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【前景】IBM全新AI芯片算力是GPU的100倍

1.今年指纹芯片出货量预计下降一成2.IBM全新AI芯片设计登上Nature:算力是GPU的100倍3.AMD挟7纳米大反攻,野村警告英特尔明年面临硬战4.2017年全球平板电脑AP市场规模达20亿美元5.有望统一充电标准,Type-C市场前景好

【前景】IBM全新AI芯片算力是GPU的100倍0

1.今年指纹芯片出货量预计下降一成

6月11日,市场调查机构群智咨询(Sigmaintell)发布的报告显示,受全球终端需求低迷以及前期库存影响,指纹芯片厂下订单偏谨慎保守,预计2018年全球指纹芯片出货量约9.7亿颗,同比下降约11%。数据显示,2018年第一季度,全球指纹芯片出货量约2亿颗,同比下降约26%。

随着智能手机屏占比提升,结构光和屏下指纹成为生物识别两个发展方向。群智咨询指出,光学屏下指纹供应链成熟度相对较高,供应商具备良好的量产基础。预计2018年全球光学屏下指纹识别芯片的供应量约2000万颗,新思科技、汇顶科技等设计公司以及欧菲科技等模组公司将直接受益。中证网

2.IBM全新AI芯片设计登上Nature:算力是GPU的100倍

IBM 近日提出的全新芯片设计可以通过在数据存储的位置执行计算来加速全连接神经网络的训练。研究人员称,这种「芯片」可以达到 GPU 280 倍的能源效率,并在同样面积上实现 100 倍的算力。该研究的论文已经发表在上周出版的 Nature 期刊上。用 GPU 运行神经网络的方法近年来已经为人工智能领域带来了惊人的发展,然而两者的组合其实并不完美。IBM 研究人员希望专门为神经网络设计一种新芯片,使前者运行能够更快、更有效。

直到本世纪初,研究人员才发现为电子游戏设计的图形处理单元 ( GPU ) 可以被用作硬件加速器,以运行更大的神经网络。

因为这些芯片可以执行大量并行运算,而无需像传统的 CPU 那样按顺序执行。这对于同时计算数百个神经元的权重来说特别有用,而今的深度学习网络则正是由大量神经元构成的。

虽然 GPU 的引入已经让人工智能领域实现了飞速发展,但这些芯片仍要将处理和存储分开,这意味着在两者之间传递数据需要耗费大量的时间和精力。这促使人们开始研究新的存储技术,这种新技术可以在同一位置存储和处理这些权重数据,从而提高速度和能效。

这种新型存储设备通过调整其电阻水平来以模拟形式存储数据,即以连续规模存储数据,而不是以数字存储器的二进制 1 和 0。而且因为信息存储在存储单元的电导中,所以可以通过简单地让电压通过所有存储单元并让系统通过物理方法来执行计算。

但这些设备中固有的物理缺陷会导致行为的不一致,这意味着目前使用这种方式来训练神经网络实现的分类精确度明显低于使用 GPU 进行计算。

负责该项目的 IBM Research 博士后研究员 Stefano Ambrogio 在此前接受 Singularity Hub 采访时说:「我们可以在一个比 GPU 更快的系统上进行训练,但如果训练操作不够精确,那就没用。目前为止,还没有证据表明使用这些新型设备和使用 GPU 一样精确。」

但随着研究的进展,新技术展现了实力。在上周发表在《自然》杂志上的一篇论文中(Equivalent-accuracy accelerated neural-network training using analogue memory),Ambrogio 和他的同事们描述了如何利用全新的模拟存储器和更传统的电子元件组合来制造一个芯片,该芯片在运行速度更快、能耗更少的情况下与 GPU 的精确度相匹配。

这些新的存储技术难以训练深层神经网络的原因是,这个过程需要对每个神经元的权重进行上下数千次的刺激,直到网络完全对齐。Ambrogio 说,改变这些设备的电阻需要重新配置它们的原子结构,而这个过程每次都不相同。刺激的力度也并不总是完全相同,这导致神经元权重不精确的调节。

研究人员创造了「突触单元」来解决这个问题,每个单元都对应网络中的单个神经元,既有长期记忆,也有短期记忆。每个单元由一对相变存储器 ( PCM ) 单元和三个晶体管和一个电容器的组合构成,相变存储器单元将重量数据存储在其电阻中,电容器将重量数据存储为电荷。

PCM 是一种「非易失性存储器」,意味着即使没有外部电源,它也保留存储的信息,而电容器是「易失性的」,因此只能保持其电荷几毫秒。但电容器没有 PCM 器件的可变性,因此可以快速准确地编程。

当神经网络经过图片训练后可以进行分类任务时,只有电容器权重被更新了。在观察了数千张图片之后,权重会被传输到 PCM 单元以长期存储。

PCM 的可变性意味着权重数据的传递可能仍然会存在错误,但因为单元只是偶尔更新,因此在不增加太多复杂性的情况下系统可以再次检查导率。「如果直接在 PCM 单元上进行训练,就不可行了。」Ambrogio 表示。

为了测试新设备,研究人员在一系列流行的图像识别基准中训练了他们的神经网络,并实现了与谷歌的神经网络框架 TensorFlow 相媲美的精确度。但更重要的是,他们预测最终构建出的芯片可以达到 GPU 280 倍的能源效率,并在同样平方毫米面积上实现 100 倍的算力。

值得注意的是,研究人员目前还没有构建出完整的芯片。在使用 PCM 单元进行测试时,其他硬件组件是由计算机模拟的。Ambrogio 表示研究人员希望在花费大量精力构建完整芯片之前检查方案的可行性。

他们使用了真实的 PCM 设备——因为这方面的模拟不甚可靠,而其他组件的模拟技术已经成熟。研究人员对基于这种设计构建完整芯片非常有信心。

「它目前只能在全连接神经网络上与 GPU 竞争,在这种网络中,每个神经元都连接到前一层的相应神经元上,」Ambrogio 表示。「在实践中,很多神经网络并不是全连接的,或者只有部分层是全连接的。」

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交叉开关非易失性存储器阵列可以通过在数据位置执行计算来加速全连接神经网络的训练。图片来源:IBM Research

Ambrogio 认为最终的芯片会被设计为与 GPU 协同工作的形式,以处理全连接层的计算,同时执行其他任务。他还认为处理全连接层的有效方法可以被扩展到其它更广泛的领域。

这种专用芯片可以让哪些设想成为可能?

Ambrogio 表示主要有两种方向的应用:将 AI 引入个人设备,以及提高数据中心的运行效率。其中后者是科技巨头关注的重点——这些公司的服务器运营成本一直居高不下。

在个人设备中直接实现人工智能可以免去将数据传向云端造成的隐私性顾虑,但 Ambrogio 认为其更具吸引力的优势在于创造个性化的 AI。

「在未来,神经网络应用在你的手机和自动驾驶汽车中也可以持续地学习经验,」他说道。「想象一下:你的电话可以和你交谈,并且可以识别你的声音并进行个性化;或者你的汽车可以根据你的驾驶习惯进行个性化调整。」机器之心

3.AMD挟7纳米大反攻,野村警告英特尔明年面临硬战

面对AMD 7纳米芯片来势汹汹,分析师认为习惯安逸日子的英特尔似乎尚未意识到威胁,也未有充份准备,明年可能遭遇一场硬战。

野村证券旗下研究机构Nomura Instinet上周访谈英特尔执行长科再奇(Brian Krzanich),会后发布报告认为英特尔主管轻敌,对英特尔抵御超微挑战的信心下滑。

分析师Romit Shah指出,科再奇坦承超微确实会抢走部份服务器处理器市场,但他并没有明确设下防御底线,只说不让AMD拿下15-20%的市场就好。

英特尔这几年新产品效能进步迟缓、遭批挤牙膏,发展先进制程又一延再延,为日后流失竞争优势埋下祸根。

英特尔上周发布28核心处理器,时脉飙到5GHz,但却被踢爆是靠压缩机冷却超频跑出来的成绩,并非商业化产品,反观AMD新32核心处理器不仅货真价实,且确定于第三季出货。

除此之外,AMD 7纳米芯片将在2018下半年导入量产,而英特尔10纳米制程大规模量产还要等到明年。英特尔周一下跌0.96%,AMD则大涨3.15%至15.73美元,创2007年以来新高。MoneyDJ

4.2017年全球平板电脑AP市场规模达20亿美元

尽管2017年全球平板电脑出货量大幅下滑,但在主要平板电脑厂商将产品朝向获利较高的高性能装置发展的拉抬下,当年全球平板电脑应用处理器(AP)市场规模仍能交出不错成绩,达20亿美元。 调研机构Strategy Analytics最新资料显示,虽然2017年全球平板电脑出货量大幅下滑,但在主要平板电脑AP厂商中,苹果(Apple)、海思、英特尔(Intel)与高通(Qualcomm)等厂商的AP出货量都呈现成长。不过联发科、三星LSI(Samsung LSI)、瑞芯微电子、全志科技,以及展讯等厂商AP出货量都出现下滑。 就营收而言,2017年平板电脑AP营收前五大厂商依序为苹果、英特尔、高通、联发科和三星LSI。其中苹果、英特尔、高通AP营收分别占全球市场规模的35.5%、18.0%与16.7%。 就AP架构而言,2017年基于X86架构的平板电脑AP出货量年增13%;基于ARM架构的AP出货量则是年减7%。 此外,2017年整合基频芯片的平板电脑AP出货量,在所有平板电脑AP总出货量中的占比为28%,与2016年占比相当。 Strategy Analytics主管Sravan Kundojjala表示,2017年除了主要平板电脑厂商将产品朝向获利较高的高性能装置发展外,运行微软(Microsoft)Windows系统的平板电脑在市场上销售成功,也在提升当年整体平板电脑产品平均售价(ASP)上,扮演了重要的角色。 而随着高通也加入支持运行Windows系统的平板电脑产品行列,预期将会进一步提升Windows平板电脑市占。 DIGITIMES

5.有望统一充电标准,Type-C市场前景好

美国半导体大厂(Cypress)宣布,其支持最新PD(Power Deliver)协定的USB-C控制器EZ-PD CCG5及EZ-PD CCG4两种芯片,分别获得Intel Thenderbolt及AMD的Raven Ridge的认证,在PC及笔记型电脑的Type-C应用市场再次抢得先机。Cypress资深行销总监Mark Fu表示,Cypress是第一批投入Type-C研发量产的公司,PC与笔记型电脑市场的耕耘已行之有年,目前在全球数十个竞争者的挑战下,仍在Type-C市场保有35%的市占率,这次取得两大处理器厂商的认证,市占率可望再次突破新高。 Type-C规格最早从PC及笔记型电脑开始导入,后来逐渐渗透至智能手机市场,目前这几个项目仍然是Type-C的主力应用,而充电统一规格化是近期各大芯片厂商关心的重点,未来包括车用电子、智能家居甚至是工业4.0都有机会导入Type-C技术。Mark Fu指出,目前Cypress在所有移动电子装置的充电相关应用都有涉猎,智能家居部分已经与几个国际大厂开始进行合作,目前正在设计的初期阶段,而车用电子则是已经如火如荼地进行研发,Mark Fu认为,车用电子领域大约会在2019至2022年之间逐步导入Type-C规格,而Type-C未来最大的成长机会,便在车用电子及充电统一规格这两大领域。 车用电子方面,根据Cypress团队对各大车厂进行的调查,基本上每个座位都会配备一组USB插孔,再加上仪表板等其他位置,未来一台车子最多可能会有6至8个USB插孔。除了快速充电功能,整合了HDMI传输的Type-C规格也可应用在车用娱乐,未来只要带着自己的移动装置,便可透过Type-C直接将影像传送到座位专属的荧幕上。Mark Fu指出,若车用电子未来能顺利发展下去,预计到2025年,Type-C在车用电子的市场规模将突破1亿美元。 而在通用充电方面,欧盟地区与USB-IF纷纷大力推动电子产品充电统一规格化,Type-C作为现阶段最佳的解决方案,势必能够在这波革新中取得更多成长。Mark Fu指出,现在各品牌及产品都必须配备各自的充电器,不仅相当不环保,对消费者来说也是个负担。更甚之,因为Type-C目前最高能提供的100瓦的电力,多数的消费性电器也都适用这样的电力供应,Mark Fu认为这让Type-C有潜力打入所有电子产品的电源供应市场。 Type-C会如此受到厂商重视,除了大型组织的持续推广,以及技术优势带来可见的未来发展性,其大量的出货需求更是一大关键,Mark Fu表示,Type-C相关应用的PD芯片需求量其实非常大,从最基本的状况来看,接头两端及两部连接装置的接埠都各需要一片PD芯片,传输线本身也需要PD芯片支持,这加起来就已经需要5张芯片支持,更不用说如笔记型电脑这类需要多接埠的装置,如苹果最新的MacBook已经支持到4个Type-C接埠。若再加上笔记型电脑以外的其他电子装置、充电器、Hub等等产品,PD芯片的需求量可说是非常惊人。 对于Cypress在Type-C领域的领先优势,Mark Fu认为最关键的点是,Cypress几乎跨足了Type-C目前已知及未来可能持续发展的所有应用领域,因此比起其他只专注特定产品的厂商,对技术与市场拥有更全面的了解,在问题解决能力及产品的成熟度上都较同业更具优势,自然能够取得客户的信赖,目前Cypress通过USB-IF总计31项认证,是同业中最多的。此外,Cypress目前也提供超过20种Reference Design,让客户能针对相容性及技术演进而持续修正其芯片设计。 当然,Type-C在消费市场的推广还是有一段路得走,虽然Type-C集合多种功能的特性,确实能节省不少线材的浪费,让消费者可以不用为了应对不同功能准备一堆不同的连接线,但整合之下的结果,变成每条Type-C可能都有着同样的外型,却各自具备不同的功能及传输能力,若不仔细检查商品包装的规格表,恐怕会出现买了线却不能用的窘境,复杂的规格描述更会让消费者一头雾水。消费者接受度低,难免就会影响Type-C的扩张速度,对此Mark Fu表示,除了会与USB-IF在消费市场推广上持续努力,Cypress也非常努力地与下游品牌进行沟通,希望在产品设计上能够更加简单且直观。不过以电子产品过往发展轨迹来看,除非出现Type-C规格的强力竞争者,否则以Type-C的技术优势,仍会自然地渗透到各种装置,届时消费者也会渐渐习惯这项新科技,长期来看问题并不大。DIGITIMES

    

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