“芯痛”之下阿里苦心研发NPU AI芯片究竟哪款PU更厉害?

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NPU:运行效率提升 不支持大样本训练

NPU是神经网络处理器,在电路层模拟人类神经元和突触,并且用深度学习指令集直接处理大规模的神经元和突触,一条指令完成一组神经元的处理。相比于CPU和GPU的冯诺伊曼结构,NPU通过突触权重实现存储和计算一体化,从而提高运行效率。但NPU也有自身的缺陷,比如不支持对大量样本的训练。

BPU:比在CPU上用软件实现更为高效 不可再编程

BPU是由地平线主导的嵌入式处理器架构。第一代是高斯架构,第二代是伯努利架构,第三代是贝叶斯架构。BPU主要是用来支撑深度神经网络,比在CPU上用软件实现更为高效。然而,BPU一旦生产,不可再编程,且必须在CPU控制下使用。

从CPU、GPU的市场来看,已经基本被英特尔、英伟达和AMD三分天下。而在ASIC框架下的TPU,只有谷歌的体量和实力才有开发专用加速的动力。

推出DPU的深鉴科技有清华和斯坦福双重学术背景,公司目前的两条发展路线是:以芯片技术为主的纯技术路线,以及基于技术的产品路线。其处理器做深度学习应用端,不做训练端。目前,其深度压缩技术可以将神经网络压缩数十倍而不影响精度,还可以使用芯片存储深度学习算法模型,减少内存读取次数,降低运行功耗。

去年10月,深鉴科技推出了六款AI产品,分别是人脸检测识别模组、人脸分析解决方案、视频结构化解决方案、ARISTOTLE架构平台,深度学习SDK DNNDK,以及双目深度视觉套件。

寒武纪最初是中科院从2008年开始的一研究项目,负责人为陈氏兄弟陈云霁和陈天石,也是寒武纪科技的创始人,与他们合作研究Diannao系列的Olivier Temam是Google TPU的主架构师。2016年11月,寒武纪科技正式成立,同时推出世界首款商用深度学习专用处理器 Cambricon-AI,是一款神经网络处理器,面向手机、无人机等类手机的终端设备。

去年,一时火爆的华为麒麟970一大卖点就是集成了独立NPU,被宣传为世界首款手机AI芯片。确实属实。但据了解,这块NPU也并非华为的研究成果,而是来自寒武纪。对于华为来说,之所以如此重视NPU,或许和阿里爆出新闻的心态一样,认为集成NPU代表了人工智能未来的发展趋势。

去年底,地平线在创办两年后终于发布首款芯片——“征程”与“旭日”。目前,这两款处理器都属于嵌入式人工智能视觉芯片,分别面向智能驾驶和智能摄像头。2018年CES上,英特尔和地平线还发布了基于伯努利架构的新一代征程处理器,其发展路径图为:2018年,感知;2019年,建模;2020年,决策。

而因为与英特尔的合作,地平线不禁让市场联想到英特尔早前重金收购的Mobileye。在嵌入式人工智能领域,Mobileye是业界领头羊。地平线在英特尔的定位版图是否是中国版Mobileye?但其创始人余凯的抱负是,地平线是要做中国的英特尔。

最后,谈到人工智能芯片,还是不得不提BAT。在国际四大科技巨头都造芯片,且ARM、英特尔、英伟达等传统芯片厂商仍然统治芯片天下的情况下,中国芯能不能发展起来,还需要看国内科技巨头们的表现。相较而言,阿里在三家中最为热衷芯片布局,上述包括寒武纪、深鉴科技均有阿里参投。

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