科普|人工智能(AI)芯片大乱斗
人工智能的概念诞生于1956年的Dartmouth学会 , 麦卡锡在此次会议上正式提出人工智能的概念 。 人工智能经过半个多世纪的发展 , 目前已经应用在机器人 , 语音识别 , 图像识别 , 自然语言处理 , 专家系统等领域 。 当然还有近几年超火的芯片设计领域 , 国内AI芯片公司也如雨后春笋般涌现 。 地平线 , 燧原 , 天数智芯 , 寒武纪 , 比特大陆.....每家也都推出了自己的芯片产品 。
目前市场上的对于AI芯片并无明确统一的定义 , 广义上所有面向人工智能(ArtificialIntelligence , AI) , 包括Training(训练)和Inference(推理)应用的芯片都可以被称为AI芯片 。
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目前市面上的AI芯片种类太多了 , 各种PU(processunit)层出不穷 , 从最常见的CPU , GPU , 到现在的BPU , DPU , VPU , NPU等等(当然有一些PU在严格意义上来讲 , 并不算AI芯片) , 感觉在命名上 , 26个英文字母已经快不够了 , 今天就梳理一下常见的各种PU , 看看他们都是如何在各自的领域发挥作用的 。
APU(AcceleratedProcessingUnits)
中文名字叫加速处理器 , 是AMD在2011年推出的融聚未来理念产品 。 它第一次将处理器和独显核心做在一个晶片上 , 协同计算、彼此加速 , 使得任务可以灵活地在CPU和GPU间分配 , 提高效率 。
就在6.1号 , 苏妈现身主题为“AMDAccelerating–TheHigh-PerformanceComputingEcosystem.”的发布会 , 发布了两款APU , 分别是R7-5700G和R5-5600 , 将于8月5号开售 。
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当然 , APU也可以指AudioProcessingUnit , 专门用于处理声音数据的单元 。
BPU(BrainProcessingUnit)
BPU是自动驾驶芯片及解决方案公司研发的一款AI芯片 。 基于创新的人工智能专用计算架构BPU , 地平线已成功流片量产了中国首款边缘人工智能芯片——专注于智能驾驶的征程(Journey)1和专注于AIoT的旭日(Sunrise)1;2019年 , 地平线又推出了中国首款车规级AI芯片征程2和新一代AIoT智能应用加速引擎旭日2;2020年 , 地平线进一步加速AI芯片迭代 , 推出新一代高效能汽车智能芯片征程3和全新一代AIoT边缘AI芯片平台旭日3 。
近日 , 2021款理想ONE汽车搭载双“征程3”芯片 , 地平线的AI芯片已经受到业内车企的广泛认可 。
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CPU(centralprocessingunit)
这个大家太熟悉了 , CPU的结构主要包括运算器(ALU,ArithmeticandLogicUnit)、控制单元(CU,ControlUnit)、寄存器(Register)、高速缓存器(Cache)和它们之间通讯的数据、控制及状态的总线 。
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DPU(Deep-LearningProcessingUnit)
DPU的概念最早由深鉴科技提出 , 成立于2016年 , 其产品则是基于FPGA的处理单元 , 拥有业界较为领先的机器学习能力 , 专注于神经网络剪枝、深度压缩技术及系统级优化 。 2018年被Xilinx收购 。
DPU也指DataflowProcessingUnit数据流处理器 , WaveComputing公司提出的AI架构;DatastorageProcessingUnit , 深圳大普微的智能固态硬盘处理器 。
EPU(EmotionProcessingUnit)
EPU这个词 , 我也是第一次听 。 EPU是由Emoshape公司提出的 。 Emoshape是一家致力于提供可教导智能机器与人类互动技术的公司 。 EPU基于微控制器(MCU)设计 , 在人工智能(AI)、机器人和消费电子设备中促成近乎无限的认知过程产生真正情绪反应 。 EPU是Ekman理论的延伸 , 该理论利用情绪进化理论识别12种主要情绪 。
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