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AI硬件加速器公司盤點：探索全球科技行業(yè)熱門領(lǐng)域的最新動態(tài),網(wǎng)絡(luò)營銷網(wǎng)絡(luò)推廣發(fā)布日期：2025-02-19 00:00:00 瀏覽次數(shù)：

機器心臟匯編

在上一篇文章中，普林斯頓大學(xué)Adi Fuchs的前Apple 和PhD專注于AI加速器的秘密基石：教學(xué)設(shè)置架構(gòu)ISA，可重構(gòu)處理器等。在本文中，我們將遵循作者的想法來審查相關(guān)的AI硬件公司并查看哪些公司在這一領(lǐng)域努力。

這是本系列博客中的第四篇文章，該文章主要介紹與AI加速器相關(guān)的公司。全球科技行業(yè)中最熱門的領(lǐng)域之一是AI硬件。本文回顧了AI硬件行業(yè)的當(dāng)前狀態(tài)，并概述了公司在尋找解決AI硬件加速問題的******方法時所做的不同賭注。

對于許多AI硬件公司而言，近年來似乎是AI硬件開發(fā)的黃金時代。在過去的三年中，的股價飆升了約500％，超過了英特爾，成為世界上最高的資本芯片公司。其他初創(chuàng)公司似乎也很熱，在過去的幾年中，他們花費了數(shù)十億美元來資助AI硬件初創(chuàng)公司，以挑戰(zhàn)的AI領(lǐng)導(dǎo)力。

AI硬件初創(chuàng)公司 - 截至2021年4月的總?cè)谫Y。資料來源：

此外，還有一些有趣的獲取故事。 2016年，英特爾以3.5億美元的價格收購，并于2019年底收購了另一家名為該公司的AI初創(chuàng)公司，該公司取代了提供的解決方案。非常有趣的是，英特爾為收購支付了20億美元，是收購的幾倍。

AI芯片字段，或更確切地說，AI加速器字段（到目前為止，它不僅是芯片）包含了無數(shù)的解決方案和方法，因此讓我們回顧這些方法的主要原理。

AI加速器的不同實現(xiàn)方法

：GPU + CUDA

如果您是可耕地的土地，您希望使用哪一個？兩只堅固的母牛還是1024只雞？（看起來粘土）

成立于1993年，是最早研究加速計算的主要公司之一。一直是GPU行業(yè)的先驅(qū)，后來為游戲機，工作站和筆記本電腦提供了各種GPU產(chǎn)品線，并已成為世界領(lǐng)導(dǎo)者。如先前文章所述，GPU使用數(shù)千個簡單的核心。相比之下，CPU使用的核心更少。

最初，GPU主要用于圖形，但在2000年代中期，它們被廣泛用于分子動力學(xué)，天氣預(yù)測和物理模擬等科學(xué)應(yīng)用中。新應(yīng)用程序和軟件框架（例如CUDA）的引入為將新字段移植到GPU的道路，因此GPU逐漸成為通用的GPU（-GPU），稱為簡稱。

挑戰(zhàn)：使用GPU贏得錯誤和百分比。資料來源：

從歷史上看，人們可能會說很幸運，因為現(xiàn)代AI開始了CUDA流行和成熟?；蛘哂腥丝赡軙庌q說，正是GPU和CUDA的成熟度和普及使研究人員能夠輕松有效地開發(fā)AI應(yīng)用程序。無論哪種方式，歷史都是由獲獎?wù)咦珜懙?- 實際上，最有影響力的AI研究，例如在GPU上進行和評估，當(dāng)AI 爆發(fā)時，處于最前沿的狀態(tài)。

SIMT執(zhí)行模型。資料來源：

GPU遵循單個指令多線程（SIMT）編程模型，其中相同的指令在不同的內(nèi)核/線程上同時執(zhí)行，每個指令根據(jù)其分配的線程ID執(zhí)行數(shù)據(jù)部分。所有內(nèi)核在框架同步（鎖定步驟）中運行線程，從而大大簡化了控制流。另一方面，Simt仍然是概念上的多線程C級編程模型，該模型已用于AI，但不是專門為AI設(shè)計的。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序和硬件處理都可以描述為計算圖，因此擁有一個捕獲圖語義的編程框架更為自然和有效。

從CPU轉(zhuǎn)移到GPU體系結(jié)構(gòu)是朝著正確方向邁出的重要一步，但這還不夠。 GPU仍然是傳統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)，使用與CPU相同的計算模型。 CPU受其體系結(jié)構(gòu)的限制，并在科學(xué)應(yīng)用等領(lǐng)域逐漸被GPU所取代。因此，通過專門為AI設(shè)計計算模型和硬件，我們希望能在AI應(yīng)用程序市場中占有一席之地。

的GPU，CPU和DPU路線圖。資料來源：

從兩個角度開發(fā)AI：（i）引入核心；（ii）通過收購公司。例如，數(shù)十億美元的收購和即將進行的ARM收購。

它首次在數(shù)據(jù)中心CPU上合作，名為“ Grace”，該中心以美國后將和計算機編程Grace的先驅(qū)命名。作為一個高度專用的處理器，GRACE主要針對大型數(shù)據(jù)密集型HPC和AI應(yīng)用程序。新一代自然語言處理模型的培訓(xùn)將具有超過1萬億個參數(shù)。基于寬限期的系統(tǒng)與GPU緊密集成，并比當(dāng)前最新的DGX系統(tǒng)（在X86 CPU上運行）高10倍。

GRACE得到HPC軟件開發(fā)套件的支持，以及一套CUDA和CUDA-X庫，以加速2000年GPU應(yīng)用程序。

成立于2016年。隨著AI模型變得更加復(fù)雜，需要在訓(xùn)練期間使用更多的記憶，通信和計算能力。因此，設(shè)計了晶圓級發(fā)動機（WSE），這是一個比薩餅大小的芯片。

。資料來源：IEEE

在稱為晶圓的硅晶片上制作典型的加工芯片。作為制造過程的一部分，晶片分為稱為芯片的小塊，這就是我們所說的處理器芯片。一個典型的晶圓可以容納數(shù)百甚至數(shù)千個這樣的芯片，每個芯片通常范圍從約10平方毫米到830平方英毫米。 A100 GPU被認(rèn)為是******的芯片，尺寸為826平方毫米，可以包裝542億晶體管，為大約7,000個加工核心提供動力。

WSE-2與A100規(guī)范比較。圖片注意：

超級計算機功能不僅可以在一個大型芯片上提供，而且通過與學(xué)術(shù)機構(gòu)和美國國家實驗室的合作，它們還提供軟件堆棧和編譯器工具鏈。它的軟件框架基于Lair（ - ）和C ++擴展庫，初級程序員可以用來編寫內(nèi)核（類似于CUDA），也可以用來從或其他框架中無縫降低高級代碼。

總而言之，非常規(guī)的方法吸引了許多行業(yè)內(nèi)部人士。但是較大的芯片意味著核心和處理器由于缺陷而更有可能失敗，因此如何控制制造缺陷，如何冷卻近一百萬個核心，如何同步它們，如何對其進行編程等。一個解決方案，但可以肯定的是，它吸引了許多人的注意。

它是最早推出商業(yè)AI加速器的初創(chuàng)公司之一，即IPU（單位）。他們曾與微軟，戴爾以及其他商業(yè)和學(xué)術(shù)機構(gòu)合作。

目前，已經(jīng)開發(fā)了第二代IPU，其解決方案基于一個內(nèi)部軟件堆棧。您可以將基于或ONNX的模型轉(zhuǎn)換為命令式，C ++ - 兼容代碼，以支持公司的頂點編程（）。像CUDA一樣，還支持低級C ++編程以提高潛在性能。

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