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  • 新思科技Chekib:AI芯片架构创新面临四大挑战

      3月15日,由智东西主办,AWE和极果联合主办的AI芯片创新峰会,在上海成功举办!本次峰会报名参会的观众覆盖了近4500家企业,到会观众极为专业,其中总监以上级别占比超过62%,现场实际到会人数超过1800位。

      大会现场,20位人工智能及AI芯片业界翘楚共聚一堂,系统的探讨了AI芯片在架构创新、生态构建、场景落地等方面的技术前景和产业趋势。

      凭借其创新的存储优先架构(SFA),探境科技去年完成A轮上亿元融资,是中国新崛起的AI芯片新生力量之一。大会现场,探境科技创始人兼CEO鲁勇进行了主题为《基于存储优先架构的AI芯片使能前端智能》的演讲。

      由于AI神经网络数据量较大,具有高并发、高耦合等特性,引发了AI芯片高带宽存取、以及数据间的相关耦合性等问题,所以在冯诺伊曼架构之下,目前AI芯片普遍面临了“存储墙”问题——AI计算资源丰富,但存储及数据搬运效率低下。

      鲁勇认为,本质上AI计算的核心问题是“如何更高效地将数据输送给计算单位”,而并不是如何增加更多AI计算资源。

      因此,去年探境发布了存储优先架构(Storage First Architecture,简称SFA),这是一套不同于冯诺伊曼的AI芯片架构,它这套架构从数据层和计算层中间,通过数据航线,进行节点间的数据搬移。

      这套架构的本质是图计算,控制器通过知道在动态运行过程中,哪些数据和哪些算子需要有一定的相关性,从而构建更加合理的网络路径。

      SFA架构由此带来的优势包括:数据访问量能降低10到100倍、存储子系统的功耗能下降10倍以上、28nm条件下计算资源利用率高达80%、芯片面积极大缩小。

      鲁勇还表示,SFA还可以做到通用型的AI芯片,不仅可以支持任意已知的神经网络,等同于GPU的兼容性,还对神经网络的参数、数据类型没有限制,能够支持多种应用场景,可以真正符合商业应用。

      附探境科技创始人兼CEO鲁勇演讲实录

      鲁勇:大家好!刚才众多演讲者给大家分享了很多AI在各种应用场景的例子,包括从云端的替代GPU作为提高能效比的工具,从云端到终端的延展,终端包括从小到可穿戴,大到安防、自动驾驶等应用场景。所以我在这里就不重复这些应用场景的情况。  郑州妇科医院:http://jbk.39.net/yiyuanzaixian/sysdfkyy/郑州妇科医院哪家好:http://jbk.39.net/yiyuanzaixian/sysdfkyy/

      最近有很多AI芯片层出不穷地往这个领域在进展,这里有很多机会,目的是能让AI芯片更加强大、更加易用、更加低功耗。今天上午魏老师提到了AI芯片从0.5到2.0的演进,这当中有大量的创新需要做,基于非常基础层的芯片底层架构,我在这里分享一些探境科技在这方面的创新。

      去年探境发布了存储优先架构(Storage First Architecture,简称SFA),这一架构有非常高的领先度,由于很多朋友比较关心和关注,我们今天会先简单回顾一下SFA是什么。

      先预告一下,下面的内容可能会比较偏硬核一些,会谈到比较深的技术要点。深度学习给芯片设计带来了很大挑战,深度学习的数据量非常大,包括训练好的权重和运行的动态中间数据。

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