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正視差距,國產GPGPU的進階之路

Felix分析 ? 來源:電子發燒友網 ? 作者:Felix ? 2021-09-28 09:03 ? 次閱讀
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2021年一月,上海天數智芯半導體有限公司(以下簡稱:天數智芯)宣布,公司旗艦7nm工藝GPGPU云端訓練芯片BI成功點亮,這是國內第一款全自研、真正基于GPU架構下的7nm工藝GPGPU訓練芯片。

緊接著,2021年3月31日,天數智芯正式對外發布全自研高性能云端7nm芯片BI及產品卡,實現國產云端高性能GPGPU芯片從0到1的突破。在算力方面,天數智芯BI產品單芯每秒可進行147萬億次FP16計算(147TFLOPS@FP16)。

天數智芯在BI產品“點亮”時提到,BI產品的理論峰值性能達市場主流產品的2倍。一時間,國產GPGPU似乎已經站在世界之巔。但天數智芯產品副總裁鄒翾在接受電子發燒友采訪時表示:“實測性能對用戶才是關鍵,目前國內的軟件生態是短板,幾乎90%的AI應用都基于國外的基礎軟件棧,如何在現有軟件生態上充分發揮芯片的計算力,提供優秀的實測性能,這是國產GPGPU 發展的關鍵。”


天數智芯產品副總裁鄒翾

減少客戶遷移的成本

軟件的重要性是毋庸置疑的,是發揮GPGPU硬件潛力的必要一環,讓抽象的算力資源能夠和具體應用深度結合。目前,在GPGPU領域,無論是CUDA/OpenCL/TensorRT這些硬件加速平臺,還是TensorFlow/PyTorch等主流深度學習開發框架,主導者都是國際廠商或機構。鄒翾認為:“自己的軟件平臺一定是需要的,但目前來說,我們與國外主流廠商還有比較大的差距。而且不能單從某一顆芯片上去對比,還包括產品的覆蓋范圍、生態等方面。尤其是生態建設,這是國內廠商必須要面對的問題?!?br />
他還說到,國內企業一定要敢于承認這種差距,在解決這些問題以后,國內的運算平臺才會有真正的用武之地。我們企業還是要圍繞怎么解決用戶需求去發展,在這個過程中不斷追趕并縮小這種差距。。

在天數智芯的系統軟件方案中有標注,該公司除了提供高效的全棧式解決方案和全套SDK,也強調API兼容業界主流生態以及無痛遷移。“提供高效率的軟件結構,最大限度降低已有客戶的開發遷移成本,極大地影響著整個產業的發展。” 鄒翾指出,“天數智芯在產品的設計之初就關注到,客戶需要最大限度降低跨平臺的開發成本。我們考慮到GPGPU產品架構的通用兼容性,本著以客戶需求為出發點的原則,從實際角度為客戶實現跨平臺轉換的無痛遷移?!?br />

從云端走向更廣闊的場景

在天數智芯BI產品的介紹中我們看到,這款全自研通用計算GPGPU芯片聚焦于云端訓練市場。長期以來,云端訓練市場被國際巨頭壟斷,不僅加速卡產品成本高,且生態較為封閉,制約了AI產品多元化發展和升級迭代。

鄒翾介紹說,BI產品是國內第一款全自研、真正基于通用GPU架構的GPGPU云端高端訓練芯片,以比同類產品更小的芯片面積 、更低的功耗,提供主流廠商實測接近的性能??偨Y而言,BI產品有以下幾個優勢:
a) 全自研IP核心;
b) GPGPU架構,更具有通用性及靈活性;
c) 采用先進的 7nm工藝制程,性能效率高,在同樣的 power水平上性能更高;
d) 軟件對主流生態兼容,客戶的跨平臺開發成本更低。

作為一種通用計算芯片,云端訓練只是GPGPU典型的應用場景之一,正如NVIDIA所言,GPGPU最終的目的是將AI引入到各行各業中。鄒翾也談到:“我們做的GPGPU全稱是通用圖形處理器(General-Purpose Computing on Graphics Processing Units),就是讓本為圖形圖像處理而生的GPU能夠運行圖形渲染之外的通用計算任務。”

在采訪的過程中,我們談到了端側AI的應用。鄒翾表示,GPU在端到端AI部署中,屬于一個已經被驗證的芯片架構。AI端側發展會驅動應用背后更多新型函數和新型算子的出現,這些需求將被融合到GPU未來的軟硬件開發中。

下面這段引述是他對于GPGPU在與各類型AI芯片相比特點的總結:
GPGPU的設計特點在于其通用可編程性,對于層出不窮的新的算法和應用,能做到性能和開發成本間較好的平衡。同時,基于GPGPU的通用性,客戶可以在類似軟硬件架構間的產品間進行應用的無痛遷移。

在GPGPU領域,NVIDIA無疑是行業的標桿,不僅擁有百萬開發者支持的CUDA,還在指令集的覆蓋面、顆粒度、效率等維度有領先優勢,再考慮到產業生態,國產GPGPU替代還有很長的路要走。在NVIDIA官網有提到,AI應用不僅需要大的內存池,也需要CPU和GPU緊密耦合。

對于這一點,鄒翾認為,GPU注重的是同類型的數據按照同樣的處理流程進行高效并行處理,CPU的優勢是處理復雜邏輯流程。CPU和GPU在一個芯片上是可以實現的,而且以前也存在這種整合性的產品,但是對于高端的、云端的CPU加上GPU同時實現,需要非常大的尺寸規模,而且會限制芯片在各自領域的性價比。

天數智芯的下一步

艾瑞咨詢此前在相關報告中指出,2020年中國人工智能基礎層市場規模為497億元,為AI產業總規模的33%,AI芯片的高增長是產業規模增長的主要推動力。未來,算力模塊的智能服務器國產化率將逐步提升。

毫無疑問,云端訓練在未來很長一段時間內仍將是AI芯片的主要市場,市場占比會一直處于前列。但正如鄒翾所言,隨著AI、5G技術的持續發展與應用落地,端側及邊緣側未來對算力性能的要求會越來越大。其中,數據中心以及金融、電信等方面將會是很大的市場。

他表示:“目前天數智芯的產品是云端7nm通用計算芯片BI及加速卡,未來公司將聚焦GPGPU領域的高通用性及更廣闊的應用領域。天數智芯始終以市場需求為導向,結合公司技術優勢,關注客戶需求痛點并推出適合的GPGPU產品。隨著城市數字化轉型,傳統行業智能化轉型升級需求逐漸擴大,5G、大數據中心、人工智能、工業物聯網無人駕駛、智慧城市等眾多智能應用領域對高端GPGPU芯片產品的需求量都在急劇增加?!?br />
2021年3月1日,天數智芯對外宣布完成12億元人民幣的C輪融資。在企業高速發展的過程中,除了資金要到位,人才是重中之重?!疤鞌抵切灸壳耙呀洆碛辛艘恢蝽敿獾?a href="http://www.3532n.com/v/tag/8791/" target="_blank">數字集成電路設計與基礎軟件設計科學家團隊,為實現公司‘做算力引擎,創世界一流’的愿景而砥礪前行。這支完整的GPGPU研發團隊,由公司聯合創始人、高級副總裁及首席科學家鄭金山先生帶領,占比公司總人數85%以上,這其中既有一批行業經驗超過20年的世界級技術專家,也有一大批擁有5-15年業界經驗的高執行力技術菁英,亦不乏來自于全球頂級院校的博士?!?鄒翾對此講到,“按照公司的業務發展,我們將會持續不斷地吸納優秀人才深耕國產GPGPU芯片設計。隨著新產品的推出,團隊也將進一步擴大。另外,根據我們產品規劃和市場發展需要,天數智芯也會進一步通過融資支持公司的長遠發展?!?br />
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