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跟著北京戴爾服務器經銷商來看IPU如何重塑AI芯片格局

發布于：2021年04月19日 來源：springcrossstitch.cn
[摘要]北京戴爾服務器經銷商為您分享戴爾服務器知識：看IPU如何重塑AI芯片格局。在過去的一年里，許多行業受疫情沖擊發展陷入停滯，人工智能應用卻實現了逆勢突破。在世界人工智能大會WAIC2020上，李蘭娟院士表示，AI在疫情防控中，發揮了重要作用。

為您分享知識：看IPU如何重塑AI芯片格局。在過去的一年里，許多行業受疫情沖擊發展陷入停滯，人工智能應用卻實現了逆勢突破。在世界人工智能大會WAIC2020上，李蘭娟院士表示，AI在疫情防控中，發揮了重要作用。


 此外，AI在無人駕駛汽車等前沿領域也持續發力；在AI頂層設計方面，國家也不遺余力積極制定相關標準，出臺了《國家新一代人工智能標準體系建設指南》，為人工智能的規范發展掃平障礙。



 AI高速發展的背后，離不開“燃料”算力的助推。算力作為AI 2.0的四大要素之一，為人工智能提供計算能力的支撐。

需求倒逼創新
AI芯片行業將迎變革

在過去的幾十年里，基于摩爾定律，芯片行業的發展一直推動著芯片制程和性能的穩步提升，算力需求的增長也促進了人工智能工作負載中大量采用專用的AI加速器（GPU、FPGA、ASIC、xPU等）。

與傳統的CPU架構相比，這些加速器能夠執行更快的AI作業和并行計算。它們為有效執行控制ML/DL工作負載提供了專門的支持。


現在市場上已經有各類 AI加速器：GPU、FPGA、ASIC等等，各種各樣的計算平臺被運用到AI計算中。之所以會出現這么多各種形式的 AI 芯片，正是因為算法的多元化，例如機器學習算法有 LR、GBDT，深度學習中的 CNN、DNN 等，這些算法都非常復雜，如果機器要很快地讓這些算法“跑”起來，一定需要算法的邏輯跟芯片計算的邏輯相互匹配。
 據OpenAI組織發布的一份分析報告顯示，自2012年以來，在人工智能訓練中所使用的計算量呈指數級增長，3.5個月的時間計算量就翻了一倍（相比之下，摩爾定律有18個月的倍增周期）。自2012年以來，該指標增長了30多萬倍。按照這個趨勢，想要滿足未來AI發展的需求，芯片行業勢必要有所變革。


Graphcore IPU：專為人工智能而生
一種全新的完全可編程處理器

Graphcore是一家創辦于2016年的人工智能芯片設計初創公司，總部位于英國，以“專注于新型 AI 處理器架構，專門適用于算力密集型的機器學習任務”，入選2020年度《麻省理工科技評論》“50家聰明公司”榜單。該公司開發了一款被稱為IPU智能處理單元(intelligence processing unit)的新型AI加速器。

Graphcore IPU是專門為AI/Machine Learning設計的處理器，擁有完全不同于前面幾類處理器類型的全新架構，能夠提供強大的并行處理能力。Graphcore IPU區別于其他處理器的一個重要因素還在于，它實現了快速訓練模型和實時操控，這使得它能夠在自然語言處理以及理解自動駕駛方面取得重大進展。



Graphcore 的IPU特點可概括為：
同時支持 Training 和 Inference；
采用同構多核（many-core）架構，超過1000個獨立的處理器；
支持 all-to-all的核間通信，采用Bulk Synchronous Parallel的同步計算模型；
采用大量片上SRAM，不需要外部DRAM。

 據介紹，IPU處理器是迄今為止復雜的處理器芯片，它在一個16納米芯片上有幾乎240億個晶體管，每個芯片提供125 teraFLOPS運算能力。一個標準4U機箱中可以插入8張卡，卡間通過IPU-Link互連。8張卡上的IPU可以看做一個處理器工作，提供 1.6PetaFLOPS的運算能力。