巨頭們的人工智能芯片研發(fā)得怎么樣了

前言

根據(jù)百度（Baidu）深度學(xué)習(xí)（deep learning）資深研究人員針對(duì)最新加速器進(jìn)行的測(cè)試結(jié)果顯示，現(xiàn)有的加速器芯片和軟件仍然存在一些美中不足之處，應(yīng)該盡快迎頭趕上。

這些結(jié)果有一部份來(lái)自于使用DeepBench測(cè)試。DeepBench是使用32位浮點(diǎn)數(shù)學(xué)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開(kāi)放來(lái)源基準(zhǔn)。號(hào)稱(chēng)“中國(guó)Google”的百度于2016年9月發(fā)布DeepBench，并在去年6月進(jìn)行了更新，使其涵蓋推論工作以及使用16位數(shù)學(xué)運(yùn)算。

DeepBench利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫(kù)測(cè)試不同硬件的基本運(yùn)算效能（來(lái)源：Baidu）

百度硅谷人工智能實(shí)驗(yàn)室（Silicon Valley AI Lab）資深研究員Greg Daimos解釋。在一些像矩陣乘法這樣的底層作業(yè)中，具有專(zhuān)用硬件的芯片（例如Nvidia Volta GPU的張量核心）能夠提供“數(shù)百TeraFlops （每秒1兆次浮點(diǎn)運(yùn)算）。..比前一代的5-10TFLOPS更快幾個(gè)數(shù)量級(jí)。”

然而，他說(shuō)：“在實(shí)際應(yīng)用中所使用的一些底層作業(yè)并沒(méi)有足夠的（數(shù)據(jù)）區(qū)域性，讓這些專(zhuān)用處理器充份發(fā)揮效能，所以我們必須為其適度地加速，或者改變算法。”

百度研究小組目前正探索兩種方式使用新芯片獲得更大回報(bào)。一方面，研究人員在其算法中開(kāi)啟控制功能，以便同時(shí)接收饋入數(shù)據(jù)，期望能提高10倍的資料平行性。

另一條途徑是讓所有的模型看起來(lái)更像一般用于成像應(yīng)用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）。Daimos說(shuō)，CNN比一般用于文本或音頻應(yīng)用（app）等循序數(shù)據(jù)的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）具有更多區(qū)域性。

研究人員在從文本產(chǎn)生音頻的百度模型中，“以CNN層取代RNN層堆?！?，使得“運(yùn)算密度提高了40倍”，從而帶來(lái)了更好的新硬件利用率。他強(qiáng)調(diào)，“我們必須透過(guò)編寫(xiě)的所有應(yīng)用程序來(lái)檢視是否可以普遍使用這種方法，或只是將其用于語(yǔ)音合成?！?/p>

目前尚不清楚這兩種方法的研究成果何時(shí)可用于生產(chǎn)系統(tǒng)。同時(shí)，Daimos也分享了硬件測(cè)試的其它觀(guān)察結(jié)果。

編程、內(nèi)存與靈活性

雖然百度取得將近90%的Nvidia Volta最佳利用率，但編程GPU并非易事。Diamos說(shuō)，該芯片“有著成千上萬(wàn)個(gè)線(xiàn)程，你必須在一個(gè)問(wèn)題上進(jìn)行協(xié)調(diào)和同步。..。..編寫(xiě)這樣的程序代碼并不容易，而當(dāng)面對(duì)的是像張量核心這樣的對(duì)象時(shí)就更困難了?！?/p>

的確，Diamos表示，“讓這些任務(wù)變得更易于編程，正是我們面臨的最大挑戰(zhàn)。....而其中最大的問(wèn)題就出在內(nèi)存。我們想要執(zhí)行更大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但內(nèi)存比預(yù)期地更快耗盡，這并不是透過(guò)打造更好的處理器就能解決的問(wèn)題?！?/p>

他補(bǔ)充說(shuō)，該問(wèn)題的一部份答案在于尋找能與新興內(nèi)存搭配作業(yè)的技術(shù)，例如許多最新加速器所使用的高帶寬內(nèi)存（HBM）芯片堆棧等。

在百度的測(cè)試中，英特爾（Intel）多核心x86處理器Xeon Phi的利用率甚至高于Nvidia Volta。然而，英特爾的芯片還沒(méi)有任何張量專(zhuān)用核心，因此該芯片在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作業(yè)上的性能不若Volta。

Nvidia Volta配備640個(gè)Tensor核心，每秒提供超過(guò)100TFLOPS的深度學(xué)習(xí)效能（來(lái)源：Nvidia）

直接進(jìn)行比較并不容易，因?yàn)椴煌男酒ǔＪ褂貌煌倪\(yùn)算格式。例如，Xeon Phi采用定點(diǎn)數(shù)學(xué)，而Volta則混合使用16位和32位浮點(diǎn)運(yùn)算。

Diamos說(shuō)：“英特爾芯片的測(cè)試結(jié)果顯示，對(duì)于一些CNN來(lái)說(shuō)，定點(diǎn)數(shù)學(xué)運(yùn)算沒(méi)問(wèn)題。然而Nvidia發(fā)布的結(jié)果顯示在影像和語(yǔ)音應(yīng)用上表現(xiàn)良好，所以我們?nèi)〉昧艘恍?shù)據(jù)，但還需要進(jìn)行更多研究?！?/p>

他稱(chēng)贊AMD最新的GPU及其新的機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)放軟件是正確的發(fā)展方向，但指出他們也缺乏張量核心。他表示，對(duì)于英特爾Nirvana和Graphcore Colossus等芯片“沒(méi)啥可分享的消息”，也許是因?yàn)榘俣瓤赡苓€在測(cè)試其預(yù)先發(fā)布的樣片。

擁有大量的矩陣乘法單元通常是一件好事。但是，Volta、Nervana和Colossus處理器則以充滿(mǎn)矩陣乘法數(shù)組的芯片將其性能指針推進(jìn)到或接近其工藝節(jié)點(diǎn)所能實(shí)現(xiàn)的極限。

他說(shuō)：“最終你的收益會(huì)遞減。..。..讓你不得不放棄靈活度，以便為更多不同的工作負(fù)載進(jìn)行更精密的運(yùn)算。因此，我們應(yīng)該找到曲線(xiàn)的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，讓芯片不僅在CNN上運(yùn)作良好，在其它方面也表現(xiàn)出色?！?/p>

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件架構(gòu)各執(zhí)一端

除了底層數(shù)學(xué)之外，加速器還可能缺少優(yōu)化，因?yàn)樗鼈儾⒉煌耆私馍疃葘W(xué)習(xí)應(yīng)用的所有范圍。

當(dāng)今用于設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的競(jìng)爭(zhēng)軟件架構(gòu)各執(zhí)一端，可能會(huì)讓情況變得復(fù)雜。遺憾的是，跨不同架構(gòu)建立標(biāo)準(zhǔn)規(guī)格的努力也是各自為政，Diamos指出他的團(tuán)隊(duì)注意到目前有11種開(kāi)發(fā)中規(guī)格分別處于不同的完善階段。

他說(shuō)，由Facebook和微軟（Microsoft）發(fā)起的開(kāi)放神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交換格式（ONNX）“正朝著正確的方向發(fā)展，但仍缺乏一些像是如何表達(dá)控制流程和反向傳播的特性?！?/p>

最近有20多家廠(chǎng)商（主要是半導(dǎo)體供應(yīng)商）宣布了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交換格式（Neural Network Exchange Format），他們認(rèn)為該格式對(duì)芯片廠(chǎng)商來(lái)說(shuō)更好。Diamos說(shuō)：“要搞清這些格式中是否有些能成功實(shí)施可能還為時(shí)過(guò)早，但我們正踏上一條更好的發(fā)展道路，確實(shí)也需要其中某一種規(guī)格勝出?！?/p>

他補(bǔ)充說(shuō)：“在2014年，我當(dāng)時(shí)認(rèn)為未來(lái)將會(huì)看到人工智能（AI）架構(gòu)的融合，就像如今在繪圖API中所看到的，但人們?nèi)匀辉诎l(fā)明新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類(lèi)型，有時(shí)還會(huì)創(chuàng)造新的原型，所以它可能會(huì)像編程語(yǔ)言的多樣性一樣不斷地與時(shí)俱進(jìn)?！?/p>

也就是說(shuō)，Daimos仍然看好深度學(xué)習(xí)。在今年稍早時(shí)，他的團(tuán)隊(duì)發(fā)表研究指出，這一領(lǐng)域尚未成熟，預(yù)計(jì)接下來(lái)將會(huì)看到更多的突破。