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探境科技存储优先架构SFA冠领新一代AI芯片技术

责任编辑zsheng 来源企业网D1Net  2018-11-23 20:25:43 本文摘自猎云网

时下“AI”“芯片”“AI芯片”不仅是世界范围的“网红”词同样还代表着继互联网时代之后的全新时代因为AI的概念解决方案逐渐成熟人们的生活也随之得到了巨大的改变——目前AI已用于医疗安防自动驾驶消费类电子等越来越多的落地应用场景

说起AI就不得不说撑起整个AI世界的基石智能生活背后的巨人——AI芯片自2018年伊始芯片的产业价值和战略地位日益突出尤其“人工智能”被冠以国家发展战略的崇高定义后整个人工智能产业对AI芯片的热情瞬间达到沸点无论是传统芯片厂商还是BAT互联网巨头无论是老牌企业还是初创公司均积极布局投身人工智能产业

作为人工智能产业链的关键环节和硬件基础AI芯片有着极高的技术研发和创新壁垒而当前对人工智能芯片的定义并没有一个公认的标准比较通用的看法是能够运行深度学习算法的芯片都可以称为“AI芯片”但实际上高标准要求下的AI芯片在能效比上有着数量级的差别

目前虽然经过多年的积累耕耘已经在语音识别机器视觉方面取得了不俗的成绩但归根结底还是依托于冯诺依曼架构具体表现为通过不断迭代优化计算部分的资源来提升效能具有代表性的有

第一代AI芯片——DSP/GPU

通常DSP/GPU再包装上一些软件层写好的库可以提供给用户一个包装好的AI芯片运行环境这样的解决方案是可以满足深度学习产生海量数据并行运算的需求其效率超过CPU但其运行深度学习算法能效又远低于ASIC及FPGA直接表现就是效率成本和功耗都很差

第二代AI芯片——基于卷积或矩阵计算设计的专用芯片

通过硬件平台运行深度神经网络算法可以得到较高的效率同时又可有效控制成本但存储墙问题严重制约了此类芯片的发展应用

为了解决存储墙问题行业开始酝酿第三代AI芯片比如采用分布式片上存储存储计算一体化这样的做法看起来似乎是解决了部分存储墙问题但这样做的结果还存在太多的不确定性和很高的成本更类似实验室产品

到这关于AI芯片的迭代好像打了个死结实际行业内早就有了意见——法国研究机构CEA-Leti认为为快速成长的人工智能应用实现高效率的运算性能必须解决“存储墙”(memory wall)的瓶颈并推动新的架构解决方案

推动新的架构解决方案那么新的架构应具备什么样的特点呢?回头看看现有的架构解决方案答案呼之欲出计算驱动存储既表现为用较为富裕的计算资源驱动较为稀缺的存储资源其适用于计算复杂度高存储复杂度低的环境并不适用于深度学习

实际上北京探境科技有限公司于近日发布了一个巅峰性的AI芯片架构——“存储优先架构”(SFA架构)该架构推翻了传统冯诺依曼结构利用存储为中心来设计芯片架构充分解决了存储墙的问题具备能效比高DDR带宽占用率低的特点与其它AI芯片解决方案相比资源利用率有成倍的增长按照此前的逻辑这个AI芯片架构可以称其为全新的第四代AI芯片了

经了解这家成立时间不长的AI芯片公司研发人员占比达到了恐怖的85%核心成员都拥有15年以上的行业资历他们带领团队分别奋斗在芯片设计系统设计软件算法等领域是一家名副其实的以科技创新为核心竞争力的公司

据介绍探境科技旗下采用SFA架构的两款芯片即将商用他们分别是语音芯片和图像芯片而芯片的具体性能远超目前的行业标准

究其原因因为SFA架构不仅解决了前三代AI芯片的短板同时还具备诸多特点

以存储资源为中心通过存储带动计算来设计存储和计算通道数据在存储之间的搬移过程之中就完成计算计算对于数据来说只是一种“演变”

存储计算调度算法一体化通过软硬件协同工作控制器在存储和计算节点进行最优的映射

可以支持未来的可计算SRAM或其他新型存储进一步提高计算效能

对于非平衡的通用计算可以通过计算层附着的不同算子加以支持SFA架构可以支持高差异化的计算类型并且不同的计算范式互不干扰

天然支持高并发的计算也从根本上解决了高并发引起的带宽问题

另外值得一提的是在一年的时间里探境科技完成了两轮共计数千万美元的融资这对初创型公司来说实属少见同时公司目前掌握数十项发明软件著作权这也从侧面印证了探境科技的研发实力

目前来看探境科技和他的SFA(存储优先架构)给亟待实现技术突破的AI芯片行业打开了一扇新的大门对推动人工智能行业发展起到了积极的作用但其最终的落地应用效果如何让我们等待市场的检验

最后我们也希望有更多的国产AI芯片企业能推陈出新让生活变得更加智能简单

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本文摘自猎云网

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