La reciente relación entre los chips de IA (ASIC) y los FPGA se está discutiendo en la industria. Por lo tanto, también invitamos a los inversores de la industria y a los empresarios a debatir sobre este tema.
Revisar la historia del desarrollo de chips es una historia de evolución de procesos impulsada por la Ley de Moore. También es una evolución de la definición de definición de aplicaciones de la arquitectura. Por lo tanto, hablar sobre si ASIC será reemplazado por FPGA es un problema de un lego.
En virtud de la Ley de Moore ralentización de fondo, arquitectura de chip y los escenarios de aplicación definidos por el sistema de hardware y software será el cambio más importante aún, como una oleada tras otra de nueva GPU aplicaciones, DSP, chips de procesamiento de vídeo acercar la arquitectura de chip especial, la IA en este En la marea de las olas, a medida que el algoritmo evoluciona y converge, algunas arquitecturas más eficientes se forman gradualmente, y estas arquitecturas de chips están altamente integradas con el software de aplicación de escena para equilibrar el consumo de energía, el rendimiento y el diseño de costos.
La arquitectura informática consta de tres elementos principales, que incluyen la informática, el almacenamiento y la red. Por lo tanto, los tipos de chips se pueden dividir básicamente en tres categorías, lo que es fácil de entender.
En primer lugar, hablamos de chips de computadoras, Intel y la CPU ARM, la GPU de NVIDIA, chips DSP de CEVA entran en esta categoría, o IP, la tarea principal es completar las operaciones lógicas y matemáticas, que utiliza el mundo de TI de la computación en nube, los terminales móviles y aplicaciones de procesamiento de señales, así como AI y similares; FPGA en el que una pequeña categoría, en la que todos los ingresos de Intel menos del 5%, por lo general FPGA puede hacer alguna operación de aceleración de la CPU no es bueno, como el procesamiento de señales, y otras escenas AI razonamiento , pero el inconveniente es también muy claro FPGA, FPGA hincapié en que la lógica universal, la reescritura de software de soporte y configuración, lo que resulta en la densidad calculada es el cuello de botella, y la lógica genérica trajo un montón de redundancia, lo que significa que el coste y el consumo de energía un aumento significativo de Internet móvil y la era de redes, un fuerte aumento en el número de usuarios y la complejidad de la aplicación, la densidad de cómputo (potencia por el apoyo vatios de computación) es la competitividad de la base, FPGA, obviamente, no es competente, aunque FPGA puede ser capaz de acelerar la escena que en La CPU es un orden de magnitud superior, pero al menos un orden de magnitud menor que el motor AI dedicado.
Algunas personas pueden cuestionar el ASIC no es lo suficientemente universal como, de hecho, la respuesta es, densidad de computación de propósito general simple y es un compromiso, como la CPU es teóricamente posible hacer cualquier operación, pero la arquitectura común trae una pérdida de densidad de computación, dan Por ejemplo, la mejor CPU del servidor solo puede proporcionar 1Tflops de poder de razonamiento AI, mire la GPU, puede hacer 10Tflops, pero la GPU no puede completar operaciones lógicas complejas, por lo que nunca puede reemplazar la CPU; en medio de una CPU de especies y ASIC, hay cierta flexibilidad, pero el precio es bajo, no puede satisfacer las necesidades de la corriente principal, como la industria de la telefonía móvil, con el fin de ahorrar unos pocos centavos del costo en constante optimización del diseño, la cara de una enorme industria tales, Los ahorros en los costos de poco a poco son enormes beneficios, por lo que el destino de FPGA siempre ha sido un producto de transición en la etapa inicial del mercado o un segmento que sirve lotes pequeños.
Recientemente, nos hemos dado cuenta de una cosa interesante, Intel adquirió una empresa dedicada al diseño ASIC estructurado, diseño basado en FPGA puede cortar un poco de lógica redundante acelera de diseño de la lógica FPGA para un proceso de desarrollo ASIC, desde este punto podemos ver Fuera de ASIC es la respuesta definitiva al mercado principal.
Aurora Borealis ha invertido en cuatro empresas de chips de IA:
▪ Separado para computación en la nube,
▪ Semillas de sésamo negro que se conducen solos,
▪ Electrónicos de consumo y miles de millones de seguridad.
▪ Nuestra tecnología con fusión de sensor de potencia ultrabaja,
Estas empresas son motor de IA optimizada para diferentes escenarios de aplicación, las futuras empresas de primera línea no sólo puede producir compañías de hardware debe comprender en profundidad las necesidades de los usuarios, definir los límites de flexibilidad, con el fin de definir el mejor producto. Por ejemplo, para el embarque mercado de la computación en nube, la necesidad de apoyar más modelo de red de AI, es más equilibrado versatilidad de diseño de arquitectura, más cerca de la arquitectura GPGPU, semillas de sésamo negro y cien millones y una profunda comprensión de escenarios de demanda de propiedad intelectual, sólo unos pocos usuarios necesitan apoyo varios algoritmos, sino más bien la búsqueda de equilibrio de potencia y rendimiento. clientes realmente se preocupan por no es universal, por lo demás está muy bien con la CPU, pero a costa de la densidad de cómputo para satisfacer las necesidades de la escena.
Otros han cuestionado que las empresas emergentes no puedan capturar capacidad. El propósito de ASIC es utilizar los procesos más convencionales y relativamente económicos para lograr lo que los FPGA pueden hacer con los procesos más avanzados. No hay problemas de capacidad. Por ejemplo, Yizhi solo necesita 40nm y 28nm. El proceso puede proporcionar más de 1 TOPS de potencia informática, el costo es solo 1/10 o menos del FPGA, el proceso más avanzado es adecuado para el diseño de chips de propósito general, pero en el contexto de la desaceleración de la Ley de Moore, se convertirá en una carga enorme. aquí también quiero hablar de puntos de vista personales en virtud de adquisición Kam profunda, los desarrolladores FPGA es muy pequeño, difícil de usar, por lo que la automatización es una herramienta valiosa para FPGA, herramientas de software profundas Kam AI puede acelerar el progreso del desarrollo de la FPGA, Xilinx pero si lo harían seguir invirtiendo en investigación y desarrollo queda por ver AI chip dedicado. Intel como líder del sector en el piloto automático, el consumo, la seguridad y la computación en nube tiene un diseño exclusivo chip de AI, incluyendo BAT han desarrollado su propio chip AI, esta dirección es aún considerable consenso.
Resumimos el punto de vista, la definición de la escena AI ASIC y computación heterogénea es el tema principal del próximo ciclo de cambio en la arquitectura de computación.
De hecho, la inversión china AI compañía de chip no es demasiado, pero demasiado poco, verdaderamente madura industria experimentado equipo está a la caza y la comunidad debe apoyar la inversión del sujeto, sino también el futuro de los recursos estratégicos del país.