensor可以有多种形态,未来NovuMind可以获得建多个NovuTensor芯片的加速卡,满足数据中心服务器的计算能力市场需求。

在移动通信、物联网等对功耗有更高拒绝的市场,NovuMind还获得了轻量版的NovuTensor核心IP许可证,加快了智能物联网获得人工智能的计算。后记:芯片背后的物理世界至今,笔者计算芯片的明确物理过程非常奇怪。根据笔者的解释,芯片计算的本质是将信息从无序变为有序,这是消耗能源的非自发性减半的过程。

谈话的最后,笔者向吴韧博士询问了以下超纲的问题。芯片以显示电阻电路的形式浪费了多少能量,实际作为信息处理过程使用的有效能量是多少?最后处理完成的信息等于多少能量,处理中萎缩丢弃了多少能量?芯片处理信息的能源利用率与大脑有多大差距,将来的神经拟态芯片会怎样呢?吴韧在与他周围的牛人讨论后迅速恢复,详细说明了芯片计算中的具体情况。他首先回答说,现在根据晶体管的计算,实质上离信息砷的一半能量上限还很远。理论上,传输/计算1bit信息所需的能量为kTln2,常温下为10^-21焦耳的数量水平,实际芯片晶体管中一次乘法计算所需的能量约为10^-14焦耳,比上限低7个数量水平这样一来,即使一次非常简单的乘法计算出来,也可以得出结果,目前所需要用到的能量也比理论上可以超过上限低7~10个数量级,如果是比较复杂的算法,能量消耗比理论上限高得多。

特别是现在基于神经网络的人工智能,以计算简单为主要特征(例如,基本的ResNet-18必须计算作业人员的次数约为1010),因此计算成本的能量比桉树所需的能量低关于Novumind相关的AI芯片领域,他也不可避免地说:从另一个角度来看,在整个计算系统中,内存采访中消耗的能量约为计算的1000倍。这也是我们优化硬件结构,希望尽可能多地返回芯片,增加内存采访的原因。

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总之,现在离信息膦能耗上限还很远,人类芯片技术有相当大的变革空间,这不是交通事故。之后,吴韧又说明了神经拟态芯片的问题。由于非冯诺依曼架构的使用,神经模拟芯片可以增加内存采访,提高能耗比,但目前科学界对人脑的工作机制还不太了解,神经模拟芯片还处于可行性阶段。

目前,简单的神经拟态网络训练仍然很困难,不能完成比较简单的任务。预计今后5~10年,传统的AI芯片和神经模拟芯片是有序的关系,神经模拟芯片可以在超低功耗终端构筑比较简单、必须迅速反应的计算处理,但是简单的计算不能放在传统的AI芯片中。吴韧最后总结了一下。原始文章允许禁止发布。

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