详解AI芯片和传统芯片的差别，到底在那里？

本文主要是介绍详解AI芯片和传统芯片的差别，到底在那里？，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

成立仅两年国内专做人工智能FPGA加速算法的初创公司深鉴科技被国际巨头赛灵思收购了，在业界引起不小的震动。目前国内做AI芯片的公司可谓不少了，AI芯片已然成为了当下芯片行业最热领域。但是大部分人对AI芯片的架构应该都不是太了解。那么AI 芯片和传统芯片有何区别？AI芯片的架构到底是怎么样的？

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先回答问题， （1）性能与传统芯片，比如CPU、GPU有很大的区别。在执行AI算法时，更快、更节能。 （2）工艺没有区别，大家都一样。至少目前来看，都一样。 所谓的AI芯片，一般是指针对AI算法的ASIC（专用芯片）。 传统的CPU、GPU都可以拿来执行AI算法，但是速度慢，性能低，无法实际商用。

比如，自动驾驶需要识别道路行人红绿灯等状况，但是如果是当前的CPU去算，那么估计车翻到河里了还没发现前方是河，这是速度慢，时间就是生命。如果用GPU，的确速度要快得多，但是，功耗大，汽车的电池估计无法长时间支撑正常使用，而且，老黄家的GPU巨贵，经常单块上万，普通消费者也用不起，还经常缺货。另外，GPU因为不是专门针对AI算法开发的ASIC，所以，说到底，速度还没到极限，还有提升空间。而类似智能驾驶这样的领域，必须快！在手机终端，可以自行人脸识别、语音识别等AI应用，这个必须功耗低，所以GPU OUT！

所以，开发ASIC就成了必然。

说说，为什么需要AI芯片。

AI算法，在图像识别等领域，常用的是CNN卷积网络，语音识别、自然语言处理等领域，主要是RNN，这是两类有区别的算法。但是，他们本质上，都是矩阵或vector的乘法、加法，然后配合一些除法、指数等算法。

一个成熟的AI算法，比如YOLO-V3，就是大量的卷积、残差网络、全连接等类型的计算，本质是乘法和加法。对于YOLO-V3来说，如果确定了具体的输入图形尺寸，那么总的乘法加法计算次数是确定的。比如一万亿次。（真实的情况比这个大得多的多）

那么要快速执行一次YOLO-V3，就必须执行完一万亿次的加法乘法次数。

这个时候就来看了，比如IBM的POWER8，最先进的服务器用超标量CPU之一，4GHz，SIMD，128bit，假设是处理16bit的数据，那就是8个数，那么一个周期，最多执行8个乘加计算。一次最多执行16个操作。这还是理论上，其实是不大可能的。

那么CPU一秒钟的巅峰计算次数=16X4Gops=64Gops。

这样，可以算算CPU计算一次的时间了。

同样的，换成GPU算算，也能知道执行时间。因为对GPU内部结构不熟，所以不做具体分析。

再来说说AI芯片。比如大名鼎鼎的谷歌的TPU1.

TPU1，大约700M Hz，有256X256尺寸的脉动阵列，如下图所示。一共256X256=64K个乘加单元，每个单元一次可执行一个乘法和一个加法。那就是128K个操作。（乘法算一个，加法再算一个）

另外，除了脉动阵列，还有其他模块，比如激活等，这些里面也有乘法、加法等。

所以，看看TPU1一秒钟的巅峰计算次数至少是=128K X 700MHz=89600Gops=大约90Tops。

对比一下CPU与TPU1，会发现计算能力有几个数量级的差距，这就是为啥说CPU慢。

当然，以上的数据都是完全最理想的理论值，实际情况，能够达到5%吧。因为，芯片上的存储不够大，所以数据会存储在DRAM中，从DRAM取数据很慢的，所以，乘法逻辑往往要等待。另外，AI算法有许多层网络组成，必须一层一层的算，所以，在切换层的时候，乘法逻辑又是休息的，所以，诸多因素造成了实际的芯片并不能达到利润的计算峰值，而且差距还极大。

可能有人要说，搞研究慢一点也能将就用。

目前来看，神经网络的尺寸是越来越大，参数越来越多，遇到大型NN模型，训练需要花几周甚至一两个月的时候，你会耐心等待么？突然断电，一切重来？（曾经动手训练一个写小说的AI，然后，一次训练（50轮）需要大约一天一夜还多，记得如果第一天早上开始训练，需要到第二天下午才可能完成，这还是模型比较简单，数据只有几万条的小模型呀。）

修改了模型，需要几个星期才能知道对错，确定等得起？

突然有了TPU，然后你发现，吃个午饭回来就好了，参数优化一下，继续跑，多么爽！

计算速度快，才能迅速反复迭代，研发出更强的AI模型。速度就是金钱。

GPU的内核结构不清楚，所以就不比较了。肯定的是，GPU还是比较快的，至少比CPU快得多，所以目前大多数都用GPU，这玩意随便一个都能价格轻松上万，太贵，而且，功耗高，经常缺货。不适合数据中心大量使用。

总的来说，CPU与GPU并不是AI专用芯片，为了实现其他功能，内部有大量其他逻辑，而这些逻辑对于目前的AI算法来说是完全用不上的，所以，自然造成CPU与GPU并不能达到最优的性价比。

谷歌花钱研发TPU，而且目前已经出了TPU3，用得还挺欢，都开始支持谷歌云计算服务了，貌似6点几美元每小时吧，不记得单位了，懒得查.

可见，谷歌觉得很有必要自己研发TPU。

目前在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域，精度最高的算法就是基于深度学习的，传统的机器学习的计算精度已经被超越，目前应用最广的算法，估计非深度学习莫属，而且，传统机器学习的计算量与 深度学习比起来少很多，所以，我讨论AI芯片时就针对计算量特别大的深度学习而言。毕竟，计算量小的算法，说实话，CPU已经很快了。而且，CPU适合执行调度复杂的算法，这一点是GPU与AI芯片都做不到的，所以他们三者只是针对不同的应用场景而已，都有各自的主场。

至于为何用了CPU做对比？

而没有具体说GPU。是因为，我说了，我目前没有系统查看过GPU的论文，不了解GPU的情况，故不做分析。因为积累的缘故，比较熟悉超标量CPU，所以就用熟悉的CPU做详细比较。而且，小型的网络，完全可以用CPU去训练，没啥大问题，最多慢一点。只要不是太大的网络模型。

那些AI算法公司，比如旷世、商汤等，他们的模型很大，自然也不是一块GPU就能搞定的。GPU的算力也是很有限的。

至于说CPU是串行，GPU是并行

没错，但是不全面。只说说CPU串行。这位网友估计对CPU没有非常深入的理解。我的回答中举的CPU是IBM的POWER8，百度一下就知道，这是超标量的服务器用CPU，目前来看，性能已经是非常顶级的了，主频4GHZ。不知是否注意到我说了这是SIMD？这个SIMD，就代表他可以同时执行多条同样的指令，这就是并行，而不是串行。单个数据是128bit的，如果是16bit的精度，那么一周期理论上最多可以计算八组数据的乘法或加法，或者乘加。这还不叫并行？只是并行的程度没有GPU那么厉害而已，但是，这也是并行。

不知道为啥就不能用CPU来比较算力？

有评论很推崇GPU。说用CPU来做比较，不合适。

拜托，GPU本来是从CPU中分离出来专门处理图像计算的，也就是说，GPU是专门处理图像计算的。包括各种特效的显示。这也是GPU的天生的缺陷，GPU更加针对图像的渲染等计算算法。但是，这些算法，与深度学习的算法还是有比较大的区别，而我的回答里提到的AI芯片，比如TPU，这个是专门针对CNN等典型深度学习算法而开发的。另外，寒武纪的NPU，也是专门针对神经网络的，与TPU类似。

谷歌的TPU，寒武纪的DianNao，这些AI芯片刚出道的时候，就是用CPU/GPU来对比的。

看看，谷歌TPU论文的摘要直接对比了TPU1与CPU/GPU的性能比较结果，见红色框：

这就是摘要中介绍的TPU1与CPU/GPU的性能对比。

再来看看寒武纪DianNao的paper，摘要中直接就是DianNao与CPU的性能的比较，见红色框：

回顾一下历史

上个世纪出现神经网络的时候，那一定是用CPU计算的。

比特币刚出来，那也是用CPU在挖。目前已经进化成ASIC矿机了。比特大陆了解一下。

从2006年开始开启的深度学习热潮，CPU与GPU都能计算，发现GPU速度更快，但是贵啊，更多用的是CPU，而且，那时候GPU的CUDA可还不怎么样，后来，随着NN模型越来越大，GPU的优势越来越明显，CUDA也越来越6，目前就成了GPU的专场。

寒武纪2014年的DianNao（NPU）比CPU快，而且更加节能。ASIC的优势很明显啊。这也是为啥要开发ASIC的理由。

至于说很多公司的方案是可编程的，也就是大多数与FPGA配合。你说的是商汤、深鉴么？的确，他们发表的论文，就是基于FPGA的。

这些创业公司，他们更多研究的是算法，至于芯片，还不是重点，另外，他们暂时还没有那个精力与实力。FPGA非常灵活，成本不高，可以很快实现架构设计原型，所以他们自然会选择基于FPGA的方案。不过，最近他们都大力融资，官网也在招聘芯片设计岗位，所以，应该也在涉足ASIC研发了。

如果以FPGA为代表的可编程方案真的有巨大的商业价值，那他们何必砸钱去做ASIC？

说了这么多，我也是半路出家的，因为工作需要而学习的。按照我目前的理解，看TPU1的专利及论文，一步一步推导出内部的设计方法，理解了TPU1，大概就知道了所谓的AI处理器的大部分。然后研究研究寒武纪的一系列论文，有好几种不同的架构用于不同的情况，有兴趣可以研究一下。然后就是另外几个独角兽，比如商汤、深鉴科技等，他们每年都会有论文发表，没事去看看。这些论文，大概就代表了当前最先进的AI芯片的架构设计了。当然，最先进，别人肯定不会公开，比如谷歌就不曾公开关于TPU2和TPU3的相关专利，反正我没查到。不过，没事，目前的文献已经代表了最近几年最先进的进展了。

现在所说的AI芯片，可以分两类，一类是面向训练和推断(Inference)皆可的，这个活GPGPU可以干，CPU也可以干，FPGA（Altera的Stratix系列）也都行，但是Google的TPU2和Bitmain的sophon之类因为专门设计可能在能耗比上有优势。这类产品相对GPGPU，整体类似，保留了相当多的浮点处理单元的同时（或者说建立了很多张量计算单元），抛弃了一些没啥用的图形流水线的玩意，提高了能耗表现。这部分玩家少，但是却更有趣。当然ICLR也有琢磨用定点器件训练的工作，Xilinx家是希望XNOR-net让定点器件都能参与训练。

另一类是Inference Accelerator推断加速芯片，简单说就是把训练好的模型在芯片上跑。这块是真的百花齐放，比如的寒武纪NPU，Intel Movidius(还有个Nervana应该类似XeonPhi用来训练的)，深鉴的DPU，地平线BPU，Imagination的PowerVR 2NX，ARM的Project Trillium，还有一堆IP。这类产品既有产品，又提供IP让其他开发者讲深度学习加速器集成到SoC内。另外这里需要单独说下Tegra X2这个产品，这个相当于一个小的桌面平台，ARM处理器加Nvidia GPU可以提供完整的训练推断能力，当然功耗也很高。其他的加速芯片，我觉得最好分成两类，浮点的和定点的。浮点的也只是FP16半精度的，当然支持FP16也支持INT8，比如寒武纪的NPU和Intel Movidius。一类就是纯定点的比如地平线的BPU还有Imagination的PowerVR 2NX之类。当然也有混合的，这块后面细说。

首先说下非ASIC的，Deephi部分产品使用了ZYNQ实现，使用ZYNQ最大的好处就是省了流片费用，使用DSP48和资源实现乘加器完成定点操作，浮点交给CortexA9硬核，Deephi主要是工作在模型剪枝定点化方面，之前和汪玉老师交流，网络定点化时候部分层定点化定点化损失较高，因此保留部分层（主要是最后的）浮点，和嘉楠智耘做加速的人聊也印证这部分，用SOPC比较省事。再就是兼职的比如高通AI平台使用了Adreno GPU和Hexagon DSP做（主要是DSP，风评貌似能耗比970那个好看），SNPE主要是OpenCL折腾用GPU和DSP之类资源推断，MTK和AAPL也类似。其他的差别就很大了Intel Movidius发布较早，支持浮点推断，实际里面是VLIW的SIMD单元，这玩意和之前ATi显卡，或者说DSP设计类似。其他的因为在下看到公开资料不多，瞎说说，一般AI加速器都主要是针对现有网络，做定点或者浮点计算的优化，当然首先还是堆运算单元（矩阵运算单元，乘加），然后减少内存数据搬运，970上那个可能挂在CCI上，然后靠较多缓存，PowerVR 2NX那个貌似是优化到4bit的内存控制器？通过优化内存数据通路，减少一些内存带宽需求之列，总体其实还是关联的。感觉上这类东西接近超多核的DSP，不过是精简的毕竟DSP还能做点控制，笑。

另外某种程度上说，对新的网络优化很差，一般工业比学术慢一年多，比如DenseNet出来了，片子只支持到Resnet。

关于下面两个问题：

如果让GPGPU或者CPU做inference能耗比肯定不好看，但是浮点inference一般比定点化或者精度降低后的情况准确率高（当然存在定点化后泛化能力好的情况）。但是NPU只能在CPU控制下做特定任务就很丢人了，没有很多的应用支持，NPU就很鸡肋，在手机上，很多时候你根本用不到NPU，所以我觉得需要的时候用Mali啥的顶顶得了……

没有啥差别，和别的比如手机SoC，显卡GPU用一套工艺，有钱上新制程，新工艺咯。

人工智能究竟能给我们的生活带来什么？以我们最熟悉的手机为例，日常的拍照美颜已经稀松平常，但目前的自拍软件在拍摄完成后，需要上传到云端，通过通用模型来完成“一键美颜”。而移动端的 AI 芯片则可根据用户平时的喜好，在照片拍摄完成后（甚至拍摄之前的取景阶段）就同步完成照片美化，这对于现有的CPU来说是难以完成的。

那么二者的差别在哪里呢？首先，传统芯片在运算时只需要根据指令来调用相应系统进行工作，而 AI 指令之下则包含大量并行计算与建模。这无疑对处理器的计算能力提出了很高要求。

其次是移动端的数据收集能力，尤其是手机。优秀的 AI 应用要收集大量的数据来对模型进行训练，而手机无疑是最好的数据收集工具。随着诸如麦克风、摄像头、重力感应器、定位装置等越来越多的传感器加入手机中，一种能实时收集、同步处理、连接协调不同传感器的“人工智能”芯片就显得尤为重要。

当然，一片在指甲盖大小的面积上集成了超过 55 亿个晶体管的 AI 芯片不可能只用来拍拍照这么简单。目前手机上已经有语音服务、机器视觉识别、图像处理等智能应用，未来还会增加包含医疗、AR、游戏 AI 等更多元化的应用类型。

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