AI芯片的混合精度計算與靈活可擴展

電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文/李彎彎）當(dāng)前，AI技術(shù)和應(yīng)用蓬勃發(fā)展，其中離不開AI芯片的支持。AI芯片是一個復(fù)雜而多樣的領(lǐng)域，根據(jù)其設(shè)計目標(biāo)和應(yīng)用場景的不同，可以采用不同的架構(gòu)，如GPU、FPGA、ASIC、NPU、DSP等。

而無論是哪種架構(gòu)，如何判斷其性能優(yōu)劣都至關(guān)重要，而這就涉及到AI芯片的各項性能指標(biāo)，如算力、能效、時延等。其中AI芯片的算力精度是衡量其處理數(shù)據(jù)能力的重要指標(biāo)之一，它涉及到芯片在執(zhí)行計算任務(wù)時所能達到的精確度和效率。

AI芯片的性能指標(biāo)

AI芯片的性能指標(biāo)是衡量其性能優(yōu)劣和適用性的關(guān)鍵參數(shù)。這些指標(biāo)通常包括算力、能效、時延、裸片面積、推理精度、吞吐量、可擴展性、靈活性以及熱管理等。

算力即每秒操作數(shù)，是AI芯片性能的基礎(chǔ)指標(biāo)，通常用TOPS（Tera Operations Per Second，即每秒萬億次操作）來表示。算力直接影響芯片處理數(shù)據(jù)的速度和效率，是評估芯片性能的首要指標(biāo)。

能效是指單位功率下的每秒操作數(shù)，常用單位為TOPS/W。它衡量了芯片在提供一定算力時的能耗效率。對于邊緣端芯片，低功耗是一個剛需指標(biāo)。因此，能效是衡量芯片性能時不可或缺的一部分。

時延是指芯片處理數(shù)據(jù)所需的時間，通常與AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理的數(shù)據(jù)大?。ò˙atch size）有關(guān)。在實時性要求較高的應(yīng)用場景中，如自動駕駛、智能安防等，低時延是確保系統(tǒng)響應(yīng)速度和穩(wěn)定性的關(guān)鍵。

裸片面積是指芯片的物理尺寸，對成本有直接影響。裸片面積的大小決定了芯片的生產(chǎn)成本和封裝難度，同時也影響了芯片的散熱性能和集成度。

推理精度體現(xiàn)了AI芯片的輸出質(zhì)量，即芯片在處理AI任務(wù)時所得結(jié)果的準(zhǔn)確性。推理精度是衡量芯片性能優(yōu)劣的重要指標(biāo)之一，特別是在對精度要求較高的應(yīng)用場景中，如醫(yī)療診斷、金融風(fēng)控等。

吞吐量是指單位時間內(nèi)能夠處理的數(shù)據(jù)量。對于視頻應(yīng)用來說，通常用分辨率和FPS（Frames Per Second，即幀率）來表示。吞吐量決定了芯片處理數(shù)據(jù)的速度和效率，對于需要處理大量數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景來說至關(guān)重要。

可擴展性表示是否可以通過擴展處理單元及存儲器來提高計算性能?？蓴U展性決定了芯片在未來升級和擴展時的靈活性和適應(yīng)性，對于需要長期使用的應(yīng)用場景來說具有重要意義。

靈活性是指芯片對不同應(yīng)用場景和深度學(xué)習(xí)模型的適應(yīng)程度。靈活性高的芯片能夠應(yīng)用于多種不同的AI算法和應(yīng)用場景，降低了用戶的使用門檻和成本。

熱管理是指芯片在工作時對其產(chǎn)生的熱量進行有效控制和管理的能力。隨著芯片性能的提升和功耗的增加，熱管理變得越來越重要。良好的熱管理方案能夠確保芯片在長時間高負載工作時的穩(wěn)定性和可靠性。

AI芯片的算力精度

算力精度通常指的是AI芯片在進行計算時所能達到的數(shù)據(jù)精度，它決定了芯片處理結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。在AI領(lǐng)域，算力精度通常與浮點運算（Floating-Point Operations）和整數(shù)運算（Integer Operations）相關(guān)，其中浮點運算又包括雙精度（FP64）、單精度（FP32）、半精度（FP16）和更低精度的數(shù)據(jù)類型（如BF16、FP8等），再加上整型精度（INT8）。

雙精度（FP64）：使用64位(8 Bytes)來表示一個浮點數(shù)，精度較高，常用于科學(xué)計算和對精度要求較高的場景。

單精度（FP32）：使用32位(4 Bytes)來表示一個浮點數(shù)。精度高，計算量大，能耗較高。精度略遜于FP64，仍然足夠用于大多數(shù)AI訓(xùn)練任務(wù)。

半精度（FP16）：使用16位二進制數(shù)來表示一個浮點數(shù)。精度稍低于FP32，但計算量減少，能耗降低。在深度學(xué)習(xí)等應(yīng)用中，F(xiàn)P16精度已經(jīng)足夠滿足需求，且能顯著提高計算效率。

更低精度（如BF16、FP8等）：使用更少的位數(shù)（如16位或8位）來表示浮點數(shù)。精度進一步降低，但計算量和能耗也相應(yīng)減少。這些低精度數(shù)據(jù)類型在特定應(yīng)用場景下（如邊緣計算、嵌入式設(shè)備等）具有優(yōu)勢。

整型精度（INT8）：是一種低精度、高效率的數(shù)值表示方式。在推理階段，使用它可以顯著提高運算速度，降低能耗。

AI芯片算力精度的選擇取決于具體的應(yīng)用場景和需求。在科學(xué)計算、高精度仿真等需要高精度計算的任務(wù)中，通常會選擇FP64或者FP32等高精度的數(shù)據(jù)類型。而在深度學(xué)習(xí)、圖像處理等應(yīng)用中，由于模型訓(xùn)練和推理過程中存在大量的冗余信息和容錯空間，因此可以使用FP16或更低精度的數(shù)據(jù)類型來降低計算量和能耗。

從技術(shù)趨勢方面來看，隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展，越來越多的AI芯片開始支持多種精度的混合計算。這種混合計算模式可以根據(jù)任務(wù)需求動態(tài)調(diào)整計算精度和算力資源，以實現(xiàn)更高的計算效率和更低的能耗。

同時，為了滿足不同應(yīng)用場景的需求，AI芯片在設(shè)計時也更加注重靈活性和可擴展性。例如，一些AI芯片可以通過軟件配置來支持不同的精度類型，以適應(yīng)不同的計算任務(wù)。

寫在最后

可見，AI芯片的算力精度對性能有著重要的影響。在選擇AI芯片時，需要根據(jù)具體的應(yīng)用場景和需求來選擇合適的精度類型，以實現(xiàn)最優(yōu)的性能和效率。同時，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，混合精度計算和靈活可擴展的AI芯片將成為未來的發(fā)展趨勢。