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        賽靈思為何用“軟件”推動(dòng)其自適應(yīng)計(jì)算平臺(tái)

        2020-11-10 07:17:18王瑩
        電子產(chǎn)品世界 2020年3期
        關(guān)鍵詞:賽靈思開(kāi)發(fā)人員開(kāi)發(fā)者

        王瑩

        不久前,賽靈思推出了Vitis統(tǒng)一軟件平臺(tái),并宣布其重要組件vitis AI開(kāi)放下載,使人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)者可利用賽靈思的高性能自適應(yīng)計(jì)算平臺(tái)的加速度。一家硬件平臺(tái)公司,為何重磅推出軟件平臺(tái)?為此,電子產(chǎn)品世界等媒體采訪了賽靈思軟件與AI產(chǎn)品市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)副總裁Ramine Roane(羅明)。

        1賽靈思整體的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略及對(duì)計(jì)算的看法

        所有的電子系統(tǒng)應(yīng)該是自適應(yīng)的,就像有機(jī)物種一樣,這樣才能跟上創(chuàng)新的速度。同樣,“所有的硬件和計(jì)算應(yīng)該是自適應(yīng)的”觀點(diǎn),也得到越來(lái)越多的行業(yè)認(rèn)可。

        直到2000年之前,根據(jù)摩爾定律,業(yè)界還接受著芯片或硅工藝的密度每18個(gè)月翻一番的速度,當(dāng)時(shí)所有的應(yīng)用和軟件開(kāi)發(fā)人員不用多做什么,就等著新芯片出現(xiàn)。直到2000年時(shí),工藝方面的登納德縮放比例定律(Dennard scaling)走到盡頭,認(rèn)為隨著工藝密度的進(jìn)一步翻番,頻率不可能再進(jìn)一步提高了,所有的CPU和計(jì)算機(jī)最多也就到(2-4)GHz的速度,而且迄今維持了20年。為了提升所有的應(yīng)用性能,要進(jìn)一步擴(kuò)展,后來(lái)使用多核CPU,因此,這個(gè)問(wèn)題從硬件轉(zhuǎn)向軟件(如圖1)。

        之后出現(xiàn)了向異構(gòu)CPU和加速器的轉(zhuǎn)移,到目前為止,這種方向是可行的。問(wèn)題在于所有這些架構(gòu)包括CPU都是固定的,這就很難跟上AI的創(chuàng)新速度。

        賽靈思的思路是打造自適應(yīng)的平臺(tái),非常靈活多變,而且賽靈思的芯片也可針對(duì)不同的應(yīng)用進(jìn)一步進(jìn)行硬件的優(yōu)化。所以現(xiàn)在開(kāi)發(fā)者就不用等著新芯片出來(lái),就可以建立一些特定架構(gòu)的應(yīng)用。

        賽靈思提供的解決方案,如何追趕上像AI這樣的創(chuàng)新速度?從圖2可見(jiàn),CNN等深度學(xué)習(xí)模型在2012-2018年發(fā)展的趨勢(shì),可看出每3個(gè)月會(huì)出現(xiàn)新的AI模型,會(huì)取代之前的模型,一般是1年半到2年的時(shí)間來(lái)構(gòu)造1個(gè)全新的ASIC或GPU。

        從圖2可見(jiàn),藍(lán)色的,之前最主流的是GoogLeNet,1年半到2年后是ResNet,現(xiàn)在ResNet是最尖端的技術(shù),但是無(wú)法在原有的架構(gòu)上運(yùn)行。賽靈思的器件以及可自適應(yīng)的硬件,就可以來(lái)構(gòu)建這種特有的架構(gòu)。

        2Vitis和VitiS AI的特點(diǎn)

        Vitis的名字來(lái)自于法語(yǔ),意思是生命力,解釋到中文有“至關(guān)重要”的含義。

        Vitis和Vitis AI開(kāi)發(fā)工具可以助力軟件開(kāi)發(fā)人員和AI科學(xué)家,用他們選擇的語(yǔ)言,例如c++進(jìn)行開(kāi)發(fā),也可以使用相關(guān)的架構(gòu)和庫(kù)進(jìn)行開(kāi)發(fā)。

        1)Vitis統(tǒng)一軟件平臺(tái)是針對(duì)軟件開(kāi)發(fā)人員的,包括AI的軟件開(kāi)發(fā)人員。

        不過(guò),對(duì)于軟件人員和A1人員,賽靈思并不是那么知名,因?yàn)檫^(guò)去長(zhǎng)久以來(lái),賽靈思的開(kāi)發(fā)工具主要面向硬件的開(kāi)發(fā)人員。隨著賽靈思推出Vitis和Vitis AI,想要改變?nèi)藗儗?duì)于賽靈思的認(rèn)識(shí)一一現(xiàn)在也針對(duì)軟件開(kāi)發(fā)人員(如圖3)。

        而且軟件開(kāi)發(fā)人員的機(jī)會(huì)更多,因?yàn)檐浖藛T的數(shù)量大大高于硬件開(kāi)發(fā)人員?,F(xiàn)在全球硬件開(kāi)發(fā)者可能是一二十萬(wàn)的規(guī)模,而軟件開(kāi)發(fā)人員是數(shù)以幾百萬(wàn)計(jì)的。而且現(xiàn)在美國(guó)大學(xué)里學(xué)硬件開(kāi)發(fā)的已經(jīng)很少了,大部分人選擇學(xué)習(xí)軟件開(kāi)發(fā)。賽靈思傳統(tǒng)的Vivado是針對(duì)硬件開(kāi)發(fā)人員的平臺(tái),新推出的Vitis和Vitis AI是針對(duì)軟件開(kāi)發(fā)者以及AI科學(xué)家的。

        2)Vitis統(tǒng)一軟件平臺(tái)的特點(diǎn)是統(tǒng)一了所有應(yīng)用平臺(tái)的開(kāi)發(fā),包括:①把AI和傳統(tǒng)的軟件開(kāi)發(fā)統(tǒng)一起來(lái)。②把云和邊緣也都統(tǒng)一起來(lái),包括終端計(jì)算以及邊緣和云計(jì)算,不同的架構(gòu)全都統(tǒng)一起來(lái)。③可以使用統(tǒng)一的語(yǔ)言進(jìn)行異構(gòu)的加速。

        賽靈思現(xiàn)在也在進(jìn)行一個(gè)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型:從傳統(tǒng)硬件公司轉(zhuǎn)型成為軟件的平臺(tái)公司。賽靈思的理念是擁抱開(kāi)源,把免費(fèi)工具貢獻(xiàn)給大家?,F(xiàn)在賽靈思還有開(kāi)源庫(kù),例如Github,還有SRT的運(yùn)行庫(kù),有AI模型的例子,都是經(jīng)過(guò)優(yōu)化的,可以在FPGA上運(yùn)行,還有賽靈思收購(gòu)深鑒科技公司獲得的技術(shù)。

        實(shí)際上,Vitis和Vitis AI是拋磚引玉一一采用免費(fèi)的模式,主要從硬件賺取利潤(rùn)。

        一個(gè)問(wèn)題是:在深度學(xué)習(xí)加速方面,雖然現(xiàn)在FPGA成長(zhǎng)快,但是在AI培訓(xùn)I方面,主流的還是GPU居多,一方面是因?yàn)镚PU硬件性能高,另一方面,英偉達(dá)在軟件工具方面針對(duì)各個(gè)垂直領(lǐng)域做了很多工作。那么,Xilinx推出Vitis平臺(tái)之后,是不是有助于加速到各個(gè)垂直應(yīng)用的進(jìn)程?

        Ramine Roane解釋道,GPU在AI培訓(xùn)I上的市場(chǎng)份額很大,但在AI的推斷上面效率并不是很高。AI推斷最大的市場(chǎng)份額還是由CPU占據(jù)的,不過(guò)現(xiàn)在CPU加速的效率還不高,例如在邊緣的一個(gè)案例是北京小馬智行公司的自動(dòng)駕駛,時(shí)延是一個(gè)很關(guān)鍵的問(wèn)題,GPU最大的問(wèn)題是時(shí)延太高了。不過(guò),過(guò)去人們認(rèn)為FPGA有點(diǎn)難用,需要用硬件開(kāi)發(fā),隨著Vitis、Vitis AI的推出,這個(gè)難度會(huì)降低。

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