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从面向核算的CPU到面向智能的TPU

分类:微盘活动

2017-04-15

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在核算机年代,有个闻名的摩尔规律,即是说相同本钱每隔18个月晶体管数量会翻倍,反过来相同数量晶体管本钱会折半,这个规则现已极好地符合了近来50年的展开,而且能够衍生到许多相似的范畴:存储、功耗、带宽、像素。

两年前的这个月是摩尔规律宣告50周年,整整半个世纪。其时IEEE Spectrum为了留念摩尔规律50周年,特别宣告了四篇关于摩尔规律的文章。其间一篇的标题叫“Moore’s Law is Dying (and That Could Be Good)”,说的是摩尔规律不也许继续下去了。

1965年微芯片上的元件数添加了1倍,Gordon Moore所以预言这一趋势近期内将继续。1975年他修改为每两年翻一翻,后来又说是18个月,微盘代理或许说按指数律添加,每年46%。这即是摩尔规律。摩尔规律预言了半导体工业50年的展开。摩尔预言了一个光芒的将来,改动了国际。


这么高速的添加在其他工业是见不到的。美国的主粮玉米从1950年今后均匀产值每年添加2%,蒸汽涡轮式发电机把热能转换为电能,其功率在20世纪年添加率为1.5%,而1881-2014室内灯光有效性(流明每瓦)年均匀添加2.6%,而室外为3.1%。1900年洲际游览用远洋客轮每小时走35公里,而1958年用波音707每小时885公里,均匀每年进步5.6%,但这速度根本坚持不变,即使是波音787也和707差不多。1973-2014汽车燃油的换能功率年均匀进步2.5%。所以,半导体工业这50年的特别高速添加是特例,今后不也许坚持的。这并不古怪!

当元件越来越小、越来越密、越来越快、越来越廉价,添加了功耗,切割了许多商品和效劳的本钱,特别是核算机和数字相机,也包含发光二极管和光电管,这是电子、光和太阳能年代的革新。

摩尔规律这种指数级添加规则使得大多数的咱们了解起来适当艰难。人类的感知是线性的,但技能的展开是指数型的。咱们的大脑固守着线性的期望,由于这是它曩昔累积的经历。可是今日的技能展开一日千里,曩昔与今日不能同日而语,而今日也永久赶不上将来的脚步。所以,咱们突然间发现,自个身处一个完全意想不到的国际里。技能将会逼近人类前史上的某种实质的奇点,在那今后悉数人类做法都不也许以咱们了解的相貌继续存在。这即是闻名的奇点理论。

由于对技能进步高度预期的非预期效应,咱们信任技能进步将很快催生自驾驭电动汽车、特超音速飞机、私家定制的癌症治疗、心脏和肾脏的3D打印,国际将从石化到再生能源。可是,晶体管翻倍的这段时刻并没有引领人类文明的技能进步。现代生活依赖于许多进程,有待改善,特别是食物和能量的出产和人货的运送。许多前史数据阐明这实践,譬如晶体管的第一个商业运用是1952年的助听器,微处理器占有着全部20世纪,乃至更长。

摩尔规律的奇点效应从CPU、GPU、FPGA,一向到今日Google所提出的TPU,尽管没有完全闪现,但都好像预示着这一天的行将到来。


1、摩尔规律的兴起:CPU


咱们最了解的即是中央处理器(Central Processing Unit),简称CPU。它是一种超大规划的集成芯片,而且是一种通用芯片,也即是说,它能够用它来做许多品种的作业。咱们日常运用的电脑运用的处理器根本上都是CPU,看个影片、听个音乐、跑个代码,都是能够的。

CPU首要包含运算器(ALU)和操控器(CU)两大部件。此外,还包含若干个寄存器和高速缓冲存储器及完结它们之间联络的数据、操控及状况的总线。ALU首要履行算术运算、移位等操作、地址运算和转换;寄存器材首要用于保存运算中发生的数据以及指令等;CU则是担任对指令译码,而且宣告为完结每条指令所要履行的各个操作的操控信号。


CPU的冯•诺依曼构造

CPU的运转严厉遵从着冯•诺依曼构造,其中心原理是:存储程序,次序履行。全部履行进程大致如下:CPU根据程序计数器(PC)从内存中取到指令,然后通过指令总线将指令送至译码器,将转译后的指令交给时序发生器与操作操控器,再从内存中取到数据并由运算器对数据进行核算,最终通过数据总线将数据存至数据缓存寄存器以及内存。


CPU就像一个有条有理的管家,咱们叮咛的作业老是一步一步来做。可是跟着摩尔规律的失效,以及咱们对更大规划与更快处理速度的需求的添加,CPU越来越难以应对实践需求了。

摩尔规律不是一个科学规律,而是工业展开的一个预言,必定有时效性。集成度添加今后,漏电流添加,散热疑问大,时钟频率添加减慢,无法进步。线宽到2020-2030约为5纳米,适当于10个硅原子的空间。不论怎么样,总会有物理极限。晶体管数是翻倍了,但运用并没有翻倍。


所以咱们就想,咱们可不能够把好多个处理器放在同一块芯片上,让他们一起来并行干事,这么功率就会进步许多,所以多核和GPU技能就诞生了。

而第二条路即是坚持芯片不变,而在智能上立异,要在运用体系里边加智能,取得核算上的收益。这就给立异供给了满足的空间,而且延缓了摩尔规律的对立。跟着大数据年代的兴起,以人工智能为导向的各式各样的智能运用体系不断添加。而且许多软件供给商和互联网公司都开端自个做合适本公司事务的全套硬件,例如微软运用FPGA展开其事务,以及Google新近推出的TPU。


2、摩尔规律的连续:GPU


GPU英文全称Graphic Processing Unit,中文翻译为“图形处理器”。GPU是有关于CPU的一个概念,由于在现代的核算机中(特别是家用体系,游戏的发烧友)图形的处理变得越来越首要,需求一个专门的图形的中心处理器。由于关于处理图画数据来说,图画上的每一个像素点都有被处理的需求,这是一个适当大的数据,所以关于运算加快的需求图画处理范畴最为激烈,GPU也就应运而生。


CPU与GPU构造比照示意图

CPU功用模块许多,能适应杂乱运算环境;而GPU构成则相对简略,大多数晶体管首要用于构建操控电路(比方分支猜测等)和Cache,只有少部分的晶体管来完结实践的运算作业。因而,GPU的操控相对简略,且对Cache的需求小,所以大多数晶体管能够构成各类专用电路、多条流水线,使得GPU的核算速度有了突破性的腾跃,具有了更强大的处理浮点运算的才能。

其时的干流CPU通常只有4核或许6核,模拟出8个或许12个处理线程来进行运算;但一般级别的GPU就包含了成百上千个处理单元,高端的乃至更多,这关于多媒体核算中许多的重复处理进程有着天然生成的优势,一起更首要的是,它能够用来做大规划并行数据处理。

因而,尽管GPU是为了图画处理而生的,但它在构造上并没有专门为图画效劳的部件,仅仅对CPU的构造进行了优化与调整,所以如今GPU不只能够在图画处理范畴大显神通,它还被用来科学核算、暗码破解、数值剖析,海量数据处理,金融剖析等需求大规划并行核算的范畴。所以GPU也能够以为是一种较通用的芯片,又叫做GPGPU,这儿GP即是通用(General purpose)的意思。

一般人知道GPU的概念通常通过三个渠道:游戏、比特币和深度学习。

特别是近几年大热的深度学习,让包含NVIDIA在内的硬件供给商股价飞涨。尽管深度学习背后的理论早已有之,但它的兴起跟现代GPU的面世密切有关。NVIDIA的联合创始人兼首席履行官黄仁勋(Jen-Hsun Huang)一向反复强调了这一实际:“五年前,人工智能国际的大爆炸发生了,奇特的人工智能核算机科学家们找到了新的算法,让咱们有也许运用这种名为深度学习的技能,取得无人敢想的效果和认知。”

到如今为止,深度学习一向是个由大型科技公司占有主导地位的范畴,比方谷歌、百度、微软等。他们在大规划的GPU集群上布置算法,为自个的多种网络效劳供给支撑。

咱们开端意识到,机器并不是比人更聪明,它仅仅能够比人看到更多的东西,它的重视规模远超人类。正式由于这些大的数据,结合GPU这么的技能,咱们能够运用它们来训练新的算法,成效则逾越人类。

跟着大数据与人工智能年代的到来,GPU的一个竞争对手也开端觉悟,它即是FPGA。


3、摩尔规律的专业化:FPGA


2015年6月1日,Intel宣告斥资167亿美元,以每股约54美元的价格收买全球第二大FPGA厂商Altera(阿尔特拉),这是Intel成立47年以来前史上规划最大的收买。本次Intel的收买对应的估值高达35倍,这在半导体范畴现已非常稀有。

FPGA是Field Programmable Gate Array的简称,中文全称为现场可编程门阵列,它是作为专用集成电路范畴中的一种半定制电路而呈现的,既处理了全定制电路的缺乏,又克服了原有可编程逻辑器材门电路数有限的缺陷。

跟着咱们的核算需求越来越专业化,咱们期望有芯片能够愈加符合咱们的专业需求,可是考虑到硬件商品一旦成型便不行再更改这个特色,咱们便开端想,咱们可不能够出产一种芯片,让它硬件可编程。也即是说:这一刻咱们需求一个对比合适对图画进行处理的硬件体系,下一刻咱们需求一个对科学核算对比合适的硬件体系,可是咱们又不期望焊两块板子,这个时分FPGA便应运而生。

FPGA运用硬件描绘言语(Verilog或VHDL)描绘逻辑电路,能够运用逻辑归纳和规划、布线工具软件,迅速地烧录至FPGA上进行测验。咱们能够根据需求,通过可修改的衔接,把FPGA内部的逻辑块衔接起来。这就好像一个电路实验板被放在了一个芯片里。一个出厂后的制品FPGA的逻辑块和衔接能够依照规划者的需求而改动,所以FPGA能够完结所需求的逻辑功用。


FPGA构造简图

FPGA这种硬件可编程的特色使得其一经推出就受到了很大的欢迎,许多ASIC(专用集成电路)就被FPGA所替代。ASIC是指依商品需求不一样而定制化的特别标准集成电路,由特定运用者要求和特定电子体系的需求而规划、制作。包含近来Google隆重推出的TPU也算是一种ASIC。

Intel通过收买现已展示了其Xeon + FPGA的立异形式,并计划本年投放商场。Altera的FPGA商品能够让英特尔Xeon至强处理器技能构成高度定制化、整合商品,单位功耗功用比CPU+GPU形式更高。CPU + FPGA用于数据中心,关于Intel来说,这将是将来数据中心的标配。

如今在海量数据处理,干流办法是通过易编程多核CPU+GPU来完结,而从事海量数据处理运用开发(如密钥加快、图画识别、语音转录、加密和文本查找等)。规划开发人员既期望GPU易于编程,一起也期望硬件具有低功耗、高吞吐量和最低时延功用。可是依托半导体制程晋级带来的单位功耗功用在边沿递减,CPU + GPU架构规划遇到了瓶颈而,而CPU + FPGA能够供给非常好的单位功耗功用,一起易于修改和编程。

瑞士苏黎世联邦理工学院(ET Zurich)研讨发现,根据FPGA的运用加快比CPU/GPU计划,单位功耗功用可进步25倍,而时延则缩短了50到75倍,与此一起还能完结出色的I/O集成。换言之,FPGA能在单芯片上供给高能效硬件运用加快所需的中心功用,并一起供给每个开发板低功耗的处理计划。

跟着人工智能的继续火爆,Intel的首席FPGA架构师兰迪·黄(Randy Huang)博士也以为:“深度学习是人工智能方面最激动人心的范畴,由于咱们现已看到深度学习带来了最大的进步和最广泛的运用。尽管人工智能和DNN研讨倾向于运用 GPU,但咱们发现运用范畴与英特尔的下一代FPGA 架构之间是完美符合的。”

但FPGA也不是没有缺陷。FPGA有关于它的先辈ASIC芯片来说速度要慢,而且无法完结更杂乱的规划,而且会消耗更多的电能;而ASIC的出产本钱很高,假如出货量较小,则选用ASIC在经济上不太实惠。可是假如某一种需求开端增大今后,ASIC的出货量开端添加,那么某一种专用集成电路的诞生也即是一种前史趋势了。例如,Google的Tensor Processing Unit即是当下大数据和人工智能的商品。至此,TPU便登上了舞台。


4、摩尔规律的逾越:TPU


前史即是这么的风趣,对核算通用性的寻求造就了硬件从ASIC到FPGA到GPU到CPU的演变道路,而对范畴功用的寻求使得这一道路完全掉了个头,只不过这一次,好像一切的计划都在变成通用化。

跟着机器学习算法不断添加的运用在各个范畴并表现出优胜的功用,例如街景、邮件智能回复、声响查找等,关于机器学习算法硬件上的支撑也越来越变成一种需求。如今许多的机器学习以及图画处理算法大多数都跑在GPU与FPGA上面,可是这两种芯片都仍是一种通用性芯片,所以在效能与功耗上仍是不能更严密的适配机器学习算法,而且Google一向深信巨大的软件将在巨大的硬件的协助下愈加大放异彩,所以Google便在想,咱们可不能够做出一款专用机机器学习算法的专用芯片,TPU便诞生了。


Google想做一款专用机机器学习算法的专用芯片:TPU(Tensor Processing Unit)。

从姓名上咱们能够看出,TPU的创意来源于Google开源深度学习构造TensorFlow,而且开端从Google内部走向全国际。

简略来说,CPU是根据完全通用的诉求,完结的通用处理架构,GPU则首要根据图画处理的诉求,降低了一部分通用性,并关于中心逻辑做了必定的优化,是一款准通用的处理架构,以献身通用性为价值,在特定场合具有比CPU快得多的处理功率。而TPU,则关于更明晰的方针和处理逻辑,进行更直接的硬件优化,以完全献身通用性为价值,取得在特定场合的极点功率。

Google现已在它内部的数据中心跑TPU两年多了,功用指标非常拔尖,大约将硬件功用进步了7年的展开时刻,约为摩尔规律的3倍。不只连续了摩尔规律,乃至还跨越了摩尔规律的展开规则。据称,Google开端测验和线上运营环境完结更新迭代一款TPU,只需求惊人的短短22天!

TPU的高功用来源于三个方面:对发热量的操控、关于低运算精度的忍受、以及数据的本地化。

特别是关于大数的处理,相对与GPU,从存储器中取指令与数据将消耗许多的时刻,可是机器学习大多数时刻并不需求从大局缓存中取数据,所以在构造上规划的愈加本地化也加快了TPU的运转速度。

在Google数据中心的TPU其完结已干了许多作业了,例如机器学习人工智能体系RankBrain,它是用来协助Google处理查找成果并为用户供给愈加有关查找成果的;还有街景Street View,用来进步地图与导航的准确性的;当然还有下围棋的核算机程序AlphaGo。

在描绘AlphaGo的那篇Nature文章中看到,AlphaGo仅仅跑在CPU + GPUs上,文章中说AlphaGo的完好版别运用了40个查找线程,跑在48块CPU和8块GPU上,AlphaGo的分布式版别则运用了更多的机器,40个查找线程跑在1202个CPU和176块GPU上。这个装备是和樊麾竞赛时运用的,所以其时李世乭看到AlphaGo与樊麾的对弈进程后对人机大战很有信心。可是就在短短的几个月时刻,Google就把运转AlphaGo的硬件渠道换成了TPU,然后对战的形势当即变得一边倒。


装有TPUs的Google效劳器机架

在本年举行的ISCA 2017(核算机体系构造尖端会议)上面,Google总算揭示了TPU的细节。在论文中,谷歌将 TPU 的功用和功率与 Haswell CPU 和英伟达 Tesla K80 GPU 做了翔实的对比,从中能够了解 TPU 在功用杰出的因素。对的,你没有看错,75位联合作者!包含体系构造范畴的大牛David Patterson!



5、大数据的后摩尔年代


跟着大数据年代的到来,深度学习运用的许多出现,使得超级核算机的架构逐步向深度学习运用优化,从传统CPU为主GPU为辅的英特尔处理器变为GPU为主CPU为辅的构造。尽管其时核算体系仍将坚持着“CPU + 协处理器”的混合架构。可是,在协处理商场,跟着人工智能尤其是机器学习运用许多出现,各大巨子纷繁完善商品、推出新品。

假如非要顺理成章一下,那么CPU是面向核算的,GPU是面向数据的,FPGA是面向范畴的,而TPU则是面向智能的。

大约在四年前,谷歌开端注意到深度神经网络在各种效劳中的真实潜力,由此发生的核算力需求——硬件需求,也就非常明晰。详细说,CPU和GPU把模型训练好,谷歌需求别的的芯片加快核算,通过这一步,神经网络就能够用于商品和效劳了。

TPU的总规划师即是闻名的硬件大牛Norman Jouppi,参加Google前是MIPS处理器的首席架构师之一,开创了许多内存体系中的新技能。Jouppi表明:TPU 跟CPU或GPU一样是可编程的。TPU不是专为某一个神经网络模型规划的,TPU能在多种网络(卷积网络、LSTM模型和大规划全衔接的神经网络模型)上履行CISC指令。所以,TPU 是可编程的,但 TPU 运用矩阵作原语(primitive)而不是向量或标量。

因而,能够看到,除了TPU能够非常好更快地运转机器学习算法,Google发布它应该还在下一盘大棋。

Google说他们的方针是在工业界的机器学习方面起到先锋带头作用,并使得这种立异的力量惠及每一位用户,而且让用户非常好地运用TensorFlow 和 Cloud Machine Learning。本来就像微软为它的HoloLens增强实践头显装备了全息处理单元(Holographic processing unit,HPU),像TPU这么的专业硬件仅仅它远大征程的一小步,不只仅是想让自个在公共云范畴超越商场老迈Amazon Web Services (AWS)。跟着时刻的推移,Google会放出更多的机器学习API,如今Google现已推出了云机器学习渠道效劳和视觉API,咱们能够信任,做大数据和机器学习技能与商场的领头羊才是Google更大的方针。

就这么,Google从摩尔规律的一个共同视角,开端用TPU、TensorFlow、Kaggle等重新界说了自个。

TPU的硬件基础设施、TensorFlow和Cloud ML的机器学习渠道、加上Kaggle的竞技场,这些冰山上的一角视乎预示着将来将会有无数个黄士杰(AlphaGo大脑的中心缔造者之一)开端承受各种严苛的应战,进而创造出属于人类的荣誉。

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