热门关键词:亚博APP链接,亚博APP下载链接,亚博APP  
当前位置:首页 > 产品与服务 > 传感器
【亚博APP】异构计算的“备胎上位记”
2021-04-29 [42712]
本文摘要:引言:6月14日,亿欧5G物联峰会在上海虹桥召开,峰会由上海市经济和信息化委员会、上海市商务委员会等多个部委指导。

引言:6月14日,亿欧5G物联峰会在上海虹桥召开,峰会由上海市经济和信息化委员会、上海市商务委员会等多个部委指导。峰会将特邀政府、学界、商业、投资机构等领域的专家参加演讲,围绕5G产业发展机会等话题展开共享交流。

峰会前夕,亿欧精选编辑了5G、AI、科学技术等行业深度文章,供各界人士参考。更多的峰会喜欢页面5G物联峰会。据说长期以来半导体产业不集中在一些芯片上。无论是X86、ARM还是RISC,CPU中的计算单元都是一定程度的结构。

异构是指将CPU、DSP、GPU、ASIC、FPGA等不同的工艺结构、不同的命令集、不同功能的计算单元组成混合的计算系统。异构计算技术从1980年代开始出现,这两年来首次在产业中露出前线,取代标准化CPU,站在业界的c位。例如,英特尔最近发售的AI平台包括CPU、GPU、DSP、NNP、FPGA等一系列不同的处理核心。

英伟达的机器人平台JetsonXavier也包括6种处理器,GPU/CPU/NPU/NVDLA等不少。许多云计算服务制造商也陆续升级了异构计算解决方案。例如,华为最近发表的数据库GaussDB产品,使用X86、ARM、GPU、NPU等多种计算能力继续计算。

智能手机SoC也开始在传统的CPU/GPU/ISP/基带芯片之外,速DSP、图形处理单元NPU等。那么,问题来了,在超计算领域取代了同一构造的计算,成为芯片大厂们争夺战的对象,异构造的计算到底是什么呢?在半导体行业集体接吻异构计算的背后,杨家的问题和新的机会埋葬了吗?WHY:异构计算的上位历史首先回答问题,为什么CPU用的只是想象,大家突然集体接触了异构计算的想法?最必要的原因是,计算密集领域的慢慢兴起,面对计算市场需求的爆炸性急速增加,使单一芯片更加无力。近年来,半导体技术在横向公里/小时内已经超过了物理的无限大小,处理器的性能很长一段时间都不能遵循摩尔法则(每18个月可以缩小)达到顶峰。

英特尔在2016年将研发周期从2年缩短到3年。然而,在CPU并行计算能力的允许下,超级计算机数万个处理器并联开展工作。另一个重要影响是人工智能在计算场景中更受重视。

尤其是在移动端设备中,人工智能经常以各种模式应用。除了通过电话发送邮件等基础通信能力外,还必须处理图像、娱乐游戏、HD照相机等各种信息,获得个性化的智能启动时、预测等服务,这些计算的市场需求已经达到了传统的CPU处理器的能力。

应对,GPU芯片制造商NVIDIA必须在2017年明确提出半导体产业的新口号。摩尔法则被杀,人工智能万岁!Lawisdead,longliveai。中所述情节,对概念设计中的量体体积进行分析。单一芯片不能满足高性能计算的计算能力市场需求,异构计算被时代排名……非常简单地总结了异构计算多兵种核心优势:首先最重要的是提高处理效率。

异构计算应充分发挥CPU/GPU标准化计算的灵活性,及时呼吁数据处理市场需求,配合FPGA/ASIC等类似能力,充分发挥协同处理器的性能,根据特定市场需求合理分配计算资源。这样做的好处显而易见,在处理速度和耗电量之间寻找均衡,超过高效节电的效果。

例如,在智能手机AI芯片两强的高吞吐量和麒麟中,前者的SoC包括加速3DGPU、处理照片的ISP、处理通信的基带芯片、加速向量计算的DSP等。麒麟980最近的异构计算结构,基于CPU、GPU、NPU、ISP、DDR进行了全系统的融合优化,寻求更强的性能和持续性。

异构计算的另一个优点是成本受到影响。由于目前神经网络算法和对应的计算结构层出不穷,中秋节老手握不住,使用更新ASIC结构的方式,最后沉降到用户和企业,成本和更换成本不会过低。因此,最坏的解决办法是融合各种计算结构,大家集体工作,生命周期变宽,在产业落地方有更大的优势。除了硬件性能和产业应用的强烈提高外,异构计算还有更深层次的价值,在单个国产同构芯片水平继续领先国际水平的情况下,近乎成为中国芯片急转弯的历史机会。

HOW:异构到底怎么分?异构计算无论是国家战略水平还是个人应用都是最重要的,所以应该如何组织不同类型的芯片呢?反映在硬件上,目前主要集中在芯片级别(SoC)的异构计算上,如英特尔的KabyLake-G平台上,将英特尔处理器和AMDRadeonRXVegam上的GPU展开异构。华为去年发售的Kirin970,在CPU和GPU的基础上,构筑了为深度自学定制的NPU,开展了推理小说等高密度的计算。

另一个是英特尔明确提出的超强构造计算。通过EMIB、Foveros等PCB技术,将经过性能检验的芯片组装成PCB模块。去年,英特尔发表了构筑英特尔10nmIceLakeCPU和22nmAtom小核心的异构主板芯片LakeField。

构建低阻抗和低阻抗两个处理核心,尺寸比非常简单横向的板卡式小得多。从硬件解决方案来看,异构计算是各处理核心之间的排列组合,外观与积木的技术难度大致相同。

但是,我想搭建理想的协助处理器,其中有很多诀窍。作为前提,理解各处理器的明确能力,根据性能、消耗电力、价格、性能等,制作独特的处方。一般来说,异构计算不会自由选择CPU、GPU、FPGA、ASIC进行排列组合。他们各有什么优势呢?平静而便宜的大碗CPU,计算砖块,无论搬到哪里,都不能在所有的异构方案中抛弃。

那么,选择谁和那两组cp是差异化的关键。其中,GPU需要继续执行高度线程简化的多过程任务,在必须简单控制的大规模任务中,可以帮助CPU。例如,性能强的个人电脑,GPU是不可或缺的。

亚博APP链接

FPGA中文名称为现场可编程门级列,顾名思义,可以构建新的编程布线资源,可以构建自定义的硬件功能。此外,其计算效率低于前两位同伴,适当处理AI算法,迅速成为CPU的左臂右臂。

另一个性能强但爱人出现的选手是订购集成电路ASIC。其编程方式需要在物理硬件(门电路)上设置电路,不需要指令和译码,所以每个时间部门都可以专注于数据处理和传输,因此是所有协助处理器中性能最低的部分,功耗最终大于。但是,由于需要基础硬件编程,其定制也便宜长期,不存在于江湖传说型。

目前,异构计算江湖主要有三个分支,分别是CPUGPU,限于大多数标准化计算,是目前异构计算用于最少的人群阵容的CPU和FPGA,价格高,多为企业用户(如华为、百度、IBM等)开展深度自学加速的CPU随着技术的回归,未来很可能会看到CPU+GPU+FPGA等多芯片协同场景。例如,华为刚刚发布的Atlas平台可以动态选择多个GPU/FPGA之间的流形结构,进一步提高系统的整体性能。据说异构计算关闭了这个新世界的大门,给超计算带来了丰富的想象力,整个计算行业的生态没有大力参加。但是,想把异构计算沉降到相当大的产业体系,事情没有我们想象的那么简单。

WHEN:异构计算的兴起,不仅在技术面前说明了异构计算的前世的一生。然而,如果你问句话,什么时候能看到异构计算的实际效果,答案可能会令人吃惊。原因也非常简单,异构计算的兴起不仅仅是技术,最重要的是应用于终端的强烈计划。但是,在计算的光的名声下,异构计算的订单、配置、门槛都很高。

这在成本上,如果不能构建规模订单,异构计算芯片的订单成本就会变高。智能手机制造商也可以以规模化的优势进行谈判,但是一般的企业用户和个人开发者,单量小的话订单价格特别低,特别是FPGA、AISC等定制板卡,距离广泛应用还很远。

此外,异构计算的芯片交付周期也很长。作为人工智能的大脑,全球GPU仍处于供不应求的状态,英伟达对每家公司每天销售的芯片数量展开了出租车对策。

FPGA和ASIC这样可编程的芯片,由于编程标准没有制定、定制时间等原因,通常需要几个月的时间来设计、订购、交付给企业。结果是,数量和产品相同,另一方面,计算能力资源和实际应用的可能性不确定,新的GPU/FPGA结构可能在线,预算可能不断增加。企业升级成本高,自然担心。

即使上述所有问题都解决了,顶级人士也建议筹集资金,芯片成功废弃,硬件顺利配置,另一种情况是在线GPU/FPGA和在线服务无法切断,资源浪费和数据孤岛问题的可能性很高。自己自己做不到,而是带来云经营者的异构计算比较好吗悲伤地告诉他,洞也很多。GPU、FPGA等超高性能的设备在云虚拟化后,性能损失相当大,经常适当上升。

不同厂家的硬件优化能力和解决方案千差万别,如何自由选择合适的平台又成了问题。显然,异构计算的频繁出现和沉降是两栖登陆游戏。有实力的制造商们可能会逐一消除这些伺机的障碍,异构计算不会显示数字世界的确切价值。中国芯片企业必须用异构计算挑战老字号巨头时,产业反复过程中的各种变量和可能性比技术本身更加精彩。


本文关键词:亚博APP链接,亚博APP下载链接,亚博APP

本文来源:亚博APP链接-www.1001soft.net