AI芯片概览——神经网络硬件,GPU/TPU/DPU/M1/Dojo,数据中心加速技术
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发布时间：2024-10-23 17:57
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时间：2024-10-27 01:43
数据中心的AI中，加速计算扮演着至关重要的角色，没有它，大规模部署人工智能几乎无法实现。各大超级数据中心，如阿里巴巴、亚马逊等，正寻求提升人工智能负载速度，而无需大量投资于CPU节点构建和驱动新的数据中心。
各家数据中心采取了不同的策略：NVIDIA选择在GPU现有架构上增强AI功能，而Google则专注于领域特定架构（DSA），以定制ASIC芯片为目标，期望在推理阶段的成本性能上达到GPU的10倍。Google的TPU V1以15个月的短周期设计和部署，展示了其高效能的特点，尤其是针对神经网络推理任务。
虽然CNN在数据中心的工作负载中占据一定份额，但Google的数据表明，其90%的工作负载集中在MLP（搜索）和LSTM（翻译）上，而非CNN（图像分类）。随着计算需求的增长，摩尔定律的放缓和丹纳德缩放比例定律的失效，促使了AI芯片设计的新趋势。例如，NVIDIA通过Ampere和Grace架构，以及Apple的神经引擎，提供更新的GPU解决方案，而Tesla的Dojo则强调了高性能和高效能的优势。
Cerebras的硅设计以单片大芯片为核心，通过高密度处理和快速通信，挑战了传统架构的性能。光学芯片如Lightellicence则提出了在速度上超越GPU的可能。这些创新都在追求更高的性能/总拥有成本（TCO）和更高的运行强度，以优化AI工作负载的性能利用。
综上所述，数据中心的AI加速技术正经历一场激烈的竞争与创新，各大公司都在寻找最适合自身需求的硬件解决方案，以提升AI的效率和成本效益。
