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阿里苦心研发NPU AI芯片究竟哪款PU更厉害?

导读: 随着人工智能产业的发展,CPU、GPU、TPU、DPU、NPU、BPU……各种PU也开始爆发式出现。那么,究竟这些PU在性能和使用上有何异同,又有哪些优劣呢?

4月19日,有消息称,阿里巴巴达摩院正在研发一款神经网络芯片——Ali-NPU,主要运用于图像视频分析、机器学习等AI推理计算。按照设计,这款芯片性能将是目前市面上主流CPU、GPU架构AI芯片的10倍,而制造成本和功耗仅为一半,其性价比超过40倍。

应用上,通过此款芯片的研发将会更好的落地在图像、视频识别、云计算等商业场景中。据阿里达摩院研究员骄旸介绍说:“CPU、GPU作为通用计算芯片,为处理线程逻辑和图形而设计,处理AI计算问题时功耗高,性价比低,在AI计算领域急需专用架构芯片解决上述问题。阿里巴巴此款Ali-NPU在AI领域积累了大量算法模型优势,以最小成本实现最大量的AI模型算法运算。”

昨日,OFweek人工智能网在《当中兴事件揭开“缺芯少魂”的遮羞布 AI能否迷途知返?》中简单说明了英特尔、英伟达、AMD等传统芯片处理器巨头在CPU和GPU上存在的优势,而且它们都将人工智能定位为未来重要战略。

事实上,随着人工智能产业的发展,CPU、GPU、TPU、DPU、NPU、BPU……各种PU也开始爆发式出现。那么,究竟这些PU在性能和使用上有何异同,又有哪些优劣呢?

CPU:计算力占据部分很小 擅长逻辑控制

CPU是最为普遍,最为常见的中央处理器。主要包括运算器(ALU)和控制单元(CU),除此之外还包括若干寄存器、高速缓存器和它们之间通讯的数据、控制及状态的总线。依循冯诺依曼架构,CPU需要大量空间放置存储单元和控制逻辑,计算能力只占据很小的部分,更擅长逻辑控制。

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CPU结构简化图

GPU:计算单元数量众多 但无法单独使用

GPU的诞生可以解决CPU在计算能力上的天然缺陷。采用数量众多的计算单元和超长的流水线,善于处理图像领域的运算加速。但GPU的缺陷也很明显,即无法单独工作,必须由CPU进行控制调用才能工作。

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CPU、GPU微架构对比图

TPU:高性能低功耗 然则开发周期长、转换成本高

谷歌专门为 TensorFlow 深度学习框架定制的TPU,是一款专用于机器学习的芯片。TPU可以提供高吞吐量的低精度计算,用于模型的前向运算而不是模型训练,且能效更高。但它的缺陷主要是开发周期长、可配置性能有限,缺乏灵活性且转换成本高。

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DPU:可实现快速开发与产品迭代

国际上,Wave Computing最早提出DPU。在国内,DPU最早是由深鉴科技提出,是基于Xilinx可重构特性的FPGA芯片,设计专用深度学习处理单元,且可以抽象出定制化的指令集和编译器,从而实现快速的开发与产品迭代。

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深鉴“雨燕”DPU平台

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