AI芯片哪家強(qiáng)？現(xiàn)在，有直接的對(duì)比與參考了。

英國(guó)一名資深芯片工程師James W. Hanlon，盤點(diǎn)了當(dāng)前十大AI訓(xùn)練芯片。

并給出了各個(gè)指標(biāo)的橫向?qū)Ρ?，也是目前?duì)AI訓(xùn)練芯片最新的討論與梳理。

其中，華為昇騰910是中國(guó)芯片廠商唯一入選的芯片，其性能如何，也在這一對(duì)比中有了展現(xiàn)。

Cerebras Wafer-Scale Engine

這一芯片于今年8月份正式面世，被稱為“史上最大AI芯片”，名為“晶圓級(jí)引擎”（Cerebras Wafer Scale Engine，簡(jiǎn)稱WSE）。

其最大的特征是將邏輯運(yùn)算、通訊和存儲(chǔ)器集成到單個(gè)硅片上，是一種專門用于深度學(xué)習(xí)的芯片。

一舉創(chuàng)下4項(xiàng)世界紀(jì)錄：

1、晶體管數(shù)量最多的運(yùn)算芯片：總共包含1.2萬億個(gè)晶體管。雖然三星曾造出2萬億個(gè)晶體管的芯片，卻是用于存儲(chǔ)的eUFS。

2、芯片面積最大：尺寸約20厘米×23厘米，總面積46225平方毫米。

3、片上緩存最大：包含18GB的片上SRAM存儲(chǔ)器。

4、運(yùn)算核心最多：包含410,592個(gè)處理核心

之所以能夠有如此亮眼的數(shù)據(jù)，直接得益于其集成了84個(gè)高速互連的芯片，單個(gè)芯片在FP32上的峰值性能表現(xiàn)為40 Tera FLOPs，芯片功率達(dá)15千瓦，與AI集群相當(dāng)。

片上緩存也達(dá)到了18GB，是GPU緩存的3000倍；可提供每秒9PB的內(nèi)存帶寬， 比GPU快10,000倍。

晶片規(guī)模集成，并不是一個(gè)新的想法，但產(chǎn)量、功率傳輸和熱膨脹相關(guān)的問題使其很難商業(yè)化。在這些方面，Cerebras都給出了相應(yīng)的解決辦法：

1、為了解決缺陷導(dǎo)致良率不高的問題，Cerebras在設(shè)計(jì)的芯片時(shí)候考慮了1~1.5%的冗余，添加了額外的核心，當(dāng)某個(gè)核心出現(xiàn)問題時(shí)將其屏蔽不用，因此有雜質(zhì)不會(huì)導(dǎo)致整個(gè)芯片報(bào)廢。

2、Cerebras與臺(tái)積電合作發(fā)明了新技術(shù)，來處理具有萬億加晶體管芯片的刻蝕和通訊問題。

3、在芯片上方安裝了一塊“冷卻板”，使用多個(gè)垂直安裝的水管直接冷卻芯片。

Cerebras公司由Sean Lie（首席硬件架構(gòu)師）、Andrew Feldman（首席執(zhí)行官）等人于2016年創(chuàng)立。后者曾創(chuàng)建微型服務(wù)器公司SeaMicro，并以3.34億美元的價(jià)格出售給AMD。

該公司在加州有194名員工，其中包括173名工程師，迄今為止已經(jīng)從Benchmark等風(fēng)投機(jī)構(gòu)獲得了1.12億美元的投資。

Google TPU（v1、v2、v3）

Google TPU系列芯片正式發(fā)布于2016年，第一代芯片TPU v1只用于推理，而且只支持整數(shù)運(yùn)算。

通過在PCIe-3之間發(fā)送指令來執(zhí)行矩陣乘法和應(yīng)用激活函數(shù)，從而為主機(jī)CPU提供加速，節(jié)省了大量的設(shè)計(jì)和驗(yàn)證時(shí)間。其主要數(shù)據(jù)為：

1、芯片面積331平方毫米，28nm制程

2、頻率為700 MHz，功耗28-40W

3、片上存儲(chǔ)為28 MB SRAM：24MB 用于激活，4MB 用于累加器

4、芯片面積比例：35%用于內(nèi)存，24%用于矩陣乘法單元，剩下的41%面積用于邏輯。

5、256x256x8b收縮矩陣乘法單元(64K MACs/cycle)

6、Int8和 INT16算法(峰值分別為92和23 TOPs/s)

IO數(shù)據(jù)：

可以通過兩個(gè)接口訪問8 GB DDR3-2133 DRAM，速度為34 GB/s

1、PCIe-3x16 (14 GBps)

2017年5月，Google TPU v2發(fā)布，改進(jìn)了TPU v1的浮點(diǎn)運(yùn)算能力，并增強(qiáng)了其內(nèi)存容量、帶寬以及HBM 集成內(nèi)存，不僅能夠用于推理，也能夠用于訓(xùn)練。其單個(gè)芯片的數(shù)據(jù)如下：

2、20nm制程，功耗在200-250W（推測(cè)）

3、BFloat16上性能表現(xiàn)為45 TFLOPs，也支持 FP32

4、具有標(biāo)量和矩陣單元的雙核

5、集成4塊芯片后，峰值性能為180 TFLOPs

單核數(shù)據(jù)：

1、128x128x32b收縮矩陣單元(MXU)

2、8GB專用HBM，接入帶寬300 GBps

3、BFloat16上的最大吞吐量為22.5 TFLOPs

IO數(shù)據(jù)：

4、16Gb HBM集成內(nèi)存，600 GBps帶寬(推測(cè))

5、PCIe-3 x8 (8 GBps)

6、Google TPU v2發(fā)布一年之后，Google再度發(fā)布新版芯片——TPU v3。

但關(guān)于TPU v3的細(xì)節(jié)很少，很可能只是對(duì)TPU v2一個(gè)漸進(jìn)式改版，性能表現(xiàn)翻倍，增加了HBM2內(nèi)存使容量和帶寬翻倍。其單個(gè)芯片的數(shù)據(jù)如下：

1、16nm或12nm制程，功耗估計(jì)在200W

2、BFloat16的性能為105 TFLOPs，可能是MXUs的2倍到4倍

3、每個(gè)MXU都能訪問8GB的專用內(nèi)存

4、集成4個(gè)芯片后，峰值性能420 TFLOPs

IO數(shù)據(jù)：

32GB的HBM2集成內(nèi)存，帶寬為1200GBps (推測(cè))

PCIe-3 x8 (8 GBps)（推測(cè)）

Graphcore IPU

Graphcore成立于成立于2016年，不僅備受資本和業(yè)界巨頭的青睞，還頗受業(yè)內(nèi)大佬的認(rèn)可。

2018年12月，宣布完成2億美元的D輪融資，估值17億美元。投資方有寶馬、微軟等業(yè)界巨頭，還有著名的風(fēng)投公司Sofina、Atomico等。

AI巨頭Hinton、DeepMind創(chuàng)始人哈薩比斯，都直接表達(dá)了贊美。

Graphcore IPU是這家公司的明星產(chǎn)品，其架構(gòu)與大量具有小內(nèi)存的簡(jiǎn)單處理器高度并行，通過一個(gè)高帶寬的“交換”互連連接在一起。

其架構(gòu)在一個(gè)大容量同步并行(BSP)模型下運(yùn)行，程序的執(zhí)行按照一系列計(jì)算和交換階段進(jìn)行。同步用于確保所有進(jìn)程準(zhǔn)備好開始交換。

• BSP模型是一個(gè)強(qiáng)大的編程抽象，用于排除并發(fā)性風(fēng)險(xiǎn)，并且BSP的執(zhí)行，允許計(jì)算和交換階段充分利用芯片的能源，從而更好地控制功耗?？梢酝ㄟ^鏈接10個(gè)IPU間鏈路來建立更大的IPU芯片系統(tǒng)。其核心數(shù)據(jù)如下：
• 16nm制程，236億個(gè)晶體管，芯片面積大約為800平方毫米，功耗為150W，PCIe卡為300 W
• 1216個(gè)處理器，在FP32累加的情況下，F(xiàn)P16算法峰值達(dá)到125 TFLOPs
• 分布在處理器核心之間有300 MB的片上內(nèi)存，提供45 TBps的總訪問帶寬
• 所有的模型狀態(tài)保存在芯片上，沒有直接連接DRAM

IO數(shù)據(jù)：

• 2x PCIe-4的主機(jī)傳輸鏈接
• 10倍的卡間IPU鏈接
• 共384GBps的傳輸帶寬

單核數(shù)據(jù)：

• 1、混合精度浮點(diǎn)隨機(jī)算法
• 2、最多運(yùn)行六個(gè)線程

Habana Labs Gaudi

Habana Labs同樣成立于2016年，是一家以色列AI芯片公司。

2018年11月，完成7500萬美元的B輪募資，總募資約1.2億美元。

Gaudi芯片于今年6月亮相，直接對(duì)標(biāo)英偉達(dá)的V100。

其整體的設(shè)計(jì)，與GPU也有相似之處，尤其是更多的SIMD并行性和HBM2內(nèi)存。

芯片集成了10個(gè)100G 以太網(wǎng)鏈路，支持遠(yuǎn)程直接內(nèi)存訪問(RDMA)。與英偉達(dá)的NVLink或OpenCAPI相比，這種數(shù)據(jù)傳輸功能允許使用商用網(wǎng)絡(luò)設(shè)備構(gòu)建大型系統(tǒng)。其核心數(shù)據(jù)如下：

• TSMC 16 nm制程（CoWoS工藝），芯片尺寸大約為500平方毫米
• 異構(gòu)架構(gòu)：GEMM操作引擎、8個(gè)張量處理核(TPCs)
• SRAM內(nèi)存共享
• PCIe卡功耗為200W，夾層卡為300W
• 片上內(nèi)存未知

TPC核心數(shù)據(jù)：

• VLIW SIMD并行性和一個(gè)本地SRAM內(nèi)存
• 支持混合精度運(yùn)算：FP32、 BF16，以及整數(shù)格式運(yùn)算(INT32、INT16、INT8、UINT32、UINT8)
• 隨機(jī)數(shù)生成、超越函數(shù)：Sigmoid、Tanh、GeLU

IO數(shù)據(jù)：

• 4x 提供32 GB的HBM2-2000 DRAM 堆棧， 整體達(dá)1 TBps
• 芯片上集成10x 100GbE 接口，支持融合以太網(wǎng)上的 RDMA (RoCE v2)
• PCIe-4 x16主機(jī)接口

Huawei Ascend 910

華為昇騰910，同樣直接對(duì)標(biāo)英偉達(dá)V100，于今年8月份正式商用，號(hào)稱業(yè)內(nèi)算力最強(qiáng)的AI訓(xùn)練芯片。主打深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練場(chǎng)景，主要客戶面向AI數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師。

其核心數(shù)據(jù)為：

• 7nm+EUV工藝，456平方毫米
• 集成4個(gè)96平方毫米的 HBM2棧和 Nimbus IO處理器芯片
• 32個(gè)達(dá)芬奇內(nèi)核
• FP16性能峰值256TFLOPs (32x4096x2) ，是 INT8的兩倍
• 32 MB的片上 SRAM (L2緩存)
• 功耗350W

互聯(lián)和IO數(shù)據(jù)：

• 內(nèi)核在6 x 4的2d網(wǎng)格封包交換網(wǎng)路中相互連接，每個(gè)內(nèi)核提供128 GBps 的雙向帶寬
• 4 TBps的L2緩存訪問
• 1.2 TBps HBM2接入帶寬
• 3x30GBps 芯片內(nèi)部 IOs
• 2 x 25 GBps RoCE 網(wǎng)絡(luò)接口

單個(gè)達(dá)芬奇內(nèi)核數(shù)據(jù)：

• 3D 16x16x16矩陣乘法單元，提供4,096個(gè) FP16 MACs 和8,192個(gè) INT8 MACs
• 針對(duì) FP32(x64)、 FP16(x128)和 INT8(x256)的2,048位 SIMD 向量運(yùn)算
• 支持標(biāo)量操作
• Intel NNP-T

這是Xeon Phi之后，英特爾再次進(jìn)軍AI訓(xùn)練芯片，歷時(shí)4年，壕購(gòu)4家創(chuàng)業(yè)公司，花費(fèi)超過5億美元，在今年8月份發(fā)布。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練處理器NNP-T中的“T”指Train，也就是說這款芯片用于AI推理，處理器代號(hào)為Spring Crest。

NNP-T將由英特爾的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手臺(tái)積電（TSMC）制造，采用16nm FF+工藝。

NNP-T有270億個(gè)16nm晶體管，硅片面積680平方毫米，60mmx60mm 2.5D封裝，包含24個(gè)張量處理器組成的網(wǎng)格。

核心頻率最高可達(dá)1.1GHz，60MB片上存儲(chǔ)器，4個(gè)8GB的HBM2-2000內(nèi)存，它使用x16 PCIe 4接口，TDP為150~250W。

每個(gè)張量處理單元都有一個(gè)微控制器，用于指導(dǎo)是數(shù)學(xué)協(xié)處理器的運(yùn)算，還可以通過定制的微控制器指令進(jìn)行擴(kuò)展。

NNP-T支持3大主流機(jī)器學(xué)習(xí)框架：TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle，還支持C++ 深度學(xué)習(xí)軟件庫(kù)、編譯器nGraph。

在算力方面，芯片最高可以達(dá)到每秒119萬億次操作（119TOPS），但是英特爾并未透露是在INT8還是INT4上的算力。

作為對(duì)比，英偉達(dá)Tesla T4在INT8上算力為130TOPS，在INT4上為260TOPS。

英偉達(dá)Volta架構(gòu)芯片

英偉達(dá)Volta，2017年5月公布，從 Pascal 架構(gòu)中引入了張量核、 HBM2和 NVLink 2.0。

• 英偉達(dá)V100芯片就是基于此架構(gòu)的首款GPU芯片，其核心數(shù)據(jù)為：
• TSMC 12nm FFN工藝，211億個(gè)晶體管，面積為815平方毫米
• 功耗為300W，6 MB L2緩存
• 84個(gè)SM，每個(gè)包含：64個(gè) FP32 CUDA 核，32個(gè) FP64 CUDA 核和8個(gè)張量核(5376個(gè) FP32核，2688個(gè) FP64核，672個(gè) TCs)。
• 單個(gè)Tensor Core每時(shí)鐘執(zhí)行64個(gè)FMA操作（總共128 FLOPS），每個(gè)SM具有8個(gè)這樣的內(nèi)核，每個(gè)SM每個(gè)時(shí)鐘1024個(gè)FLOPS。
• 相比之下，即使采用純FP16操作，SM中的標(biāo)準(zhǔn)CUDA內(nèi)核只能在每個(gè)時(shí)鐘產(chǎn)生256個(gè)FLOPS。
• 每個(gè)SM，128 KB L1數(shù)據(jù)緩存 / 共享內(nèi)存和4個(gè)16K 32位寄存器。

IO數(shù)據(jù)：

• 32 GB HBM2 DRAM，900 GBps帶寬
• 300 GBps的NVLink 2.0

英偉達(dá)Turing架構(gòu)芯片

Turing架構(gòu)是對(duì)Volta架構(gòu)的升級(jí)，于2018年9月發(fā)布，但 CUDA 和張量核更少。

因此，它的尺寸更小，功率也更低。除了機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，它還被設(shè)計(jì)用來執(zhí)行實(shí)時(shí)射線追蹤。其核心數(shù)據(jù)為：

• TSMC 12nm FFN工藝，面積為754平方毫米，186億個(gè)晶體管，功耗260W
• 72個(gè)SM，每個(gè)包含：64個(gè) FP32核，64個(gè) INT32核，8個(gè)張量核(4608個(gè) FP32核，4608個(gè) INT32核和576個(gè) TCs)
• 帶有boost時(shí)鐘的峰值性能：FP32上為16.3 TFLOPs、FP16上為130.5 TFLOPs、INT8上為261 TFLOPs、INT4上為522 TFLOPs
• 片上內(nèi)存為24.5 MB，在6MB的 L2緩存和256KB 的 SM 寄存器文件之間
• 基準(zhǔn)時(shí)鐘為1455 MHz

IO數(shù)據(jù)：

• 12x32位 GDDR6存儲(chǔ)器，提供672 GBps 聚合帶寬
• 2x NVLink x8鏈接，每個(gè)鏈接提供多達(dá)26 GBps 的雙向速度

本文來自轉(zhuǎn)載自公眾號(hào)「QbitAI」和「量子位」，本文作為轉(zhuǎn)載分享。