前日，一年一度的Imagination Inspire在上海拉開序幕，同期第十代 PowerVR 圖形處理器架構(gòu) IMG A 系列新品推出。會(huì)議邀請(qǐng)了業(yè)內(nèi)人士探討 AI 芯片發(fā)展趨勢和方向。清華大學(xué)、北京大學(xué)雙聘教授魏少軍出席會(huì)議并發(fā)表題為“深度學(xué)習(xí)與智慧芯片 - 路徑與架構(gòu)”的演講。

架構(gòu)創(chuàng)新推動(dòng)智能化

“將 AI 芯片的計(jì)算能力與人類的計(jì)算能力比較，是走了一條錯(cuò)誤的路線。與 AI 芯片相比，人腦的計(jì)算能力著實(shí)有限?！蔽荷佘姳硎?，在計(jì)算能力方面，機(jī)器的計(jì)算能力遠(yuǎn)超人類，可比性很小，多樣性的適應(yīng)能力才是最大的差距。人類大腦具備適應(yīng)多種不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能，這是 AI 芯片最難完成的功能之一。此外，功耗也讓兩者產(chǎn)生巨大差距?！叭耸橙停涂梢赃m應(yīng)多樣化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但是一臺(tái)裝上 AI 芯片的設(shè)備，很可能需要一臺(tái)發(fā)電機(jī)為其專有供電，功耗可達(dá) 2400W?！蔽荷佘娬f。

“所以，目前的 AI 芯片并不是真正的 AI?！彼J(rèn)為，真正的 AI 芯片要從架構(gòu)方面進(jìn)行突破。目前市場廠商流行的架構(gòu)包括 CPU+SW、CPU+GPU、CPU+FPGA 等方式，“但這些都不是 AI 的理想架構(gòu)?！蔽荷佘姳硎?，宏觀上看，計(jì)算、軟件、優(yōu)化、演進(jìn)、訓(xùn)練是 AI 芯片的幾個(gè)重要的架構(gòu)模塊，而在完成這些重要模塊的同時(shí)，是否可以設(shè)計(jì)出類似通用 CPU 獨(dú)立存在的“通用 AI 處理器”?如果存在的話，他的架構(gòu)應(yīng)該是怎樣的?

可重構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算架構(gòu)或許可以給出答案，這是魏少軍認(rèn)為最有可能迎接未來復(fù)雜人工智能市場的 AI 架構(gòu)。該架構(gòu)的可重構(gòu)性和可配置性為 AI 芯片適應(yīng)多重神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)提供可能，實(shí)現(xiàn)最佳能源效應(yīng)。通過應(yīng)用來決定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的選擇，實(shí)現(xiàn)“定制化 AI 芯片”，打造可重構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算架構(gòu)“高效能、低功耗”的訓(xùn)練引擎。

“架構(gòu)創(chuàng)新讓 AI 芯片變得更智慧，讓機(jī)器模仿人的行為，教機(jī)器學(xué)會(huì)人能做的事情?！蔽荷佘娬f。

AI 芯片發(fā)展新增三要素

架構(gòu)創(chuàng)新帶來了 AI 芯片基本要素發(fā)生微妙的變化。

傳統(tǒng)上，為了更好的適應(yīng)算法的演進(jìn)和應(yīng)用的多樣性，AI 芯片首先應(yīng)該具備一定的可編程性。其次，AI 芯片需要適應(yīng)不同的算法，實(shí)現(xiàn)高效計(jì)算。因此，架構(gòu)需要具備一定的動(dòng)態(tài)可變性。“低開銷、低延遲”屬性也需要 AI 芯片具備高效的架構(gòu)變換能力。高計(jì)算效率也是 AI 芯片避免使用指令類低效率的架構(gòu)的方法之一?！斑@些是 AI 芯片應(yīng)該具備的基本要素?！蔽荷佘娬f。

但即使具備這些要素，AI 芯片依舊“還不夠智慧”。“更加智能”的需求帶來了架構(gòu)的創(chuàng)新，由此，類似于“軟件定義芯片”可重構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算架構(gòu)等創(chuàng)新帶來了 AI 芯片基本要素的變化。

魏少軍表示，架構(gòu)創(chuàng)新后，AI 芯片需要增加學(xué)習(xí)能力、接受教育并成長的能力。人類差異性的來源是教育和學(xué)習(xí)，芯片也如此。如果 AI 芯片可以接受教育并成長，其不可替代性將會(huì)逐漸加強(qiáng)。因此，算法和軟件的自主演進(jìn)能力也成為了“智慧 AI 芯片”新增的基本要素之一?！案又腔鄣?AI 芯片，還需要具備自主認(rèn)知、自主判斷、自主選擇和自主決策等基本要素?！蔽荷佘娬f。