Auto Byte

专注未来出行及智能汽车科技

微信扫一扫获取更多资讯

Science AI

关注人工智能与其他前沿技术、基础学科的交叉研究与融合发展

微信扫一扫获取更多资讯

老石作者老石谈芯来源

FPGA在人工智能时代的独特优势

很多世界顶尖的“建筑师”可能是你从未听说过的人,他们设计并创造出了很多你可能从未见过的神奇结构,比如在芯片内部源于沙子的复杂体系。如果你使用手机、电脑,或者通过互联网收发信息,那么你就无时无刻不在受益于这些建筑师们的伟大工作。

Doug Burger博士就是这群“建筑师”里的一员。他现任微软技术院士(Technical Fellow),曾任微软研究院杰出工程师、德克萨斯大学奥斯丁分校计算机科学教授。他也是微软FPGA项目Catapult和Brainwave的首席架构师和主要负责人。2018年,Doug Burger在微软研究院的播客里分享了他对后摩尔定律时代芯片产业发展的观点与愿景,并展望了人工智能时代芯片技术的前进方向。

(Doug Burger博士,图片来自微软

老石对他的观点进行了整理和采编。第一篇在这里。本文是第二篇,主要是Doug Burger博士对FPGA在人工智能时代的独特优势的全面分析,以及他对于人工智能技术发展的深刻思考。文章很长,但全部是他几十年从业经验的深入浅出的阐述,尽显大师之风,值得一读。

注,下文中的“我”,指的都是Doug Burger博士。

目 录

1. 什么是暗硅效应

2. FPGA:解决暗硅效应的有效途径

3. 使用FPGA的独特优势是什么

4. 什么是Catapult项目

5. 脑波项目与实时AI

6. 评价实时AI系统的主要标准

7. AI未来的发展路在何方?

1. 什么是暗硅效应

在我加入微软之前,我和我的博士生Hadi Esmaeilzadeh正在开展一系列研究工作。他现在已经是加州大学圣地亚哥分校的副教授。在当时,学术界和业界的主要发展趋势就是多核心架构。虽然尚未完全成为一个正式的全球性共识,但多核架构是当时非常热门的研究方向。人们认为,如果可以找到编写和运行并行软件的方法,我们就能直接将处理器架构扩展到数千个核心。然而,Hadi和我却对此不以为然。

于是,我们在2011年发表了一篇论文,并因此获得了很高的知名度。虽然在那篇论文里没有明确的定义“暗硅(dark silicon)”这个词,但是它的意义却得到了广泛认可。

暗硅效应指的是,虽然我们可以不断增加处理器核心的数量,但是由于能耗限制,无法让它们同时工作。就好像一幢大楼里有很多房间,但由于功耗太大,你无法点亮每个房间的灯光,使得这幢大楼在夜里看起来有很多黑暗的部分。这其中的本质原因是在后摩尔定律时代,晶体管的能效发展已经趋于停滞。

(暗硅示意图,图片来自NYU)

这样,即使人们开发出了并行软件,并且不断增加了核心数量,所带来的性能提升也会比以往要小得多。所以,除此之外,业界还需要在其他方面带来更多进展,以克服“暗硅”的问题。

专业用户独享

本文为机器之心深度精选内容,专业认证后即可阅读全文
开启专业认证
产业FPGA暗硅效应英特尔微软摩尔定律深度神经网络
3
相关数据
英特尔机构

英特尔(NASDAQ: INTC)是全球半导体行业的引领者,以计算和通信技术奠定全球创新基石,塑造以数据为中心的未来。我们通过精尖制造的专长,帮助保护、驱动和连接数十亿设备以及智能互联世界的基础设施 —— 从云、网络到边缘设备以及它们之间的一切,并帮助解决世界上最艰巨的问题和挑战。

http://www.intel.cn/
相关技术
深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

增强现实技术

增强现实,是指透过摄影机影像的位置及角度精算并加上图像分析技术,让屏幕上的虚拟世界能够与现实世界场景进行结合与互动的技术。这种技术于1990年提出。随着随身电子产品运算能力的提升,增强现实的用途也越来越广。

机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

规划技术

人工智能领域的「规划」通常是指智能体执行的任务/动作的自动规划和调度,其目的是进行资源的优化。常见的规划方法包括经典规划(Classical Planning)、分层任务网络(HTN)和 logistics 规划。

虚拟现实技术

虚拟现实,简称虚拟技术,也称虚拟环境,是利用电脑模拟产生一个三维空间的虚拟世界,提供用户关于视觉等感官的模拟,让用户感觉仿佛身历其境,可以及时、没有限制地观察三维空间内的事物。用户进行位置移动时,电脑可以立即进行复杂的运算,将精确的三维世界视频传回产生临场感。

计算机视觉技术

计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。目标识别和面部识别也是很重要的研究领域。

机器翻译技术

机器翻译(MT)是利用机器的力量「自动将一种自然语言(源语言)的文本翻译成另一种语言(目标语言)」。机器翻译方法通常可分成三大类:基于规则的机器翻译(RBMT)、统计机器翻译(SMT)和神经机器翻译(NMT)。

神经网络技术

(人工)神经网络是一种起源于 20 世纪 50 年代的监督式机器学习模型,那时候研究者构想了「感知器(perceptron)」的想法。这一领域的研究者通常被称为「联结主义者(Connectionist)」,因为这种模型模拟了人脑的功能。神经网络模型通常是通过反向传播算法应用梯度下降训练的。目前神经网络有两大主要类型,它们都是前馈神经网络:卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),其中 RNN 又包含长短期记忆(LSTM)、门控循环单元(GRU)等等。深度学习是一种主要应用于神经网络帮助其取得更好结果的技术。尽管神经网络主要用于监督学习,但也有一些为无监督学习设计的变体,比如自动编码器和生成对抗网络(GAN)。

网络流技术

在图论中,网络流(英语:Network flow)是指在一个每条边都有容量(capacity)的有向图分配流,使一条边的流量不会超过它的容量。通常在运筹学中,有向图称为网络。顶点称为节点(node)而边称为弧(arc)。一道流必须匹配一个结点的进出的流量相同的限制,除非这是一个源点(source)──有较多向外的流,或是一个汇点(sink)──有较多向内的流。一个网络可以用来模拟道路系统的交通量、管中的液体、电路中的电流或类似一些东西在一个结点的网络中游动的任何事物。

云计算技术

云计算(英语:cloud computing),是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机各种终端和其他设备。

逻辑技术

人工智能领域用逻辑来理解智能推理问题;它可以提供用于分析编程语言的技术,也可用作分析、表征知识或编程的工具。目前人们常用的逻辑分支有命题逻辑(Propositional Logic )以及一阶逻辑(FOL)等谓词逻辑。

语音识别技术

自动语音识别是一种将口头语音转换为实时可读文本的技术。自动语音识别也称为语音识别(Speech Recognition)或计算机语音识别(Computer Speech Recognition)。自动语音识别是一个多学科交叉的领域,它与声学、语音学、语言学、数字信号处理理论、信息论、计算机科学等众多学科紧密相连。由于语音信号的多样性和复杂性,目前的语音识别系统只能在一定的限制条件下获得满意的性能,或者说只能应用于某些特定的场合。自动语音识别在人工智能领域占据着极其重要的位置。

摩尔定律技术

摩尔定律是由英特尔创始人之一戈登·摩尔提出来的。其内容为:积体电路上可容纳的电晶体数目,约每隔两年便会增加一倍;经常被引用的“18个月”,是由英特尔首席执行官大卫·豪斯所说:预计18个月会将芯片的性能提高一倍。

深度神经网络技术

深度神经网络(DNN)是深度学习的一种框架,它是一种具备至少一个隐层的神经网络。与浅层神经网络类似,深度神经网络也能够为复杂非线性系统提供建模,但多出的层次为模型提供了更高的抽象层次,因而提高了模型的能力。

推荐文章
暂无评论
暂无评论~