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　　量子位 报道 | 公众号 QbitAI

　　AI芯片哪家强？现在，有直接的对比与参考了。

　　英国一名资深芯片工程师James W. Hanlon，盘点了当前十大AI训练芯片。

　　并给出了各个指标的横向对比，也是目前对AI训练芯片最新的讨论与梳理。

　　其中，华为昇腾910是中国芯片厂商唯一入选的芯片，其性能如何，也在这一对比中有了展现。

　　△ *代表推测，?代表单芯片数据。Cerebras Wafer-Scale Engine

　　这一芯片于今年8月份正式面世，被称为“史上最大AI芯片”，名为“晶圆级引擎”（Cerebras Wafer Scale Engine，简称WSE）。

　　其最大的特征是将逻辑运算、通讯和存储器集成到单个硅片上，是一种专门用于深度学习的芯片。

　　一举创下4项世界纪录：

　　晶体管数量最多的运算芯片：总共包含1.2万亿个晶体管。虽然三星曾造出2万亿个晶体管的芯片，却是用于存储的eUFS。

　　芯片面积最大：尺寸约20厘米×23厘米，总面积46225平方毫米。

　　片上缓存最大：包含18GB的片上SRAM存储器。

　　运算核心最多：包含410,592个处理核心

　　之所以能够有如此亮眼的数据，直接得益于其集成了84个高速互连的芯片，单个芯片在FP32上的峰值性能表现为40 Tera FLOPs，芯片功率达15千瓦，与AI集群相当。

　　片上缓存也达到了18GB，是GPU缓存的3000倍；可提供每秒9PB的内存带宽， 比GPU快10,000倍。

　　晶片规模集成，并不是一个新的想法，但产量、功率传输和热膨胀相关的问题使其很难商业化。在这些方面，Cerebras都给出了相应的解决办法：

　　为了解决缺陷导致良率不高的问题，Cerebras在设计的芯片时候考虑了1~1.5%的冗余，添加了额外的核心，当某个核心出现问题时将其屏蔽不用，因此有杂质不会导致整个芯片报废。

　　Cerebras与台积电合作发明了新技术，来处理具有万亿加晶体管芯片的刻蚀和通讯问题。

　　在芯片上方安装了一块“冷却板”，使用多个垂直安装的水管直接冷却芯片。

　　Cerebras公司由Sean Lie（首席硬件架构师）、Andrew Feldman（首席执行官）等人于2016年创立。后者曾创建微型服务器公司SeaMicro，并以3.34亿美元的价格出售给AMD。

　　该公司在加州有194名员工，其中包括173名工程师，迄今为止已经从Benchmark等风投机构获得了1.12亿美元的投资。

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　　Google TPU（v1、v2、v3）

　　Google TPU系列芯片正式发布于2016年，第一代芯片TPU v1只用于推理，而且只支持整数运算。

　　通过在PCIe-3之间发送指令来执行矩阵乘法和应用激活函数，从而为主机CPU提供加速，节省了大量的设计和验证时间。其主要数据为：

　　芯片面积331平方毫米，28nm制程

　　频率为700 MHz，功耗28-40W

　　片上存储为28 MB SRAM：24MB 用于激活，4MB 用于累加器

　　芯片面积比例：35%用于内存，24%用于矩阵乘法单元，剩下的41%面积用于逻辑。

　　256x256x8b收缩矩阵乘法单元(64K MACs/cycle)

　　Int8和 INT16算法(峰值分别为92和23 TOPs/s)

　　IO数据：

　　可以通过两个接口访问8 GB DDR3-2133 DRAM，速度为34 GB/s

　　PCIe-3x16 (14 GBps)

　　2017年5月，Google TPU v2发布，改进了TPU v1的浮点运算能力，并增强了其内存容量、带宽以及HBM 集成内存，不仅能够用于推理，也能够用于训练。其单个芯片的数据如下：

　　20nm制程，功耗在200-250W（推测）

　　BFloat16上性能表现为45 TFLOPs，也支持 FP32

　　具有标量和矩阵单元的双核

　　集成4块芯片后，峰值性能为180 TFLOPs

　　单核数据：

　　128x128x32b收缩矩阵单元(MXU)

　　8GB专用HBM，接入带宽300 GBps

　　BFloat16上的最大吞吐量为22.5 TFLOPs

　　IO数据：

　　16Gb HBM集成内存，600 GBps带宽(推测)

　　PCIe-3 x8 (8 GBps)

　　Google TPU v2发布一年之后，Google再度发布新版芯片——TPU v3。

　　但关于TPU v3的细节很少，很可能只是对TPU v2一个渐进式改版，性能表现翻倍，增加了HBM2内存使容量和带宽翻倍。其单个芯片的数据如下：

　　16nm或12nm制程，功耗估计在200W

　　BFloat16的性能为105 TFLOPs，可能是MXUs的2倍到4倍

　　每个MXU都能访问8GB的专用内存

　　集成4个芯片后，峰值性能420 TFLOPs

　　IO数据：

　　32GB的HBM2集成内存，带宽为1200GBps (推测)

　　PCIe-3 x8 (8 GBps)（推测）

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　　Graphcore IPU

　　Graphcore成立于成立于2016年，不仅备受资本和业界巨头的青睐，还颇受业内大佬的认可。

　　2018年12月，宣布完成2亿美元的D轮融资，估值17亿美元。投资方有宝马、微软等业界巨头，还有著名的风投公司Sofina、Atomico等。

　　AI巨头Hinton、DeepMind创始人哈萨比斯，都直接表达了赞美。

　　Graphcore IPU是这家公司的明星产品，其架构与大量具有小内存的简单处理器高度并行，通过一个高带宽的“交换”互连连接在一起。

　　其架构在一个大容量同步并行(BSP)模型下运行，程序的执行按照一系列计算和交换阶段进行。同步用于确保所有进程准备好开始交换。

　　BSP模型是一个强大的编程抽象，用于排除并发性风险，并且BSP的执行，允许计算和交换阶段充分利用芯片的能源，从而更好地控制功耗。可以通过链接10个IPU间链路来建立更大的IPU芯片系统。其核心数据如下：

　　16nm制程，236亿个晶体管，芯片面积大约为800平方毫米，功耗为150W，PCIe卡为300 W

　　1216个处理器，在FP32累加的情况下，FP16算法峰值达到125 TFLOPs

　　分布在处理器核心之间有300 MB的片上内存，提供45 TBps的总访问带宽

　　所有的模型状态保存在芯片上，没有直接连接DRAM

　　IO数据：

　　2x PCIe-4的主机传输链接

　　10倍的卡间IPU链接

　　共384GBps的传输带宽

　　单核数据：

　　混合精度浮点随机算法

　　最多运行六个线程

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　　Habana Labs Gaudi

　　Habana Labs同样成立于2016年，是一家以色列AI芯片公司。

　　2018年11月，完成7500万美元的B轮募资，总募资约1.2亿美元。

　　Gaudi芯片于今年6月亮相，直接对标英伟达的V100。

　　其整体的设计，与GPU也有相似之处，尤其是更多的SIMD并行性和HBM2内存。

　　芯片集成了10个100G 以太网链路，支持远程直接内存访问(RDMA)。与英伟达的NVLink或OpenCAPI相比，这种数据传输功能允许使用商用网络设备构建大型系统。其核心数据如下：

　　TSMC 16 nm制程（CoWoS工艺），芯片尺寸大约为500平方毫米

　　异构架构：GEMM操作引擎、8个张量处理核(TPCs)

　　SRAM内存共享

　　PCIe卡功耗为200W，夹层卡为300W

　　片上内存未知

　　TPC核心数据：

　　VLIW SIMD并行性和一个本地SRAM内存

　　支持混合精度运算：FP32、 BF16，以及整数格式运算(INT32、INT16、INT8、UINT32、UINT8)

　　随机数生成、超越函数：Sigmoid、Tanh、GeLU

　　IO数据：

　　4x 提供32 GB的HBM2-2000 DRAM 堆栈， 整体达1 TBps

　　芯片上集成10x 100GbE 接口，支持融合以太网上的 RDMA (RoCE v2)

　　PCIe-4 x16主机接口

　　Huawei Ascend 910

　　华为昇腾910，同样直接对标英伟达V100，于今年8月份正式商用，号称业内算力最强的AI训练芯片。主打深度学习的训练场景，主要客户面向AI数据科学家和工程师。

　　其核心数据为：

　　7nm+EUV工艺，456平方毫米

　　集成4个96平方毫米的 HBM2栈和 Nimbus IO处理器芯片

　　32个达芬奇内核

　　FP16性能峰值256TFLOPs (32x4096x2) ，是 INT8的两倍

　　32 MB的片上 SRAM (L2缓存)

　　功耗350W

　　互联和IO数据：

　　内核在6 x 4的2d网格封包交换网路中相互连接，每个内核提供128 GBps 的双向带宽

　　4 TBps的L2缓存访问

　　1.2 TBps HBM2接入带宽

　　3x30GBps 芯片内部 IOs

　　2 x 25 GBps RoCE 网络接口

　　单个达芬奇内核数据：

　　3D 16x16x16矩阵乘法单元，提供4,096个 FP16 MACs 和8,192个 INT8 MACs

　　针对 FP32(x64)、 FP16(x128)和 INT8(x256)的2,048位 SIMD 向量运算

　　支持标量操作

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　　Intel NNP-T

　　这是Xeon Phi之后，英特尔再次进军AI训练芯片，历时4年，壕购4家创业公司，花费超过5亿美元，在今年8月份发布。

　　神经网络训练处理器NNP-T中的“T”指Train，也就是说这款芯片用于AI推理，处理器代号为Spring Crest。

　　NNP-T将由英特尔的竞争对手台积电（TSMC）制造，采用16nm FF+工艺。

　　NNP-T有270亿个16nm晶体管，硅片面积680平方毫米，60mmx60mm 2.5D封装，包含24个张量处理器组成的网格。

　　核心频率最高可达1.1GHz，60MB片上存储器，4个8GB的HBM2-2000内存，它使用x16 PCIe 4接口，TDP为150~250W。

　　每个张量处理单元都有一个微控制器，用于指导是数学协处理器的运算，还可以通过定制的微控制器指令进行扩展。

　　NNP-T支持3大主流机器学习框架：TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle，还支持C++ 深度学习软件库、编译器nGraph。

　　在算力方面，芯片最高可以达到每秒119万亿次操作（119TOPS），但是英特尔并未透露是在INT8还是INT4上的算力。

　　作为对比，英伟达Tesla T4在INT8上算力为130TOPS，在INT4上为260TOPS。

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　　英伟达Volta架构芯片

　　英伟达Volta，2017年5月公布，从 Pascal 架构中引入了张量核、 HBM2和 NVLink 2.0。

　　英伟达V100芯片就是基于此架构的首款GPU芯片，其核心数据为：

　　TSMC 12nm FFN工艺，211亿个晶体管，面积为815平方毫米

　　功耗为300W，6 MB L2缓存

　　84个SM，每个包含：64个 FP32 CUDA 核，32个 FP64 CUDA 核和8个张量核(5376个 FP32核，2688个 FP64核，672个 TCs)。

　　单个Tensor Core每时钟执行64个FMA操作（总共128 FLOPS），每个SM具有8个这样的内核，每个SM每个时钟1024个FLOPS。

　　相比之下，即使采用纯FP16操作，SM中的标准CUDA内核只能在每个时钟产生256个FLOPS。

　　每个SM，128 KB L1数据缓存 / 共享内存和4个16K 32位寄存器。

　　IO数据：

　　32 GB HBM2 DRAM，900 GBps带宽

　　300 GBps的NVLink 2.0

　　英伟达Turing架构芯片

　　Turing架构是对Volta架构的升级，于2018年9月发布，但 CUDA 和张量核更少。

　　因此，它的尺寸更小，功率也更低。除了机器学习任务，它还被设计用来执行实时射线追踪。其核心数据为：

　　TSMC 12nm FFN工艺，面积为754平方毫米，186亿个晶体管，功耗260W

　　72个SM，每个包含：64个 FP32核，64个 INT32核，8个张量核(4608个 FP32核，4608个 INT32核和576个 TCs)

　　带有boost时钟的峰值性能：FP32上为16.3 TFLOPs、FP16上为130.5 TFLOPs、INT8上为261 TFLOPs、INT4上为522 TFLOPs

　　片上内存为24.5 MB，在6MB的 L2缓存和256KB 的 SM 寄存器文件之间

　　基准时钟为1455 MHz

　　IO数据：

　　12x32位 GDDR6存储器，提供672 GBps 聚合带宽

　　2x NVLink x8链接，每个链接提供多达26 GBps 的双向速度

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