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“存算一體化”AI芯片 知存的獨特技術(shù)

  • 2018年7月16日 YeShiMei來源:EEPW雜志 604 34
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近日在京舉辦的“安創(chuàng)成長營”第五期路演上,北京知存科技有限公司CEO王紹迪博士介紹了他們做的存算一體化的AI芯片,特點是低成本、低功耗,目標是讓AI設(shè)備無所不在。

做AI(人工智能)芯片已經(jīng)很了不起,拓寬計算、存儲之間的狹路也很不易,二者都是世界性的熱點課題。沒想到,今年3月才開始運營的這家公司聲稱要做“存算一體化”AI芯片,目前研發(fā)人員只有十幾名!

這家公司究竟有何高招?

近日在京舉辦的“安創(chuàng)成長營”第五期路演上,北京知存科技有限公司CEO王紹迪博士介紹了他們做的存算一體化的AI芯片,特點是低成本、低功耗,目標是讓AI設(shè)備無所不在。

AI潛力巨大

AI目前還處于發(fā)展階段,當前落地的應(yīng)用場景較少,沒有達到社會的期望。隨著AI算法的進步以及芯片算力的提升,未來將會出現(xiàn)一個更大的爆發(fā)點,會涌現(xiàn)更多的應(yīng)用落地。

AI芯片作為AI的載體,被大家寄予厚望。據(jù)有關(guān)預(yù)測, 2020年AI芯片市場預(yù)計達到千億量級。傳統(tǒng)芯片巨頭諸如arm、Intel、NVIDIA都通過自研和收購推出了數(shù)款芯片,互聯(lián)網(wǎng)巨頭諸如Google、亞馬遜和微軟等也都正推出和開發(fā)AI芯片。這個領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)公司就更多了,中國的幾家頭部公司就做得非常好。

AI適合“存算一體”

AI依賴的算法是一個龐大和復雜的網(wǎng)絡(luò),有很多參數(shù)要存儲,也需要完成大量的計算,這些計算中又會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。在完成大量計算的過程中,一般芯片的設(shè)計思路是將大量增加并行的運算單元,例如上千個卷積單元,需要調(diào)用的存儲資源也在增大,然而存儲資源一直是有限的。隨著運算單元的增加,每個運算單元能夠使用的存儲器的帶寬和大小在逐漸減小,可見存儲器是AI芯片的瓶頸。

在很多AI推理運算中,90%以上的運算資源都消耗在數(shù)據(jù)搬運的過程。芯片內(nèi)部到外部的帶寬以及片上緩存空間限制了運算的效率?,F(xiàn)在工業(yè)界和學術(shù)界很多人認為存算一體化是未來的趨勢。

存算一體的分類

存算一體化分為幾種:DRAM和SSD中植入計算芯片或者邏輯計算單元,可以被叫做存內(nèi)處理或者近數(shù)據(jù)計算,這種方式非常適合云端的大數(shù)據(jù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練等應(yīng)用;另一種就是存儲和計算完全結(jié)合在一起,使用存儲的器件單元直接完成計算,比較適合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理類應(yīng)用。

知存研發(fā)的是后者,即將存儲和計算結(jié)合到閃存單元中的存算一體。閃存技術(shù)的該技術(shù)已經(jīng)非常成熟,商用幾十年了,成本很低。

知存的獨特技術(shù)

具體地,當前商用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非常龐大,擁有數(shù)百萬至數(shù)千萬的權(quán)重參數(shù),或者推理過程中需要完成幾百萬到上千萬個乘加法運算。傳統(tǒng)的計算系統(tǒng)需要將網(wǎng)絡(luò)權(quán)重參數(shù)存在片外的非易失性存儲器中,例如NAND Flash或NOR Flash。

運算過程中,需要把部分需要的權(quán)重參數(shù)搬運到DRAM,再把小部分參數(shù)傳入到芯片中的SRAM和eDRAM中,之后導入寄存器和運算單元完成運算。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運算需要大面積SRAM和eDRAM來減少片內(nèi)外數(shù)據(jù)搬運和提高運算效率,但是由于片上存儲成本的限制,也需要高成本、高速度的DRAM來緩存片上無法容納的權(quán)重參數(shù)和臨時數(shù)據(jù)。

知存科技的存算一體化原理是:知存科技的Flash存儲單元本身就可以存儲神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重參數(shù),同時又可以完成和此權(quán)重相關(guān)的乘加法運算,就是將乘加法運算和存儲全部融合到一個Flash單元里。

例如,只需要100萬個Flash單元,就可以存儲100萬個權(quán)重參數(shù),同時并行完成100萬次乘加法運算。

知存做的是這樣一款芯片:深度學習網(wǎng)絡(luò)被映射到多個Flash陣列,這些Flash陣列不僅存儲,還和深度學習網(wǎng)絡(luò)同時完成網(wǎng)絡(luò)的推理,這個過程不需要邏輯計算電路。

這種方式的運算效率非常高,成本很低,單個Flash單元能夠完成7、8 bit的乘加法運算。

前文提到知存科技的芯片有兩個特點:1.運算效率高,相比于現(xiàn)在基于馮?諾依曼架構(gòu)的深度學習芯片,大概能夠提高運算效率10~50倍;2.產(chǎn)品成本低,節(jié)省了DRAM、SRAM、片上并行計算單元的面積消耗,簡化了系統(tǒng)的設(shè)計,同時無需采用先進的芯片加工工藝,可以數(shù)倍地降低生產(chǎn)成本,幾十倍地降低流片和研發(fā)成本。

當前階段,知存科技主攻的是對成本和運算效率(功耗)敏感的應(yīng)用,例如終端的低功耗、低成本的語音識別應(yīng)用。未來,隨著AI和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,知存科技會拓展更多的應(yīng)用場景,例如低成本、低功耗的感知應(yīng)用和人機交互。

知存的人力資源

2014年,知存科技的創(chuàng)始人開始在美國加州大學圣芭芭拉分校的實驗室做這項技術(shù)的研發(fā),完成過6次流片和技術(shù)驗證。2017年底在北京注冊了公司,2018年3月正式開始運營,僅5個月就把設(shè)計送去流片。如果進展順利,三四個月后就會完成芯片測試,爭取2019年量產(chǎn)。

知存科技的團隊成員畢業(yè)于北京大學、北京航空航天大學、美國加州大學洛杉磯分校、加州大學圣芭芭拉分校等學校。核心團隊成員大部分都有十年以上的行業(yè)經(jīng)驗。團隊目前有11個人,2018年年末會擴大團隊規(guī)模。

如何看待XPoint存儲技術(shù)?

Intel與美光2015年共同研制了3D XPoint技術(shù),去年Intel推出了傲騰內(nèi)存模組,特點也是提速AI和數(shù)據(jù)中心等的計算與存儲之間的連接速度。知存如何評價它們?

王紹迪博士稱:這是一項很新的技術(shù),這項技術(shù)的selector做得很好。但目前主要問題是成本和系統(tǒng)支持度的問題。不過,隨著產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展,成本會越來越低,速度也會更快,系統(tǒng)也會更好地支持XPoint兼有的高速和非易失性的特性。

可見,作為存儲器、內(nèi)存或者他們的統(tǒng)一體(存算一體化)類應(yīng)用,未來成本降低之后,會有非常大的優(yōu)勢。Intel在這個技術(shù)的市場推廣上也投入很多精力,其他后來者可能會坐享其成。

評論:靠譜嗎?

具體的技術(shù)細節(jié),知存很少透露。但至少該公司的想象力很靠譜!

當下正如火如荼地舉行“世界杯”足球賽,很多人買了彩票。筆者認為,知存能否成功,這有點像投資人買了彩票,興許賭一把能贏呢?


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