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吕坚平:计算架构正处于最辉煌的时代
2022.06.07

6月2日,上海天数智芯半导体有限公司(以下简称“天数智芯”)首席技术官吕坚平博士受邀出席北京智源大会,在“AI平台与系统专题论坛”发表演讲,与多位专家一起讨论“如何调节后摩尔时代的架构计算之争”。

天数智芯首席技术官吕坚平博士发表演讲

吕博士指出,摩尔定律(Moore’s Law)的衰微、并行计算的兴起以及人工智能(AI)的出现,引发了关于后摩尔时代计算架构(post-Moore Computer Architecture)的争论。

早在2005年,业界就意识到摩尔定律[1]将走向衰微,为了实现计算性能倍增,并行计算[2]成为当时“唯一的选择”。但并行计算受到功耗墙及阿姆达尔(Amdahl)[3]天花板的双重限制,不能真正拯救摩尔定律,除非找到一个计算的范式迁移[4]。

这时AI出现了,它引入了巨量并行架构,移除了Amadhl天花板,也允许斜率更高的性能功耗曲线,鼓励更有效率的并行度,达到了计算范式迁移的所有要求。由此看来,后摩尔时代的计算架构之争,是在于哪一个巨量并行架构能够贯彻AI带来的范式迁移。2017年图灵奖得主John Hennessy 和David Patterson提出的领域特定架构 (DSA) [5]被誉为是解决后摩尔时代计算架构挑战的冠军,Google TPU、Tesla Dojo等AI芯片即所谓的“AI DSA”则被认为可以碾压GPU这个理论上的“图形DSA”。但事实上这种情况却并没有出现,甚至未能转变GPU主导地位。

吕坚平博士分析,AI既然是个范式,而不是某个特定领域,自然就不受限于DSA。所以DSA更像是架构取舍的通则,而非处理器家族。而GPU具有极其强大的功能,它可以与AI芯片一样运用DSA的架构取舍通则;也可以长久以来一直在不影响软硬件介面的条件下,整合固定功能协同处理器以增强处理效率;甚至还效仿固定功能管线的特色,既节省大量功耗,又保持计算单元运作顺畅。由此,谁将继续主导计算领域也就不言而喻了。

当然,对于GPU来说,AI计算与图形渲染并非对立关系,吕博士提到,在元宇宙数字孪生的未来社会中,AI计算需要图形渲染实现大量二维(2D)图像产生三维(3D)模型,图形渲染则更需要AI计算在光线追踪[6]降噪及在超分辨率中增进渲染效能。在未来,AI计算将与图形渲染不可分割。

这是摩尔定律最黑暗的时期,也是计算架构最辉煌的时代。吕博士总结道,要在后摩尔时代胜出,计算架构一定要在维持通用的条件下,达到接近ASIC管线的效率,即满足如下三点要求:

1)维持稳定的软硬件介面;

2)接近固定功能管线的效率;

3)同时精通AI计算与图形渲染。

迎合技术发展方向及时代发展潮流,天数智芯正在不断努力、贯彻落实该发展路径。在未来,天数智芯将以DSA通用化、图形计算化、计算图形化、硬件微分化为要求,探索走出一条通用GPU赶超发展道路。

关于北京智源大会

北京智源大会是中关村论坛系列活动,作为“AI内行顶级盛会”,在过去的三年间,共有8位图灵奖得主,500余位顶尖AI专家,数万名专业人士注册参会,覆盖30多个国家和地区,汇聚国际人工智能顶级专家与专业群体。

关于天数智芯

上海天数智芯半导体有限公司(简称“天数智芯”)于2018年正式启动通用GPU芯片设计,是中国第一家通用GPU高端芯片及超级算力系统提供商。公司以“成为智能社会的赋能者”为使命,立足客户、市场的需求,致力于开发自主可控、国际领先的高性能通用GPU产品,加速AI计算与图形渲染融合,探索通用GPU赶超发展道路,加快建设自主产业生态,打造世界一流的算力引擎,以更可信、更高效、更绿色的算力赋能各行各业智能化转型,促进我国数字经济高质量发展,开启中国引领世界走向元宇宙、数字孪生的崭新一页。

注释:

[1] 当价格不变时,集成电路上可容纳的晶体管数目,约每隔18个月便会增加一倍,性能也将提升一倍。
[2] 一种一次可执行多个指令的算法,目的是提高计算速度,及通过扩大问题求解规模,解决大型而复杂的计算问题。 
[3] 系统中对某一部件采用更快执行方式所能获得的系统性能改进程度,取决于这种执行方式被使用的频率,或所占总执行时间的比例。
[4] 一个领域里出现新的学术成果,打破了原有的假设或者法则,从而迫使人们对本学科的很多基本理论做出根本性的修正。
[5] DSA是架构取舍的通则,而非处理器家族。
[6] 在二维(2D)屏幕上呈现三维(3D)图像的方法。

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