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FPGA會成為云端AI的最佳選擇嗎

2019年09月26日 15:35 ? 次閱讀

(文章來源:電子信息產業網)

有學者指出,英偉達在芯片領域的強勢表現源于其對AI技術需要高并行浮點計算的預判。英偉達創始人黃仁勛認為,大腦在想象物體時會浮現相應的圖像,與GPU運行模式類似。相比串行運算的CPU,用大量小核心進行大規模并行計算的GPU能提升運算速度,更加適應深層神經網絡對矩陣乘法運算和卷積運算的需求。

“不考慮RGB信息,圖像就是一個二維陣列,GPU對每一個陣列、每一個單元采用相似的處理方法, 實現規模并行計算,而通用的人工智能算法也有著處理單元(神經元)多、處理方式相似的特點。在用AI升級計算能力方面,GPU是一個很好的方案。”賽迪智庫軟件產業所研究員蒲松濤告訴《中國電子報》記者。

據悉,英偉達發布的Volta架構Tesla V100 GPU在混合精度矩陣乘法和累加的峰值運算已達120 TFLOP/s,目前英偉達Drive PX芯片應用于自動駕駛,Jetson芯片應用于無人機和機器人,Tesla系列用于加速超算和云計算,從深度學習框架到產品終端皆有布局。

FPGA會成為云端AI的最佳選擇嗎

在今年的CVPR(IEEE國際計算機視覺與模式識別會議),英偉達將Volta架構的GPU免費贈送給100位AI研究者,其中包括15枚Tesla V100,可見英偉達對AI的進取心。據Jon Peddie Research數據,英偉達2017年在GPU市場占有率達72.5%,AI成為英偉達主導市場的抓手。

微軟宣布英特爾Stratix10 FPGA芯片成為其深度學習平臺Project Brainwave的關鍵加速器。英特爾可程式化解決方案事業群總經理Dan Mcnamara稱,英特爾FGPA根據微軟對AI算法最優化與AI實時處理的需求定制硬件加速器,FGPA的可編程集成電路能廣泛適應結構化與非結構化數據。英特爾FPGA將加速器集成在處理器硬件層能降低延遲、提升效能,增強平臺在深度學習、機器學習、網絡、存儲方面的表現。

支持定制、功耗更低、效率更高的FGPA能狙擊GPU的主流地位嗎?從架構來看,FGPA的算法直接構建在物理層,比依靠指令系統的CPU、GPU更有效率,可編程的開源屬性也讓FGPA更加靈活。

“FGPA性價比更低,功耗小,擴展性好,可編程可開發,非常適合深度學習在云端的算法訓練。但FGPA的部署量還與GPU有相當的差距,尚處于各自開發的階段,沒有統一的開源框架,” ?賽迪顧問電子信息行業分析師向陽在接受《中國電子報》專訪時說。向陽認為FGPA是一種趨勢,未來BAT或許會更多采用FGPA集成AI算法。

英特爾研發團隊也注意到現階段FGPA與GPU的差距。他們指出,深度學習對浮點運算和矩陣運算的需求讓GPU脫穎而出,但StraTIx10 FPGA芯片有幾千個硬浮點單元、靈活的內嵌RAM、高帶寬內存,在效能上并沒有被GPU甩開。而深度神經網絡正在引入越來越多的不適合GPU處理的不規則并行數據,他們預測FGPA會成為下一代深度神經網絡的加速硬件。

談到AI芯片,就不得不提被視為Tesla V100最強對手的谷歌TPU 2.0。與英偉達不同,谷歌不打算出售TPU 2.0,而是將它集成到谷歌數據中心,預計開發者可在今年年底之前通過云平臺訓練、執行T神經網絡訓練。與競爭對手相比,谷歌對AI生態的主導意識更強,TPU 2.0需配合谷歌Tensorflow深度學習框架,使用Caffe、Torch的開發者則要基于TPU 2.0進行調整。

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TMP411設備是一個帶有內置本地溫度傳感器的遠程溫度傳感器監視器。遠程溫度傳感器,二極管連接的晶體管通常是低成本,NPN或PNP型晶體管或二極管,是微控制器,微處理器或FPGA的組成部分。 遠程精度為±1 °C適用于多個設備制造商,無需校準。雙線串行接口接受SMBus寫字節,讀字節,發送字節和接收字節命令,以設置報警閾值和讀取溫度數據。 TMP411器件中包含的功能包括:串聯電阻取消,可編程非理想因子,可編程分辨率,可編程閾值限制,用戶定義的偏移寄存器,用于最大精度,最小和最大溫度監視器,寬遠程溫度測量范圍(高達150°C),二極管故障檢測和溫度警報功能。 TMP411器件采用VSSOP-8和SOIC-8封裝。 特性 ±1°C遠程二極管傳感器 ±1°C本地溫度傳感器 可編程非理想因素 串聯電阻取消 警報功能 系統校準的偏移寄存器 與ADT7461和ADM1032兼容的引腳和寄存器 可編程分辨率:9至12位 可編程閾值限...
發表于 2018-09-19 16:35? 73次閱讀
TMP411 ±1°C Programmable...

TMP468 具有引腳可編程的總線地址的高精度遠...

TMP468器件是一款使用雙線制SMBus或I 2 C兼容接口的多區域高精度低功耗溫度傳感器。除了本地溫度外,還可以同時監控多達八個連接遠程二極管的溫度區域。聚合系統中的溫度測量可通過縮小保護頻帶提升性能,并且可以降低電路板復雜程度。典型用例為監測服務器和電信設備等復雜系統中不同處理器(如MCU,GPU和FPGA)的溫度。該器件將諸如串聯電阻抵消,可編程非理想性因子,可編程偏移和可編程溫度限值等高級特性完美結合,提供了一套精度和抗擾度更高且穩健耐用的溫度監控解決方案。 八個遠程通道(以及本地通道)均可獨立編程,設定兩個在測量位置的相應溫度超出對應值時觸發的閾值。此外,還可通過可編程遲滯設置避免閾值持續切換。 TMP468器件可提供高測量精度(0.75°C)和測量分辨率(0.0 625°C)。該器件還支持低電壓軌(1.7V至3.6V)和通用雙線制接口,采用高空間利用率的小型封裝(3mm×3mm或1.6mm×1.6mm),可在計算系統中輕松集成。遠程結支持-55°C至+ 150°C的溫度范圍。 特性 8通道遠程二極管溫度傳感器精度:±0.75&...
發表于 2018-09-18 16:05? 58次閱讀
TMP468 具有引腳可編程的總線地址的高精度遠...
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