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平头哥出道一年了

发布日期:2019-11-15 10:39:44   人气:4048

在2018年云人居会议上,阿里巴巴宣布成立独立芯片公司——平头半导体有限公司(flat head semiconductor ltd .),一年后,阿里的芯片战略进展如何?

9月25日,阿里巴巴集团首席技术官和阿里云智能总裁张剑锋发布了阿里首款带有light 800的ai芯片,这是一款云ai芯片,属于ai推理芯片。Light 800主要用于视觉场景,在阿里巴巴集团的许多场景中被广泛使用。其他企业可以通过阿里云获得光npu的计算能力。

张剑锋说,平头哥哥已经在大约一年的时间里实现了这800种含光产品的商业化设计。

依靠阿里资源

作为一个长期的行业,为了加速芯片的商业应用,它需要强大的硬件和软件实力。特别是在人工智能时代,软硬件集成的重要性更加突出。

芯片制造商面临着技术路径的选择:虽然cpu可以解决单一复杂的问题,但它不能支持大规模并行计算的深度学习要求。随着图像处理需求的出现,gpu并行和浮点运算处理大量数据的能力满足了深度学习的需要。与cpu相比,GPU具有更快的处理速度和更低的功耗,因此被首次引入到深度学习中。Fpga可以通过fpga配置文件定义这些门电路和存储器之间的连接,从而实现特定的功能,并且可以通过特定文件的配置将fpga转换成不同的处理器。虽然它的优点是可以改变很多次,但人工智能芯片的发展并不快。Asic是为特定应用而设计的集成电路。除了不可扩展之外,专用集成电路还具有功耗、可靠性和体积方面的优势。它挤满了云和终端中许多现成的人工智能供应商。

相比之下,光学800性能的突破是由于软件和硬件的共同创新。在芯片架构方面,光学800采用创新架构,针对深度学习中使用的大量权重参数和张量数据,在支持稀疏压缩和量化处理的基础上,通过独特设计的数据存取和存储以及流水线处理技术,大大降低了i/o要求和数据移动。Npu同时深度优化卷积、矢量计算和各种激活函数。通过更有效的硬件资源调度和全并行数据流处理,提高了人工智能操作的性能和能效。

剧组的哥哥依靠阿里积累的软硬件。在算法方面,阿里巴巴达摩研究所的机器智能实验室在过去两年建立了完整的算法系统,涵盖语音智能、语言技术、机器视觉、决策智能等多个方向,并取得了许多世界领先的成果。在硬件方面,阿里巴巴在服务器、fpga、存储等领域拥有多年的研发经验。此外,平头哥团队在建筑、编译技术等领域拥有深厚的技术储备。

其中,性能的提高必须解决内存墙的问题。所谓的记忆墙(memory wall)是指具有冯·诺依曼结构的处理器。存储和操作是分开的。当进行深度神经网络处理时,计算力得到提高,但大量读写操作受到带宽的限制,芯片的整体性能也受到限制。

平头哥的方法是通过自主研究架构大大减少对内存的访问,并在保证性能的同时将芯片功耗降低到最低水平。具体来说,含光800将根据神经网络的推理和操作特点,设计特定的硬件、高速连接的存储结构和专用指令集,从而实现内存和计算单元的高效组织和管理,实现单指令多操作,提高计算效率和内存访问效率。

目前,含光800已经应用于阿里巴巴集团内部的许多场景,如视频图像识别/分类/搜索、城市大脑等。将来,它还可以应用于医学图像、自动驾驶等领域。

例如,排李涛是在手机淘宝上搜索图片商品的功能。派李涛的商品图书馆每天增加10亿张商品图片。为了使用户能够快速准确地从大量图片中搜索商品,它需要强大的计算支持。使用light 800可以将搜索效率提高12倍,将传统通用gpu的搜索时间从1小时缩短到5分钟。

“光学800芯片的设计、封装和测试已经完成。流式芯片已经通过一次。现在,它正在与业务方进行调整和验证。预计主要商业方的调整和核实工作将于今年年底完成。”9月25日,阿里巴巴平头半导体公司研究员焦阳告诉《第一财经新闻》,虽然取得了一些成绩,但要达到亲和族的水平还有很长的路要走。

遏制800是一个云人工智能芯片,它将被用作个人电脑和移动电话的芯片,以ip的形式支持客户。“首先,在云中制造大芯片,在技术上占据制高点。如果在云中完成,客户将对公司的个人电脑、手机和其他终端充满信心。”杨娇说。

阿里官员表示,成立一年的芯片公司flathead仅在7个月内完成了前端设计,然后在3个月内成功地将电影流式传输。“不像大多数芯片制造商,平头哥的目的不是卖芯片。light 800将通过ariyun输出人工智能计算能力。将来,企业可以通过ariyun获得light 800的计算能力。”

此外,剧组的哥哥cut还将建立一个芯片开放社区,为芯片行业提供一个开放的合作平台。北京清微智能科技有限公司首席科学家尹守一告诉第一财经记者,这可以为终端设备提供更高的计算能力。在与没有剑芯片的盘头兄弟合作的过程中,盘头兄弟可以在系统模块、架构等方面进行深度优化。“由于平台技术,如flathead,我们的产品可以迭代得更快,更有竞争力。”

芯片投资成为“重资产”游戏

据高盛(Goldman Sachs)统计,云计算的市场渗透率在2017年达到8%,2021年将上升到15%。它将成为未来的主导信息技术市场。

在过去十年左右的时间里,云计算已经将it产品的所有权从客户转变为云供应商。在这一转型过程中,整个产业链的核心环节相对稳定,由英特尔、amd、Avida等制造商提供芯片,联想、戴尔、浪潮等制造商组装服务器,然后销售给aws、阿里云等云计算制造商,由他们以服务和按需消费的形式提供给终端客户。

然而,在过去的两年里,随着人工智能的兴起,市场的方向发生了变化。

从行业来看,经过几十年的快速迭代发展,高速摩尔定律已经难以实现。

在过去的5年里,通用cpu的发展遇到了许多技术瓶颈,单核的性能平均每年增长不到10%。为了进一步提高技术能力,很难对晶体管和其他需要找到的路径做出想法。与此同时,在先进的大规模数据中心,服务器的成本不断增加。以华为的云数据中心为例,服务器成本占60%以上,计算正成为数据中心的主体。换句话说,如果华为在其他市场购买卡,然后提供云服务,就很难不亏损地实现。

业界的共识是,云计算在未来肯定会成为整个社会的基础设施或公共服务。此时,云计算服务需要大规模、低成本、使用方便。

近年来,云计算领域的顶级领导者开始投资芯片领域,尤其是人工智能芯片。谷歌、阿里巴巴和亚马逊等云供应商都在为机器学习等应用场景开发芯片技术。不同的技术路线“随机的花渐渐渴望迷人的眼睛”。

一些不愿透露姓名的分析师质疑道,“该公司发布的指标是ips,这改变了以往计算失败的做法。p4也是几年前的产品。人工智能产品在目标上有些聪明。

然而,他也坦率地说,半导体需要巨人的持续投资。只有当泡沫出现时,才会有机会,更多的人愿意加入。尽管与Avida和英特尔相比,云服务供应商的人工智能芯片计划仍处于相对早期的阶段。然而,该芯片主要是为个人使用,为自己的人工智能应用量身定做,并将更加符合自己产品的特点。

此前,华为云总裁郑业来告诉记者,未来公共云的集中度将越来越高。这不仅是一场资本游戏,也是一场研发投资游戏。“做乙级生意,肯定赚不到快钱。未来的公共云不是一个长期战略,我说我有一个特别强大的东西。人们不会向你学习。未来的云服务必须是短板策略。如果你做不到,没有人会向你学习。顾客购买了一项服务。云服务首先是一种短板策略。如果你什么也做不了,你就会有麻烦。”

换句话说,对于中小型人工智能芯片制造商来说,芯片行业的“流血事件”也许只是个开始,尤其是在云计算领域,这是一场涉及资本和人才的全球性竞赛。现在,这场赌博只属于大玩家。

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