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請跟著北京戴爾服務器經銷商來看IPU如何重塑AI芯片格局

發布于 2021年04月12日

[摘要]北京戴爾服務器經銷商為您分享戴爾服務器知識:看IPU如何重塑AI芯片格局。在過去的一年里,許多行業受疫情沖擊發展陷入停滯,人工智能應用卻實現了逆勢突破。在世界人工智能大會WAIC2020上,李蘭娟院士表示,AI在疫情防控中,發揮了重要作用。

為您分享知識:看IPU如何重塑AI芯片格局。在過去的一年里,許多行業受疫情沖擊發展陷入停滯,人工智能應用卻實現了逆勢突破。在世界人工智能大會WAIC2020上,李蘭娟院士表示,AI在疫情防控中,發揮了重要作用。


此外,AI在無人駕駛汽車等前沿領域也持續發力;在AI頂層設計方面,國家也不遺余力積極制定相關標準,出臺了《國家新一代人工智能標準體系建設指南》,為人工智能的規范發展掃平障礙。



AI高速發展的背后,離不開“燃料”算力的助推。算力作為AI 2.0的四大要素之一,為人工智能提供計算能力的支撐。

需求倒逼創新
AI芯片行業將迎變革

在過去的幾十年里,基于摩爾定律,芯片行業的發展一直推動著芯片制程和性能的穩步提升,算力需求的增長也促進了人工智能工作負載中大量采用專用的AI加速器(GPU、FPGA、ASIC、xPU等)。

與傳統的CPU架構相比,這些加速器能夠執行更快的AI作業和并行計算。它們為有效執行控制ML/DL工作負載提供了專門的支持。


現在市場上已經有各類 AI加速器:GPU、FPGA、ASIC等等,各種各樣的計算平臺被運用到AI計算中。之所以會出現這么多各種形式的 AI 芯片,正是因為算法的多元化,例如機器學習算法有 LR、GBDT,深度學習中的 CNN、DNN 等,這些算法都非常復雜,如果機器要很快地讓這些算法“跑”起來,一定需要算法的邏輯跟芯片計算的邏輯相互匹配。
據OpenAI組織發布的一份分析報告顯示,自2012年以來,在人工智能訓練中所使用的計算量呈指數級增長,3.5個月的時間計算量就翻了一倍(相比之下,摩爾定律有18個月的倍增周期)。自2012年以來,該指標增長了30多萬倍。按照這個趨勢,想要滿足未來AI發展的需求,芯片行業勢必要有所變革。


Graphcore IPU:專為人工智能而生
一種全新的完全可編程處理器

Graphcore是一家創辦于2016年的人工智能芯片設計初創公司,總部位于英國,以“專注于新型 AI 處理器架構,專門適用于算力密集型的機器學習任務”,入選2020年度《麻省理工科技評論》“50家聰明公司”榜單。該公司開發了一款被稱為IPU智能處理單元(intelligence processing unit)的新型AI加速器。

Graphcore IPU是專門為AI/Machine Learning設計的處理器,擁有完全不同于前面幾類處理器類型的全新架構,能夠提供強大的并行處理能力。Graphcore IPU區別于其他處理器的一個重要因素還在于,它實現了快速訓練模型和實時操控,這使得它能夠在自然語言處理以及理解自動駕駛方面取得重大進展。



Graphcore 的IPU特點可概括為:
同時支持 Training 和 Inference;
采用同構多核(many-core)架構,超過1000個獨立的處理器;
支持 all-to-all的核間通信,采用Bulk Synchronous Parallel的同步計算模型;
采用大量片上SRAM,不需要外部DRAM。

據介紹,IPU處理器是迄今為止復雜的處理器芯片,它在一個16納米芯片上有幾乎240億個晶體管,每個芯片提供125 teraFLOPS運算能力。一個標準4U機箱中可以插入8張卡,卡間通過IPU-Link互連。8張卡上的IPU可以看做一個處理器工作,提供 1.6PetaFLOPS的運算能力。


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