上海天數智芯半導體有限公司(以下簡稱“天數智芯”)首席技術官呂堅平博士受邀出席北京智源大會,在“AI平臺與系統專題論壇”發表演講,與多位專家一起討論“如何調節后摩爾時代的架構計算之爭”。
呂博士指出,摩爾定律(Moore’s Law)的衰微、并行計算的興起以及人工智能(AI)的出現,引發了關于后摩爾時代計算架構(post-Moore Computer Architecture)的爭論。
早在2005年,業界就意識到摩爾定律[1]將走向衰微,為了實現計算性能倍增,并行計算[2]成為當時“唯一的選擇”。但并行計算受到功耗墻及阿姆達爾(Amdahl)[3]天花板的雙重限制,不能真正拯救摩爾定律,除非找到一個計算的范式遷移[4]。
這時AI出現了,它引入了巨量并行架構,移除了Amadhl天花板,也允許斜率更高的性能功耗曲線,鼓勵更有效率的并行度,達到了計算范式遷移的所有要求。由此看來,后摩爾時代的計算架構之爭,是在于哪一個巨量并行架構能夠貫徹AI帶來的范式遷移。2017年圖靈獎得主John Hennessy 和David Patterson提出的領域特定架構 (DSA) [5]被譽為是解決后摩爾時代計算架構挑戰的冠軍,Google TPU、Tesla Dojo等AI芯片即所謂的“AI DSA”則被認為可以碾壓GPU這個理論上的“圖形DSA”。但事實上這種情況卻并沒有出現,甚至未能轉變GPU主導地位。
呂堅平博士分析,AI既然是個范式,而不是某個特定領域,自然就不受限于DSA。所以DSA更像是架構取舍的通則,而非處理器家族。而GPU具有極其強大的功能,它可以與AI芯片一樣運用DSA的架構取舍通則;也可以長久以來一直在不影響軟硬件介面的條件下,整合固定功能協同處理器以增強處理效率;甚至還效仿固定功能管線的特色,既節省大量功耗,又保持計算單元運作順暢。由此,誰將繼續主導計算領域也就不言而喻了。
當然,對于GPU來說,AI計算與圖形渲染并非對立關系,呂博士提到,在元宇宙數字孿生的未來社會中,AI計算需要圖形渲染實現大量二維(2D)圖像產生三維(3D)模型,圖形渲染則更需要AI計算在光線追蹤[6]降噪及在超分辨率中增進渲染效能。在未來,AI計算將與圖形渲染不可分割。
這是摩爾定律最黑暗的時期,也是計算架構最輝煌的時代。呂博士總結道,要在后摩爾時代勝出,計算架構一定要在維持通用的條件下,達到接近ASIC管線的效率,即滿足如下三點要求:
1)維持穩定的軟硬件介面;
2)接近固定功能管線的效率;
3)同時精通AI計算與圖形渲染。
迎合技術發展方向及時代發展潮流,天數智芯正在不斷努力、貫徹落實該發展路徑。在未來,天數智芯將以DSA通用化、圖形計算化、計算圖形化、硬件微分化為要求,探索走出一條通用GPU趕超發展道路。
關于北京智源大會
北京智源大會是中關村論壇系列活動,作為“AI內行頂級盛會”,在過去的三年間,共有8位圖靈獎得主,500余位頂尖AI專家,數萬名專業人士注冊參會,覆蓋30多個國家和地區,匯聚國際人工智能頂級專家與專業群體。
關于天數智芯
上海天數智芯半導體有限公司(簡稱“天數智芯”)于2018年正式啟動通用GPU芯片設計,是中國第一家通用GPU高端芯片及超級算力系統提供商。公司以“成為智能社會的賦能者”為使命,立足客戶、市場的需求,致力于開發自主可控、國際領先的高性能通用GPU產品,加速AI計算與圖形渲染融合,探索通用GPU趕超發展道路,加快建設自主產業生態,打造世界一流的算力引擎,以更可信、更高效、更綠色的算力賦能各行各業智能化轉型,促進我國數字經濟高質量發展,開啟中國引領世界走向元宇宙、數字孿生的嶄新一頁。
原文標題:呂堅平:計算架構正處于最輝煌的時代
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