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簡述國產(chǎn)GPGPU的進階之路

lPCU_elecfans ? 來源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 作者: 吳子鵬 ? 2021-10-09 15:48 ? 次閱讀
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電子發(fā)燒友網(wǎng)報道(文/吳子鵬)2021年一月,上海天數(shù)智芯半導體有限公司(以下簡稱:天數(shù)智芯)宣布,公司旗艦7nm工藝GPGPU云端訓練芯片BI成功點亮,這是國內(nèi)第一款全自研、真正基于GPU架構下的7nm工藝GPGPU訓練芯片。

緊接著,2021年3月31日,天數(shù)智芯正式對外發(fā)布全自研高性能云端7nm芯片BI及產(chǎn)品卡,實現(xiàn)國產(chǎn)云端高性能GPGPU芯片從0到1的突破。在算力方面,天數(shù)智芯BI產(chǎn)品單芯每秒可進行147萬億次FP16計算(147TFLOPS@FP16)。

天數(shù)智芯在BI產(chǎn)品“點亮”時提到,BI產(chǎn)品的理論峰值性能達市場主流產(chǎn)品的2倍。一時間,國產(chǎn)GPGPU似乎已經(jīng)站在世界之巔。但天數(shù)智芯產(chǎn)品副總裁鄒翾在接受電子發(fā)燒友采訪時表示:“實測性能對用戶才是關鍵,目前國內(nèi)的軟件生態(tài)是短板,幾乎90%的AI應用都基于國外的基礎軟件棧,如何在現(xiàn)有軟件生態(tài)上充分發(fā)揮芯片的計算力,提供優(yōu)秀的實測性能,這是國產(chǎn)GPGPU 發(fā)展的關鍵。”

減少客戶遷移的成本

軟件的重要性是毋庸置疑的,是發(fā)揮GPGPU硬件潛力的必要一環(huán),讓抽象的算力資源能夠和具體應用深度結合。目前,在GPGPU領域,無論是CUDA/OpenCL/TensorRT這些硬件加速平臺,還是TensorFlow/PyTorch等主流深度學習開發(fā)框架,主導者都是國際廠商或機構。鄒翾認為:“自己的軟件平臺一定是需要的,但目前來說,我們與國外主流廠商還有比較大的差距。而且不能單從某一顆芯片上去對比,還包括產(chǎn)品的覆蓋范圍、生態(tài)等方面。尤其是生態(tài)建設,這是國內(nèi)廠商必須要面對的問題?!?/p>

他還說到,國內(nèi)企業(yè)一定要敢于承認這種差距,在解決這些問題以后,國內(nèi)的運算平臺才會有真正的用武之地。我們企業(yè)還是要圍繞怎么解決用戶需求去發(fā)展,在這個過程中不斷追趕并縮小這種差距。。

在天數(shù)智芯的系統(tǒng)軟件方案中有標注,該公司除了提供高效的全棧式解決方案和全套SDK,也強調(diào)API兼容業(yè)界主流生態(tài)以及無痛遷移。“提供高效率的軟件結構,最大限度降低已有客戶的開發(fā)遷移成本,極大地影響著整個產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?!?鄒翾指出,“天數(shù)智芯在產(chǎn)品的設計之初就關注到,客戶需要最大限度降低跨平臺的開發(fā)成本。我們考慮到GPGPU產(chǎn)品架構的通用兼容性,本著以客戶需求為出發(fā)點的原則,從實際角度為客戶實現(xiàn)跨平臺轉換的無痛遷移?!?/p>

從云端走向更廣闊的場景

在天數(shù)智芯BI產(chǎn)品的介紹中我們看到,這款全自研通用計算GPGPU芯片聚焦于云端訓練市場。長期以來,云端訓練市場被國際巨頭壟斷,不僅加速卡產(chǎn)品成本高,且生態(tài)較為封閉,制約了AI產(chǎn)品多元化發(fā)展和升級迭代。

鄒翾介紹說,BI產(chǎn)品是國內(nèi)第一款全自研、真正基于通用GPU架構的GPGPU云端高端訓練芯片,以比同類產(chǎn)品更小的芯片面積 、更低的功耗,提供主流廠商實測接近的性能。總結而言,BI產(chǎn)品有以下幾個優(yōu)勢:

全自研IP核心;

GPGPU架構,更具有通用性及靈活性;

采用先進的 7nm工藝制程,性能效率高,在同樣的 power水平上性能更高;

軟件對主流生態(tài)兼容,客戶的跨平臺開發(fā)成本更低。

作為一種通用計算芯片,云端訓練只是GPGPU典型的應用場景之一,正如NVIDIA所言,GPGPU最終的目的是將AI引入到各行各業(yè)中。鄒翾也談到:“我們做的GPGPU全稱是通用圖形處理器(General-Purpose Computing on Graphics Processing Units),就是讓本為圖形圖像處理而生的GPU能夠運行圖形渲染之外的通用計算任務?!?/p>

在采訪的過程中,我們談到了端側AI的應用。鄒翾表示,GPU在端到端AI部署中,屬于一個已經(jīng)被驗證的芯片架構。AI端側發(fā)展會驅動應用背后更多新型函數(shù)和新型算子的出現(xiàn),這些需求將被融合到GPU未來的軟硬件開發(fā)中。

下面這段引述是他對于GPGPU在與各類型AI芯片相比特點的總結:GPGPU的設計特點在于其通用可編程性,對于層出不窮的新的算法和應用,能做到性能和開發(fā)成本間較好的平衡。同時,基于GPGPU的通用性,客戶可以在類似軟硬件架構間的產(chǎn)品間進行應用的無痛遷移。

在GPGPU領域,NVIDIA無疑是行業(yè)的標桿,不僅擁有百萬開發(fā)者支持的CUDA,還在指令集的覆蓋面、顆粒度、效率等維度有領先優(yōu)勢,再考慮到產(chǎn)業(yè)生態(tài),國產(chǎn)GPGPU替代還有很長的路要走。在NVIDIA官網(wǎng)有提到,AI應用不僅需要大的內(nèi)存池,也需要CPU和GPU緊密耦合。

對于這一點,鄒翾認為,GPU注重的是同類型的數(shù)據(jù)按照同樣的處理流程進行高效并行處理,CPU的優(yōu)勢是處理復雜邏輯流程。CPU和GPU在一個芯片上是可以實現(xiàn)的,而且以前也存在這種整合性的產(chǎn)品,但是對于高端的、云端的CPU加上GPU同時實現(xiàn),需要非常大的尺寸規(guī)模,而且會限制芯片在各自領域的性價比。

天數(shù)智芯的下一步

艾瑞咨詢此前在相關報告中指出,2020年中國人工智能基礎層市場規(guī)模為497億元,為AI產(chǎn)業(yè)總規(guī)模的33%,AI芯片的高增長是產(chǎn)業(yè)規(guī)模增長的主要推動力。未來,算力模塊的智能服務器國產(chǎn)化率將逐步提升。

毫無疑問,云端訓練在未來很長一段時間內(nèi)仍將是AI芯片的主要市場,市場占比會一直處于前列。但正如鄒翾所言,隨著AI、5G技術的持續(xù)發(fā)展與應用落地,端側及邊緣側未來對算力性能的要求會越來越大。其中,數(shù)據(jù)中心以及金融、電信等方面將會是很大的市場。

他表示:“目前天數(shù)智芯的產(chǎn)品是云端7nm通用計算芯片BI及加速卡,未來公司將聚焦GPGPU領域的高通用性及更廣闊的應用領域。天數(shù)智芯始終以市場需求為導向,結合公司技術優(yōu)勢,關注客戶需求痛點并推出適合的GPGPU產(chǎn)品。隨著城市數(shù)字化轉型,傳統(tǒng)行業(yè)智能化轉型升級需求逐漸擴大,5G、大數(shù)據(jù)中心、人工智能、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、無人駕駛、智慧城市等眾多智能應用領域對高端GPGPU芯片產(chǎn)品的需求量都在急劇增加?!?/p>

2021年3月1日,天數(shù)智芯對外宣布完成12億元人民幣的C輪融資。在企業(yè)高速發(fā)展的過程中,除了資金要到位,人才是重中之重。“天數(shù)智芯目前已經(jīng)擁有了一支全球頂尖的數(shù)字集成電路設計與基礎軟件設計科學家團隊,為實現(xiàn)公司‘做算力引擎,創(chuàng)世界一流’的愿景而砥礪前行。

這支完整的GPGPU研發(fā)團隊,由公司聯(lián)合創(chuàng)始人、高級副總裁及首席科學家鄭金山先生帶領,占比公司總人數(shù)85%以上,這其中既有一批行業(yè)經(jīng)驗超過20年的世界級技術專家,也有一大批擁有5-15年業(yè)界經(jīng)驗的高執(zhí)行力技術菁英,亦不乏來自于全球頂級院校的博士。”

鄒翾對此講到,“按照公司的業(yè)務發(fā)展,我們將會持續(xù)不斷地吸納優(yōu)秀人才深耕國產(chǎn)GPGPU芯片設計。隨著新產(chǎn)品的推出,團隊也將進一步擴大。另外,根據(jù)我們產(chǎn)品規(guī)劃和市場發(fā)展需要,天數(shù)智芯也會進一步通過融資支持公司的長遠發(fā)展?!?/p>

聲明:本文由電子發(fā)燒友原創(chuàng),轉載請注明以上來源。如需入群交流,請?zhí)砑游⑿舉lecfans999,投稿爆料采訪需求,請發(fā)郵箱huangjingjing@elecfans.com。

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原文標題:正視差距,國產(chǎn)GPGPU的進階之路

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