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“AI芯片大清洗”即将来临:ARM终于出手,要一统人工智能生态

责任编辑:zsheng |来源:企业网D1Net  2018-03-13 08:21:35 本文摘自:快资讯

作为几乎所有智能移动终端及多数智能联网设备的计算核心设计者,全球最为著名芯片架构设计公司 arm 在这两年 AI 生态蓬勃发展的走势中一反常态,没有站在主导地位,甚至也没什么音量。

可以说,虽然 arm 的地位如今仍然重要,但却已经不再是众人眼光的焦点,当苹果、华为、高通等客户不断在 AI 技术与应用上进行创新时,arm 基础架构似乎还是维持自己的步调,没有太多波澜起 月 6 日,arm 在北京举办了人工智能新品发布会。面对市场的质疑,arm 通过这次发布会正式向市场宣布进军 AI 方案,实际上解答了这两年来为何 arm 在 AI 领域没有太多作为的具体原因。在这次为期两天的发布会中宣布了两款针对中低端市场的GPU架构及多媒体方案,但本次发布会的重点还是在第二天关于人工智能方案布局的座谈,arm 资深市场营销总监 Ian Smythe 针对未来 arm 在 AI 应用领域的布局进行深入的探讨。

事实上,该行业巨头早在 2016 年就已经把触手伸进多个 AI 应用领域同时发展,包含号称针对机器学习优化的 Bifrost GPU 架构,以及针对高端鸿运国际手机版芯片的 SVE 延伸指令集。随着相关方案陆续成熟,采用者也逐渐增加,arm 终于在今年 2 月底推出 Project Trillium,结合开发环境、算法与各大主流机器学习框架,要布局从终端到云端所有 AI 应用开发生态。

为什么 arm 要在这个时间点推出他们自己的AI方案?

首先,各家使用的 AI 方案架构方面都有不小落差,且应用的兼容性可能也存在些问题,虽然都支持类似的框架,但毕竟没有一个标准的 AI 计算接口存在,在此情况下,应用开发商若要开发各类行应用,就必须针对不同厂商的设备个别支持,如此旷日废时,且可能会受限于不同架构的性能落差而使得应用的表现不如预期。

其次,开发独家的 AI 加速架构代价并不低,且除了要考虑到所采用的 IP 来源的可扩展性、框架支持广度、是否提供标准接口,相关算法也不是朝夕之间就可研发出来,如果能够提供一个可利用既有架构便可达到接近完全硬件处理 AI 算力,不需支出额外的授权成本,也不需要改变既有的芯片设计布局,那么对市场而言,其吸引力自然是不言可喻。

arm 资深市场行销总监 Ian Smythe 对此表示,他们正在做的就是提供业界更多的选择,其他使用自有 AI 计算架构的客户也同样能够得到好处。

但 DT 君认为这是个排他性很强的选择,以包含软硬件等大生态逼迫客户放弃未来开发自有 AI 芯片的打算,确保能持续主导整体计算架构发展走势,未来甚至要挑战鸿运国际手机版等其他专业 AI 计算架构——arm 这步棋将为整个 AI 计算生态,尤其是相关芯片产业带来另一波荣景,还是一次大灭绝?恐怕是整个业界目前最关切的。

挑战高端 AI 计算,直取 NVIDIA 主场,甚至构筑排他性生态

arm 要用针对嵌入式市场的小 GPU 来挑战 NVIDIA?乍看之下不大可能,但 Ian 对 DT 君展示了其 AI 计算方案的能效表现,以类似规模的架构来比较,其实 arm 的方案在能效方面都还是有一定的优势存在,加上 arm 架构原生就支持高效率的推理工作,配合已经相当成熟的开发套件,可以支持大多数主流机器学习框架,相信对开发者可具相当的吸引力。

当然,要以绝对性能对抗 NVIDIA,DT 君认为短期间之内还不大现实,但若以能耗、配合arm 在边缘计算以及终端上的 AI 算布局构成完整的生态链,那么要在数据中心市场吃下一定的占比,也不是不可能的事情。

在终端市场方面,前两年AI热潮中,各家新创产业纷纷推出自有的AI芯片,尤其是主流CV方案,市场上可说群雄并起,连过去止做低价主控的公司也都陆续抢进,打造自己的AI方案。

不过,在关键的算法方面,多数公司其实都还是倚赖第三方,真正创造自有算法的比例其实很少,就连AI计算架构也可能都是直接取用现成的第三方方案,这些方案的支持完整性不一,且因为技术来源分散,很难构成,或分享来自一套共通的生态环境的优点,基本上就是处于单打独斗的窘境。

然而,arm 这次的作法则是建立了一套从端到云的完整体系,不论客户在市场中的定位如何,都能从 arm 拿到相对应的方案,且不只是硬件,就连开发工具包以及算法都能提供。DT 君认为这将造成相当深远的影响,个别的 AI 芯片架构 IP 或者是算法 IP 供货商会先受到一定的冲击,甚或可能会被逐步逼出市场。

诸如寒武纪、深鉴等想要打进主流消费AI方案的供货商恐怕将成为首波受害者,arm自家方案拥有强大的生态优势,即便绝对性能可能还稍微落后寒武纪或深鉴的方案,但凭借极低的导入门坎,及对主流算法模型的完整支持,且额外增加的成本极低,客户会如何选择,其实已经不言可喻。

arm 方面也在说明会上表示,其架构将可承载不同的算法来进行各种 AI 应用,算法来源不限定。然而,arm 自己也在发展相关算法,表面上的说法是要提供客户更多样化的选择,但真正的盘算,恐怕是要对整个 AI 市场进行一次大清洗,并替换成自己的生态,借此扩大 arm 的市场格局,走向真正的架构霸主之路。

毕竟从 arm 生态的历史发展中,以嵌入式 GPU 为例,当初 arm 和 Imagination 两家英国 IP 公司关系紧密,相互提携,但后来 arm 决定要发展自有的 GPU 架构后,没错,市场有了更多的选择,但事实上,arm 依靠包装行销与生态的优势,将 Imagination 打到落花流水。除少数如高通的 Andreno 自有 GPU 架构较不受影响外,目前嵌入式 GPU 的 IP 授权产业几乎也都被arm 通吃,不复见以往竞争激烈的局面。

后续 arm 也进入多媒体与显示相关方案的 IP 市场,同样对相关产业的技术供应商造成相当大的影响,虽然扩大产品布局是 arm 避免在特定领域掉队,继而维持其市场霸业的最有效方式,而被其策略布局影响到的对手或客户可能就不是那么乐意了。

当然,arm 的客户永远都有得选择,但依附在 arm生态之下的第三方 IP 供应商就未必了。

早期从固定功能软件著手,后续补齐硬件与整体开发生态

实际上,如果从当年 arm 进入 GPU 市场对市场所带来的影响观察,上面所描述结果或许就不那么让人惊讶了。“循序渐进”是arm近年来布局 AI 生态时很重要的遵循方向,Ian 向 DT 君说道。

其实,arm 早在 NPU 等 AI 加速芯片概念出现之前,就已经抢先在手机以及其他联网终端产品中引入 AI 计算概念,而且值得一提的是,虽然 arm 是提供计算架构硬件基础核心的公司,算法与软件生态环境通常都是跟著新架构发展,但是在 AI 生态方面,却反其道而行,算法和软件先行,后续才逐渐补上硬件设计与开发环境。

以华为公司的手机为例,其实虽然消费大众被其在 Kirin 970 中采用的 NPU 设计抓住了眼光,认为此类硬件 AI 计算架构算是开创了手机产品的另一个新时代,但事实上,早在 Kirin 960 时,ARM 就已经提供华为不少关于物件侦测、语音加速以及照相处理等算法与 AI 软件功能,妥善利用了当时 arm 芯片基于 GPU 与 CPU 合作而来的 AI 计算能力,虽然没有真正的硬体加速方案,但在效率上已经相当受肯定。

Ian 对 DT 君表示,早期移动终端对 AI 概念还不明显,因此 arm 先提供功能有限的软件方案让市场尝鲜,等到市场看出更多应用潜力,不满于现有的软硬件搭配时,arm 再推出更完整的硬件设计与开发环境,承接这些想要创造更多可性的客户的需求。

市场的需求总是会一直前进,且应用也会越趋复杂,Mate 10 的 AI 场景摄影功能由于进行了更多、更复杂的计算,华为因此选择在芯片中集成了专属的 AI 计算芯片,也就是 NPU,期望在增加 AI 计算复杂度的同时也要能改善性能表现,苹果过去的 AI 方案主要也是基于 GPU 计算,但同样在其 A11 芯片中引入架构类似的神经网络芯片。

由于 AI 技术的革新速度超乎预期,众多芯片客户心中也开始有了疑惑:arm 的 AI 方案呢?Ian 对 DT 君表示,其实 arm 早在 2016 年发表基于 Bifrsost 架构的 Mali G-71 时,就已经希望借由该架构来推动 AI 在终端以及边缘计算的应用场景,但当初可和主流 AI、机器学习框架紧密结合的整套软件开发环境还不够成熟,且 arm 也不希望揠苗助长,推出半生不熟的环境搞坏自己名声,因此在 Project Trillium 发布前,基本上也都没有太多动作。

这次虽然推出通用的 AI 开发平台,但首波针对的还是基于计算机视觉 (CV) 为主的 OD(object detection) 处理设计平台,以及机器学习等市场相对较成熟,且应用较广的方。Ian 进一步表示,基于 Project Trillium 开发平台的 AI 应用将可针对几乎所有类型的 AI 应用,小到 IoT 设备,大至数据中心,只要是机器学习相关的应用开发需求,都可基于同一套可变规模的架构发展出来。

以 GPU 算力为核心,结合 CPU 生态优势,首波布局边缘计算

GPU 计算可说是 arm 未来要发展 AI 计算生态的主要角色,从第一代 BiFrost 架构开始,就已经针对 AI 计算所需要的各种场景,包含机器学习中的训练,以及推理加速等进行优化。

我们都知道,过去数据中心以及超算架构中所使用的 GPU 架构,其实只能应对训练,但是训练完,要利用模型推理的工作处理上,效率非常差,这主要是因为传统 GPGPU 擅长计算 32bit 甚至 64bit 的高精度整数或浮点计算,但是在深度学习所需要的数据处理而言,其实不需要这么高的精度,大部分场景下甚至只需要低精度的整数计算即可。目前,包含 TPU、NPU 等各种专用计算硬件都把 8bit 精度计算当作标准的数据处理宽度,也因此其每秒操作性能都可达数个 TeraFlops。

arm 早在数年前投入研发机器学习架构时,就已经把 8bit 宽度数据处理能力列为标准,不只在 GPU,CPU 中的 NEON DSP 单元也同样支持 8bit 宽度数据计算,因此基于 arm 机器学习平台,不仅可充分应对机器学习的训练需求,推理能力也能充分获得满足。虽因这样的设计,过去 arm 的 Mali GPU 在芯片面积及功耗表现稍弱,但随著芯片工艺的改进,以及各种 AI 计算需求的带动,其设计的价值也逐渐被显现出来。

arm 的 AI 计算平台规划同时也包括了数据中心等应用。Ian 对此表示,由于数据中心等大型机器学习平台数据流通量极大,如果只是单纯把目前针对移动平台开发的 arm 架构规模等比例放大,核心算力虽足够与一线平台相提并论,但数据传输能力就会成为短板,即便核心算力再强大,数据来不及存取,那么芯片也只能空转,平白浪费能源。

因此,arm 初期还是会以数据需求量较小的终端和边缘计算应用为主,着重在小规模的计算应用,2018 年稍晚就会推出新版架构,补足总线与带宽方面的缺点,正式向目前主流的数据中心应用挑战。

关键字:生态 智能 ARM 芯片

本文摘自:快资讯

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