AI芯片的未來，未必是GPU

在人工智能計算架構(gòu)的布局中，CPU與加速芯片協(xié)同工作的模式已成為一種典型的AI部署方案。CPU扮演基礎(chǔ)算力的提供者角色，而加速芯片則負責(zé)提升計算性能，助力算法高效執(zhí)行。常見的AI加速芯片按其技術(shù)路徑，可劃分為GPU、FPGA和ASIC三大類別。在這場競爭中，GPU憑借其獨特的優(yōu)勢成為主流的AI芯片。那么，GPU是如何在眾多選項中脫穎而出的呢？展望AI的未來，GPU是否仍是唯一解呢？ 01GPU如何制勝當下？
AI與GPU之間存在著密切的關(guān)系。強大的并行計算能力AI大模型指的是規(guī)模龐大的深度學(xué)習(xí)模型，它們需要處理海量的數(shù)據(jù)和進行復(fù)雜的計算。GPU的核心優(yōu)勢就在于其強大的并行計算能力。與傳統(tǒng)的CPU相比，GPU能夠同時處理多個任務(wù)，特別適合處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集和復(fù)雜計算任務(wù)。在深度學(xué)習(xí)等需要大量并行計算的領(lǐng)域，GPU展現(xiàn)出了無可比擬的優(yōu)勢。完善的生態(tài)系統(tǒng)其次，為了便于開發(fā)者充分利用GPU的計算能力，各大廠商提供了豐富的軟件庫、框架和工具。例如，英偉達的CUDA平臺就為開發(fā)者提供了豐富的工具和庫，使得AI應(yīng)用的開發(fā)和部署變得相對容易。這使得GPU在需要快速迭代和適應(yīng)新算法的場景中更具競爭力。通用性好GPU最初是用于圖形渲染的，但隨著時間的推移，它的應(yīng)用領(lǐng)域逐漸擴大。如今，GPU不僅在圖形處理中發(fā)揮著核心作用，還廣泛應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域。這種通用性使得GPU能夠滿足多種應(yīng)用需求，而ASIC和FPGA等專用芯片則局限于特定場景。有人將GPU比作一把通用的多功能廚具，適用于各種烹飪需求。因此在AI應(yīng)用的大多數(shù)情況下，GPU都被視為最佳選擇。相應(yīng)的，功能多而廣的同時往往伴隨著特定領(lǐng)域不夠“精細”，接下來看一下，相較其他類型的加速芯片，GPU需要面臨哪些掣肘？ 02GPU也存在它的掣肘
文首提到，常見的AI加速芯片根據(jù)其技術(shù)路徑，可以劃分為GPU、FPGA和ASIC三大類別。FPGA（Field Programmable Gate Array，現(xiàn)場可編程門陣列），是一種半定制芯片。用戶可以根據(jù)自身的需求進行重復(fù)編程。FPGA 的優(yōu)點是既解決了定制電路的不足，又克服了原有可編程器件門電路數(shù)有限的缺點，對芯片硬件層可以靈活編譯，功耗小于 CPU、GPU；缺點是硬件編程語言較難，開發(fā)門檻較高，芯片成本、價格較高。FPGA 比 GPU、CPU 更快是因為其具有定制化的結(jié)構(gòu)。ASIC（Application Specific Integrated Circuit特定用途集成電路）根據(jù)產(chǎn)品的需求進行特定設(shè)計和制造的集成電路，其定制程度相比于 GPU 和 FPGA 更高。ASIC 算力水平一般高于GPU、FPGA，但初始投入大，專業(yè)性強縮減了其通用性，算法一旦改變，計算能力會大幅下降，需要重新定制。再看GPU相較于這兩類芯片存在哪些劣勢。第一點，GPU的單位成本理論性能低于FPGA、ASIC。從成本角度看，GPU、FPGA、ASIC 三種硬件從左到右，從軟件到硬件，通用性逐漸降低、越專用，可定制化逐漸提高，相應(yīng)的設(shè)計、開發(fā)成本逐漸提高，但是單位成本理論性能越高。舉個例子，對于還在實驗室階段的經(jīng)典算法或深度學(xué)習(xí)算法，使用GPU 做軟件方面的探索就很合適；對于已經(jīng)逐漸成為標準的技術(shù)，適合使用 FPGA 做硬件加速部署；對于已經(jīng)成為標準的計算任務(wù)，則直接推出專用芯片ASIC。從公司的角度來說，同樣對于大批量數(shù)據(jù)的計算任務(wù)，同等內(nèi)存大小、同等算力的成熟 GPU 和 FPGA 的部署成本相近。 如果公司的業(yè)務(wù)邏輯經(jīng)常變化，比如1-2年就要變化一次，那么GPU 的開發(fā)成本低、部署速度快；如果公司業(yè)務(wù)5年左右才變化一次，F(xiàn)PGA 開發(fā)成本雖高、但芯片本身的成本相比 GPU 低很多。第二點，GPU的運算速度要遜色于FPGA和ASIC。FPGA、ASIC和GPU內(nèi)都有大量的計算單元，因此它們的計算能力都很強。在進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運算的時候，三者的速度會比CPU快很多。但是GPU由于架構(gòu)固定，硬件原生支持的指令也就固定了，而FPGA和ASIC則是可編程的，其可編程性是關(guān)鍵，因為它讓軟件與終端應(yīng)用公司能夠提供與其競爭對手不同的解決方案，并且能夠靈活地針對自己所用的算法修改電路。因此在很多場景的應(yīng)用中，F(xiàn)PGA和ASIC的運算速度要大大優(yōu)于GPU。具體到場景應(yīng)用，GPU 浮點運算能力很強，適合高精度的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算；FPGA 并不擅長浮點運算，但是對于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包、視頻流可以做到很強的流水線處理；ASIC 則根據(jù)成本有幾乎無限的算力，取決于硬件設(shè)計者。第三點，GPU的功耗遠遠大于FPGA和ASIC。再看功耗。GPU的功耗，是出了名的高，單片可以達到250W，甚至450W（RTX4090）。而FPGA一般只有30~50W。這主要是因為內(nèi)存讀取。GPU的內(nèi)存接口（GDDR5、HBM、HBM2）帶寬極高，大約是FPGA傳統(tǒng)DDR接口的4-5倍。但就芯片本身來說，讀取DRAM所消耗的能量，是SRAM的100倍以上。GPU頻繁讀取DRAM的處理，產(chǎn)生了極高的功耗。另外，F(xiàn)PGA的工作主頻（500MHz以下）比CPU、GPU（1~3GHz）低，也會使得自身功耗更低。再看ASIC，ASIC的性能和功耗優(yōu)化是針對特定應(yīng)用進行的，因此在特定任務(wù)上性能更高、功耗更低。由于設(shè)計是針對特定功能的，ASIC在執(zhí)行效率和能效比方面通常優(yōu)于FPGA。舉個例子，在智能駕駛這樣的領(lǐng)域，環(huán)境感知、物體識別等深度學(xué)習(xí)應(yīng)用要求計算響應(yīng)方面必須更快的同時，功耗也不能過高，否則就會對智能汽車的續(xù)航里程造成較大影響。第四點，GPU時延高于FPGA、ASIC。FPGA相對于GPU具有更低的延遲。GPU通常需要將不同的訓(xùn)練樣本，劃分成固定大小的“Batch（批次）”，為了最大化達到并行性，需要將數(shù)個Batch都集齊，再統(tǒng)一進行處理。FPGA的架構(gòu)，是無批次的。每處理完成一個數(shù)據(jù)包，就能馬上輸出，時延更有優(yōu)勢。ASIC也是實現(xiàn)極低延遲的另一種技術(shù)。在針對特定任務(wù)進行優(yōu)化后，ASIC通常能夠?qū)崿F(xiàn)比FPGA更低的延遲，因為它可以消除FPGA中可能存在的額外編程和配置開銷。既如此，為什么GPU還會成為現(xiàn)下AI計算的大熱門呢？在當前的市場環(huán)境下，由于各大廠商對于成本和功耗的要求尚未達到嚴苛的程度，加之英偉達在GPU領(lǐng)域的長期投入和積累，使得GPU成為了當前最適合大模型應(yīng)用的硬件產(chǎn)品。盡管FPGA和ASIC在理論上具有潛在的優(yōu)勢，但它們的開發(fā)過程相對復(fù)雜，目前在實際應(yīng)用中仍面臨諸多挑戰(zhàn)，難以廣泛普及。因此，眾多廠商紛紛選擇GPU作為解決方案，這也導(dǎo)致了第五點潛在問題的浮現(xiàn)。第五點，高端GPU的產(chǎn)能問題也令人焦慮。OpenAI 首席科學(xué)家 IlyaSutskever?表示，GPU 就是新時代的比特幣。在算力激增的背景下，英偉達的B系列和H系列 GPU 成為“硬通貨”。然而，雖然該系列需求十分旺盛，但考慮到HBM和CoWos供需緊張，以及臺積電先進產(chǎn)能吃緊的情況，GPU產(chǎn)能實在無法跟得上需求。要知道“巧婦難為無米之炊”，在這種形勢下，科技巨頭們需要更加靈活地應(yīng)對市場變化，囤積更多的GPU產(chǎn)品或者尋找替代方案。如今已經(jīng)有不少廠商開始另辟蹊徑，在GPU之外的道路上探索并研發(fā)更為專業(yè)化、精細化的計算設(shè)備和解決方案。那么未來的AI加速芯片又將如何發(fā)展？ 03科技巨頭另辟蹊徑
在當下這個科技發(fā)展極快、算法以月為單位更迭的大數(shù)據(jù)時代，GPU 確實適合更多人；但是一旦未來的商業(yè)需求固定下來，F(xiàn)PGA 甚至 ASIC 則會成為更好的底層計算設(shè)備。各芯片龍頭和科技龍頭也早已開始研發(fā)生產(chǎn)專用于深度學(xué)習(xí)、DNN 的運算芯片或基于 FPGA 架構(gòu)的半定制芯片，代表產(chǎn)品有 Google 研發(fā)的張量計算處理器 TPU、 Intel 旗下的 Altera Stratix V FPGA等。Google押注定制化的 ASIC 芯片：TPUGoogle 早在 2013 年就秘密研發(fā)專注 AI機器學(xué)習(xí)算法芯片，并用于云計算數(shù)據(jù)中心，取代英偉達 GPU。這款TPU自研芯片2016年公開，為深度學(xué)習(xí)模型執(zhí)行大規(guī)模矩陣運算，如自然語言處理、計算機視覺和推薦系統(tǒng)模型。Google 其實在 2020 年的資料中心便建構(gòu) AI 芯片 TPU v4，直到 2023 年 4 月才首次公開細節(jié)。值得注意的是TPU是一種定制化的 ASIC 芯片，它由谷歌從頭設(shè)計，并專門用于機器學(xué)習(xí)工作負載。2023年12月6日，谷歌官宣了全新的多模態(tài)大模型Gemini，包含了三個版本，根據(jù)谷歌的基準測試結(jié)果，其中的Gemini Ultra版本在許多測試中都表現(xiàn)出了“最先進的性能”，甚至在大部分測試中完全擊敗了OpenAI的GPT-4。而在Gemini出盡了風(fēng)頭的同時，谷歌還丟出了另一個重磅炸彈——全新的自研芯片TPU v5p，它也是迄今為止功能最強大的TPU。根據(jù)官方提供的數(shù)據(jù)，每個TPU v5p pod在三維環(huán)形拓撲結(jié)構(gòu)中，通過最高帶寬的芯片間互聯(lián)（ICI），以4800 Gbps/chip的速度將8960個芯片組合在一起，與TPU v4相比，TPU v5p的FLOPS和高帶寬內(nèi)存（HBM）分別提高了2倍和3倍。隨后在今年5月，谷歌又宣布了第六代數(shù)據(jù)中心 AI 芯片 Tensor 處理器單元--Trillium，并表示將于今年晚些時候推出交付。谷歌表示，第六代Trillium芯片的計算性能比TPU v5e芯片提高4.7倍，能效比v5e高出67%。這款芯片旨在為從大模型中生成文本和其他內(nèi)容的技術(shù)提供動力。谷歌還表示，第六代Trillium芯片將在今年年底可供其云客戶使用。據(jù)悉，英偉達在AI芯片市場的市占高達80%左右，其余20%的絕大部分由各種版本的谷歌TPU所控制。谷歌自身不出售芯片，而是通過其云計算平臺租用訪問權(quán)限。微軟：推出基于Arm架構(gòu)的通用型芯片Cobalt、ASIC芯片Maia 1002023年11月，微軟在Ignite技術(shù)大會上發(fā)布了首款自家研發(fā)的AI芯片Azure Maia 100，以及應(yīng)用于云端軟件服務(wù)的芯片Azure Cobalt。兩款芯片將由臺積電代工，采用5nm制程技術(shù)。據(jù)悉，英偉達的高端產(chǎn)品一顆有時可賣到3萬到4萬美元，用于ChatGPT的芯片被認為大概就需要有1萬顆，這對AI公司是個龐大成本。有大量AI芯片需求的科技大廠極力尋求可替代的供應(yīng)來源，微軟選擇自行研發(fā)，便是希望增強ChatGPT等生成式AI產(chǎn)品的性能，同時降低成本。Cobalt是基于Arm架構(gòu)的通用型芯片，具有128個核心，Maia 100是一款專為 Azure 云服務(wù)和 AI 工作負載設(shè)計的 ASIC 芯片，用于云端訓(xùn)練和推理的，晶體管數(shù)量達到1050億個。這兩款芯片將導(dǎo)入微軟Azure數(shù)據(jù)中心，支持OpenAI、Copilot等服務(wù)。負責(zé)Azure芯片部門的副總裁Rani Borkar表示，微軟已開始用Bing和Office AI產(chǎn)品測試Maia 100芯片，微軟主要AI合作伙伴、ChatGPT開發(fā)商OpenAI，也在進行測試中。有市場評論認為，微軟 AI 芯片立項的時機很巧，正好在微軟、OpenAI 等公司培養(yǎng)的大型語言模型已經(jīng)開始騰飛之際。不過，微軟并不認為自己的 AI 芯片可以廣泛替代英偉達的產(chǎn)品。有分析認為，微軟的這一努力如果成功的話，也有可能幫助它在未來與英偉達的談判中更具優(yōu)勢。據(jù)悉，微軟有望在即將到來的Build技術(shù)大會上發(fā)布一系列云端軟硬件技術(shù)新進展。而備受關(guān)注的是，微軟將向Azure用戶開放其自研的AI芯片Cobalt 100的使用權(quán)限。英特爾押注FPGA芯片英特爾表示，早期的人工智能工作負載，比如圖像識別，很大程度上依賴于并行性能。因為 GPU 是專門針對視頻和顯卡設(shè)計的，因此，將其應(yīng)用于機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)變得很普遍。GPU 在并行處理方面表現(xiàn)出色，并行執(zhí)行大量計算操作。換句話說，如果必須多次快速執(zhí)行同一工作負載，它們可以實現(xiàn)令人難以置信的速度提高。但是，在 GPU 上運行人工智能是存在局限的。GPU 不能夠提供與 ASIC 相媲美的性能，后者是一種針對給定的深度學(xué)習(xí)工作負載專門構(gòu)建的芯片。而 FPGA 則能夠借助集成的人工智能提供硬件定制，并且可以通過編程提供與 GPU 或 ASIC 相類似的工作方式。FPGA 可重新編程、重新配置的性質(zhì)使其格外適合應(yīng)用于飛速演變的人工智能領(lǐng)域，這樣，設(shè)計人員就能夠快速測試算法，并將產(chǎn)品加速推向市場。英特爾FPGA 家族包括英特爾 Cyclone 10 GX FPGA、英特爾 Arria 10 GX FPGA 和英特爾Stratix 10 GX FPGA等。這些產(chǎn)品具備 I/O 靈活性、低功耗（或每次推理的能耗）和低時延，本就可在 AI 推理上帶來優(yōu)勢。這些優(yōu)勢在三個全新的英特爾 FPGA 和片上系統(tǒng)家族的產(chǎn)品中又得到了補充，使得 AI 推理性能進一步獲得了顯著提升。這三個家族分別是英特爾 Stratix 10 NX FPGA 以及英特爾 Agilex FPGA 家族的新成員：英特爾 Agilex D 系列 FPGA，和代號為“Sundance Mesa”的全新英特爾 Agilex 設(shè)備家族。這些英特爾FPGA 和 SoC 家族包含專門面向張量數(shù)學(xué)運算優(yōu)化的專用 DSP 模塊，為加速 AI 計算奠定了基礎(chǔ)。今年3月，芯片巨頭英特爾宣布成立全新獨立運營的FPGA公司——Altera。英特爾在2015年6月以167億美元收購Altera，被收購時Altera是全球第二大FPGA公司，九年后英特爾決定讓FPGA業(yè)務(wù)獨立運營，再次選擇以Altera命名。NPU(Neural Processing Unit)也是一種參考人體神經(jīng)突觸的 ASIC 芯片。隨著深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的興起，CPU和 GPU 逐漸難以滿足深度學(xué)習(xí)的需要，專門用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)的處理器NPU應(yīng)運而生。NPU 采用“數(shù)據(jù)驅(qū)動并行計算”的架構(gòu)，特別擅長處理視頻、圖像類的海量多媒體數(shù)據(jù)。區(qū)別于 CPU 以及 GPU 所遵循的馮諾依曼架構(gòu)，NPU 參考人體的神經(jīng)突觸結(jié)構(gòu)，將存儲與運算結(jié)為一體。Arm 近日宣布推出 Ethos-U85 NPU。作為 Arm 面向邊緣 AI 的第三代 NPU 產(chǎn)品，Ethos-U85 適用于工業(yè)自動化和視頻監(jiān)控等場景，在性能方面提升了四倍。Ethos-U85 較上一代產(chǎn)品在能效方面擁有 20% 的提升，還可在常用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上實現(xiàn) 85% 的利用率。其在設(shè)計上適合基于 Arm Cortex-M / A 處理器內(nèi)核的系統(tǒng)，能接受較高的內(nèi)存延遲。協(xié)同、訓(xùn)練推理融合、具備統(tǒng)一生態(tài)的系列化智能芯片產(chǎn)品和平臺化基礎(chǔ)系統(tǒng)軟件。寒武紀產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于服務(wù)器廠商和產(chǎn)業(yè)公司，面向互聯(lián)網(wǎng)、金融、交通、能源、電力和制造等此外，OpenAI也正在探索自研AI芯片，同時開始評估潛在收購目標。AWS自研AI芯片陣容包括推理芯片Inferentia和訓(xùn)練芯片Trainium。 電動汽車制造商特斯拉也積極參與AI加速器芯片的開發(fā)。特斯拉主要圍繞自動駕駛需求，迄今為止推出了兩款A(yù)I芯片：全自動駕駛（FSD）芯片和Dojo D1芯片。去年5月Meta披露了旗下數(shù)據(jù)中心項目支持AI工作的細節(jié)，提到已經(jīng)打造一款定制芯片，簡稱MTIA，用于加快生成式AI模型的訓(xùn)練。這是Meta首次推出AI定制芯片。Meta稱，MTIA是加快AI訓(xùn)練和推理工作負載的芯片“家族”的一分子。此外，Meta介紹，MTIA采用開源芯片架構(gòu)RISC-V，它的功耗僅有25瓦，遠低于英偉達等主流芯片廠商的產(chǎn)品功耗。值得注意的是，今年4月，Meta公布了自主研發(fā)芯片MTIA的最新版本。分析指出，Meta的目標是降低對英偉達等芯片廠商的依賴。