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AI芯片和传统芯片的差别

AI是什么?人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

为什么需要AI芯片。


AI算法,在图像识别等领域,常用的是CNN卷积网络,语音识别、自然语言处理等领域,主要是RNN,这是两类有区别的算法。但是,他们本质上,都是矩阵或vector的乘法、加法,然后配合一些除法、指数等算法。


一个成熟的AI算法,比如YOLO-V3,就是大量的卷积、残差网络、全连接等类型的计算,本质是乘法和加法。对于YOLO-V3来说,如果确定了具体的输入图形尺寸,那么总的乘法加法计算次数是确定的。比如一万亿次。(真实的情况比这个大得多的多)

那么要快速执行一次YOLO-V3,就必须执行完一万亿次的加法乘法次数。

在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域,精度最高的算法就是基于深度学习的,传统的机器学习的计算精度已经被超越,目前应用最广的算法,估计非深度学习莫属,而且,传统机器学习的计算量与 深度学习比起来少很多,所以,我讨论AI芯片时就针对计算量特别大的深度学习而言。毕竟,计算量小的算法,说实话,CPU已经很快了。而且,CPU适合执行调度复杂的算法,这一点是GPU与AI芯片都做不到的,所以他们三者只是针对不同的应用场景而已,都有各自的主场。

这个时候就来看了,比如IBM的POWER8,最先进的服务器用超标量CPU之一,4GHz,SIMD,128bit,假设是处理16bit的数据,那就是8个数,那么一个周期,最多执行8个乘加计算。一次最多执行16个操作。这还是理论上,其实是不大可能的。


那么CPU一秒钟的巅峰计算那么CPU一秒钟的巅峰计算次数=16X4Gops=64Gops。 次数=16X4Gops=64Gops。




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