AI芯片結構目標圖形處理

AI chip architecture targets graph processing

東京——AI處理器設計師Blaize，原名ThinCI（發音為“ThinkEye”），透露其完全可編程圖形流處理器（GSP）將于2020年第二季度投入量產。

Blaize聯合創始人兼首席執行官迪納卡?穆納加拉（Dinakar
Munagala）稱，盡管這家成立6年的初創企業對其產品規格（如功率水平和基準測試結果）一無所知，但其測試芯片已于2018年年中在全球范圍內進行了16個試點項目，并已在全球范圍內開展了16個試點項目。

Blaize將其GSP描述為能夠執行“直接圖形處理、片上任務圖管理和執行以及任務并行性”。簡而言之，Blaize設計的GSP能夠滿足以前GPU、CPU或DSP無法滿足的AI處理需求。
對于許多研究人工智能處理器的行業分析師來說，這是以前聽過的一種說法。
Tirias Research的首席分析師凱文·克萊威爾（Kevin Krewell）說：“對ThinCI有點了解，但從來沒有得到過架構方面的宣傳。不過，很高興改了名字。”

在幻燈片演示中缺少關于GSP體系結構的技術細節，這在技術分析界引發了挫折和懷疑。然而，穆納加拉承諾在2020年第一季度發布信息。

GSP體系結構的高級框圖

GSP體系結構由圖形流處理器、專用數學處理器、硬件控制和各種類型的數據緩存組成。該公司聲稱，GSP可以提供：“真正的任務級并行，最小限度地使用片外存儲器，深度優先的硬件圖形調度，完全可編程的架構。”點擊這里獲取更大的圖像。

進入合格供應商名單

對Blaize來說，在Munagala看來，一個好消息是一群早期的客戶已經在使用普惠制。一年來，Blaize一直在與GSP一起銷售臺式機。可以簡單地插入電源插座并連接到以太網。Munagala說，數據科學家、軟件和硬件開發人員已經在評估由GSP實現的系統級功能。

Blaize擁有8700萬美元的融資，得到了早期投資者和合作伙伴的支持，包括Denso、日本的tier one、Daimler和Magna。穆納加拉說：“從幾年前開始，也從汽車領域獲得收入。

手中拿著一塊貼好的芯片，許多初創公司都面臨著“現在該怎么辦？”？“進退兩難。Blaize的副總裁兼戰略業務發展部（strategic business development）Richard Terrill告訴《經濟時報》，“一年前就已經度過了這個階段。”

BRAIE把重點放在建設基礎設施上，加強了一支工程團隊（現在多達325人），延伸到加利福尼亞、印度和英國，正在搬遷到新的設施，并開始在日本和EMEA雇傭現場應用工程師。穆納加拉說：“正在保持勢頭。”。

對于Blaize來說，GSP業務不再是在power point演示文稿的規格上與競爭對手競爭。這是為了弄清楚客戶將如何為哪些應用程序使用GSP，以及在特定用途中“在系統級別”消耗了多少電能。

Blaize一直忙于確定其物流，使其產品通過汽車認證，并確保內部流程和文檔得到認證。穆納加拉說：“已經通過了一個審計程序，已經被列入了一份經批準的合格供應商名單”。這是汽車制造商和一線企業迫切需要的一個過程，寧愿避開那些可能持續時間不夠長、無法交付產品的初創企業。

Blaize在英國（Kings Langley和Leeds）雇傭了大約30名工程師，負責汽車產品開發。是一個緊密團結的工程師團隊，當想象力剝奪了MIP。Munagala解釋說：“是一群高素質的人，在MIPS合作，使基于MIPS的ASICs automotive獲得MobileEye的資格。”。

圖形計算

盡管人工智能出現在許多不同類型的神經網絡中，“所有的神經網絡都是基于圖形的，”Munagala解釋道。理論上，這允許開發人員利用圖形原生結構在單一架構上構建多個神經網絡和整個工作流。因此，該公司對其普惠制的新營銷宣傳是“100%的圖形原生”

然而，blaze并不是圖計算領域中的獨角獸。Graphcore，Mythic和現在失敗的Wave計算都談到了AI處理中的“數據流圖的優化和編譯”。

特瑞爾說：“當然，圖形計算已經有60多年的歷史了。”

Munagala說，blaizegsp聲稱在三個方面與其基于圖形的數據流處理器有區別。

首先，“普惠制是完全可編程的”，能夠執行“廣泛的任務，”說。

第二，是“動態可重編程的…在一個單一的時鐘周期。”

第三，“提供流媒體的集成”，這使得最小化延遲成為可能。解釋說，大規模的效率乘數是通過“數據流機制”來實現的，在這種機制中，非計算性的數據移動被最小化或消除。

GSP體系結構的圖形本機特性可以最大限度地減少數據在外部DRAM之間的來回移動。外部只需要第一個輸入和最終輸出，而中間的所有內容都只是臨時的中間數據。這將大大減少內存帶寬和功耗。

Blaize系統的既定目標是“盡可能降低延遲，減少芯片、主板和系統級別的內存需求和能量需求。”

當被問及Blaize的圖形計算設計是否具有專利辯護能力時，Mungala說，“對專利組合充滿信心。有多個專利，有些已經授予，有些已經申請，但已經做了多年了。”

總結

以上是生活随笔為你收集整理的AI芯片结构目标图形处理的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。