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中国最早做RISC-V技术的公司仅用7个月设计了一款性价比远超同级别Arm架构的AI芯片:亚博最新版网站

发布时间:2021-09-10    来源:亚博网站登录76866

本文摘要:政策。

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政策。9月,中国RISC-V产业联盟在上海正式成立。

11月,中国对外开放命令生态(RISC-V)联盟在乌镇宣布正式成立。值得一提的是,中国实现RISC-V的公司自由定居深圳,仅仅7个月就设计了基于RISC-V命令集的AI芯片,能源消耗和面积明显高于同级Arm结构芯片,业界更加惊讶的是这个芯片的重复使用顺利。这是否意味着AI和IoT领域的Arm将面临与新兴技术的硬战争?仅仅7个月就完成了芯片开发的2个重要的是,从7个月就完成了从零开始设计检查到交付给流电影的所有开发的公司被称为瑞思芯科,2017年在美国硅谷创立的OURS公司在深圳成立的中资公司,OURS创始人兼任CEO谭章熹在清华大学电子工程系取得学士学历,在加利福尼亚大学伯克利分校进修,师从新晋图灵奖获得者DavidPaterson获得了计算机科学博士学位。RISC-V来自2017年新晋图灵奖获得者David上手Patterson,这意味着谭章熹博士离RISC-V技术最近的中国人。

谭博士拒绝接受采访时说:我们在中国首先实现RISC-V指令集芯片的公司应该有争议。把中资公司设立在深圳是因为我从环境、文化、人才的角度来看,深圳和我们是最确定的。我们基于RISC-V指令集的AI芯片Pygmy,仅仅7个月就完成了从零到交付流片的设计。

谭博士提到的PygmyAI芯片没有庆祝的发表会,本月初Patterson教授乌镇世界互联网大会的演说中,Pygmy也在大会期间展出。Pygmy是世界上比鹦鹉大的鹦鹉。

谭章熹透露,睿思芯科的第二代架构被称为Pocket,是世界上第二只小鹦鹉。很难找到,睿思芯科的架构和产品都是以鸟的种类命名的,但是新一代产品命名的鸟的体型比上一代大,谭博士期待公司的产品能够复盖面积更大的市场空间。谭章熹和他的博士领导人DavidPatterson睿思芯科的产品名字很有特色,但更引人注目的是如何在7个月内完成所有的研究开发。

谭章熹说:近一年来能够完成所有的研究开发,重要的因素之一是RISC-V指令集。微处理器的设计很困难,软件和硬件模块的场所很多,例如OS、SWframework、模拟器等,但依赖于RISC-V的生态,生态中的开发工具、工具链等有助于延长芯片的检验时间。另一个重要因素是我们有经验丰富的技术人员,我们的技术人员对RISC-V的深入解释和设计芯片的重要因素也很重要。

结构最重要还是经验丰富的工程师最重要?谭章熹对两者同等最重要,当然睿思芯科芯片批量生产也没有适当的周期。同时,他认为在7个月内完成芯片的所有设计并不容易。除了深刻理解命令集和经验丰富的工程师,理解如何实现芯片行业也很重要,软件也很重要。

特别是对AI来说,AI算法的大幅度进化对芯片的计算能力和存储器的拒绝也没有大幅度提高,因此芯片必须没有慢慢返回的能力。此时,结构和软件将充分发挥重要作用。

能源消耗和面积明显高于同级Arm结构芯片的时间,Pygmy仅7个月就完成了所有的研究开发工作,但芯片性能强,根据和思芯科的不同意见,Pygmy与同级Arm芯片相比,能源消耗上升了85%,面积增加了80%Pygmy以64位RISC-V命令集为基础,用于台积电28nm技术,使用多核异结构,其中CPU结构以RISC-V命令集为基础设计,优化了多种AI应用,还有12个高度可编程AI加速发动机在性能方面,Pygmy主控制CPU有64位长,主频600位MHz,基于RV64G命令集,反对双精度浮点运算,没有乘法器、除法器、开方器等12个AI核心都是高度可编程的,可以反对各种主流AI算法在能源消耗方面,主要控制CPU的电力消耗仅为10mW,通过前端/后端的全堆栈设计,待机设计的电力消耗不到1mW。另外,Pygmy在Int8时可以实现4TOPS/watt,作为对比,Google一代28nm的TOPU92TOPs,多达40watt,约2.3TOPS/watt。

另外,在获得Pygmy芯片的同时,和思芯科开发了编译器、SDK、工具链,基于GCC、LLVM等开源构筑,Pygmy用户可以更好地开展二次开发。Pygmy芯片必须考虑的是,Pygmy与同级Arm芯片的能源消耗量和面积相比上升了80%,但是Arm芯片和Pygmy几乎没有相似性,所以没有比较的是Pygmy主要控制CPU。那么,Pygmy究竟是如何构建的低功耗和高性能呢?谭章熹说:最重要的是RISC-V结构的精髓——非常简单,面积小,速度快。

因此,我们不仅可以实现结构性的想法,还可以实现我们的芯片最简单、最有效率的设计,在设计Pygmy时也没想到会取得这么好的成绩。除了结构上不需要简化,结构上的想法也是最重要的。Pygmy使用多核异构造的构造,谭章熹说:标准化的CPU也能处理AI的任务,但效率并不低。

此时,必须有类似的核心和构造来满足AI的市场需求。Pygmy不仅有主控制CPU,还有12个可编程的AI加速引擎,主要优化神经网络和CNN算法,需要反对AI图像和声音的应用。构建的是12个可编程AI加速发动机,与我们芯片的面积有很大关系。

当然,12个加速引擎只代表一个边界,根据性能和消耗电力市场的需求,可以配备数量不同的可编程AI加速引擎,我们的团队需要在3个月内完成AI加速引擎核的定制。未来,我们将不会发售能够构建更好的AI加速引擎的产品。必须认为异构架不会提高芯片编程的复杂性。

另外,AI芯片自由选择反对的数据类型也是最重要的。因为现在哪个数据类型最适合深入的自学还没有定论。

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据报道,Pygmy反对Int8和FP16两种数据类型的原因是,在反对芯片模块性能和功耗的表现时,最好在终端推理小说中表现出两种数据类型,另一种是用户的市场需求此外,人工智能芯片消耗更好的能源是数据运输而不是计算,因此如何增加数据运输和数据类型的反对也是人工智能芯片设计者必须考虑的问题。可见,Pygmy配备了1MB的SRAM反对LPDDR4、SPI、UART等数据输入输出模式。但是,关于如何增加数据运输的消耗电力,谭章熹泄睿思芯科有自己独特的技术,主要考虑结构设计,而不是传统意义上的硬件管理。

当然,无论是传统芯片还是AI芯片,除了性能、耗电量和面积,成本都很重要。谭章熹回答说,自由选择28nnm技术而不是更先进的设备技术,因为先进的设备技术的提高成本更低,但性能的提高受到限制,综合来看,28nm是睿思芯科性价比最低的自由选择。Arm进入IoT领域与RISC-V的硬战斗?既然Pygmy整体显示出高于Arm同级芯片,Pygmy也是面向各种物联网终端的AI推理小说场景。

同时,国外的GreenWaves、国内的中天微系统、君正集成电路、华米发售的RISC-V命令集的芯片面向物联网市场,RISC-V命令集的芯片在IoT领域已经不可阻挡了吗?谭章熹说:RISC-V在软件整体的生态上与Arm的生态有一定的距离,Arm也有一定的技术优势,这不是短期制作的。但是,我悲观地指出RISC-V与Arm生态之间的差距比Arm和x86之间所需的时间短。关于与Arm的竞争,在手机芯片领域RISC-V的机会不大,但现在看到AI和IoT,在新兴领域RISC-V有很大的机会。

在IoT市场,有很多差异化的市场需求,各地区和市场都有特性的市场需求,这个市场的大公司有竞争优势,小公司也有优势。更具体来说,RISC-V指令集的芯片需要更灵活,小公司需要更好地满足这些应用的市场需求,这将在很大程度上与Arm行程竞争。

关于已经在Arm投入了很多利益的公司,竞争对手和成本可能是自由选择RISC-V的重要因素。据了解,谷歌、英伟达、高吞吐量、AMD、IBM、华为等大型企业已经加入RISC-V基金会,一些Arm用户已经开始认识RISC-V一两年,其中一家公司发售能源效率和成本更低的RISC-V芯片,竞争对手也不会立即接受RISC-V指令集但是,睿思芯科没有自由选择哪个AIoT应用于贴近市场的谭章熹。但是,他对睿思芯科的业务模式作出反应,并不意味着获得定制简化的芯片和模块,而是基于一些产品,实现横向服务,获得定制简化的解决方案。当被问及是否不转入繁荣的安全市场时,他对安全市场没有关注,转入这个市场一定是战略伙伴的方式,不会寻找角度紧密的特定应用,而是非常有气味的监视摄像头。

谭章熹也回答说,即使在新的IoT和AI市场,RISC-V想占有优势也不是企业能够构筑的,而是需要原始的系统,这需要5年到10年,但是我自己很有自信。现在的RISC-V市场,还没还没有达到彼此白热化竞争的阶段,必须加大生态。

只要重建联盟,不取实际产品也不是发展和发展RISC-V的好方法,更好的是取实际产品,开展实质合作,进一步为RISC-V的生态做出贡献。总结谭章熹作为离RISC-V技术最近的中国人,他指出RISC-V的精髓在精简、面积更小、速记更慢,基于RISC-V命令集可以设计更好的芯片,允许报酬,廉价在灵活性和对外开放面前并不那么重要。他对RISC-V的解读和芯片领域的累积,他和他的团队必须在7个月内完成芯片的全部开发。当然,无论是美国的OURS还是深圳的核心科,文化和行动方式都有很多硅谷风格。

Arm在手机领域的地位不可撼动,但在AIoT领域Arm似乎已经感受到来自RISC-V阵营的竞争,应对维持关注。因此,在AIoT领域RISC-V能占有优势还是Arm,我们不能让时间回答,但从历史经验来看,技术的顺利不仅关系到技术本身,还关系到很多因素。关于文章:让Arm感到压力的开源指令集RISC-V,我们有误解吗?OURStan章Xi:即使不取代Arm,RISC-V结构AI芯片也是IoT时代最重要的玩家|CCF-GAIRTan章Xi:开源RISC-V命令结构和AI芯片|CCF-GAIR事件2018下一篇文章发表了注意事项。


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