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谷歌和ASIC:“专精职业选手”,专一决定效率,AI芯片未来

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谷歌和ASIC:“专精职业选手”,专一决定效率,AI芯片未来

随着专用化需求的进一步发展,芯片界又诞生了ASIC。ASIC(Application Specific Integrated Circuit)即专用集成电路,本文中特指专门为AI应用设计、专属架构的处理器芯片。

近年来涌现的类似TPU、NPU、VPU、BPU等,本质上都属于ASIC。无论是从性能、面积、功耗等各方面,AISC都优于GPU和FPGA,长期来看,ASIC代表AI芯片的未来。
ASIC架构典型的代表,是谷歌的张量处理器TPU,其采用了脉动阵列的组织方式。2016年,谷歌TPU在AlphaGo与李世石一役中横空出世,使AlphaGo“思考”棋招和预判局势,处理速度比GPU和CPU快上几十倍。令人惊艳的的TPU,也一度被认为是AI芯片业内新的搅局者。不过TPU的资历也没比以上几位年轻,哈佛大学孔祥重教授在1970 s就提出了TPU的脉动阵列组织方式。
不过TPU目前并不对外发售,并且要想进入更多市场,它的通用性仍需检验。但谷歌TPU的推出,以及测试版对中小企业的开放,还是会对英伟达带来一定威胁。
而ASIC芯片领域,也有一大批追赶者。以我国的初创企业而言,2017年9月,华为发售的AI芯片麒麟970上的NPU(属ASIC架构)集成了初创芯片企业寒武纪的1A处理器作为其核心人工智能处理单元。2016年,英特尔收购的视觉处理芯片企业Movidius,其研发的VPU也是ASIC芯片。在AI算法尚处于蓬勃发展、快速迭代的今天,ASIC存在开发周期较长、需要底层硬件编程、灵活性较低等劣势,因此目前发展速度还不及GPU和FPGA。但长期来看,ASIC是AI芯片的未来。

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