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賽靈思為何用“軟件”來推動其自適應計算平臺

作者:王 瑩時間:2020-03-03來源:電子產品世界收藏

王? 瑩? (《電子產品世界》編輯)

本文引用地址:http://www.ofia.com.cn/article/202003/410499.htm

不久前,推出了 統一軟件平臺,并宣布其重要組 件 AI開放下載,使人工智能 (AI)和機器學習開發者可利用賽 靈思的高性能自適應計算平臺的加 速度。一家硬件平臺公司,為何重 磅推出軟件平臺?為此,電子產品 世界等媒體采訪了軟件與 AI 產品市場營銷副總裁Ramine Roane (羅明)。

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1   整體的業務戰略及對計算的看法 

所有的電子系統應該是自適應 的,就像有機物種一樣,這樣才能 跟上創新的速度。同樣,“所有的 硬件和計算應該是自適應的”觀 點,也得到越來越多的行業認可。 

直到2000年之前,根據摩爾定律,業界還接受著芯片或硅工藝的 密度每18個月翻一番的速度,當時 所有的應用和軟件開發人員不用多 做什么,就等著新芯片出現。直到 2000年時,工藝方面的登納德縮放 比例定律(Dennard scaling)走到 盡頭,認為隨著工藝密度的進一步 翻番,頻率不可能再進一步提高 了,所有的CPU和計算機最多也就 到(2~4) GHz的速度,而且迄今維持了20年。為了提升所有的應用性 能,要進一步擴展,后來使用多核 CPU,因此,這個問題從硬件轉向 軟件(如圖1)。 

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之后出現了向異構CPU和加速 器的轉移,到目前為止,這種方向 是可行的。問題在于所有這些架構 包括CPU都是固定的,這就很難跟 上AI的創新速度。 

賽靈思的思路是打造自適應的 平臺,非常靈活多變,而且賽靈思 的芯片也可針對不同的應用進一步 進行硬件的優化。所以現在開發者 就不用等著新芯片出來,就可以建立一些特定架構的應用。 

賽靈思提供的解決方案,如何 追趕上像AI這樣的創新速度?從圖2可見,CNN等深度學習模型在 2012—2018 年發展的趨 勢,可看出 每 3 個月會 出現新的AI 模型,會取代之前的模型,一般是1年半到2年的時間來構 造1個全新的ASIC或GPU。 

從圖2可見,藍色的,之前最 主流的是GoogLeNet,1年半到2年 后是ResNet,現在ResNet是最尖端 的技術,但是無法在原有的架構上 運行。賽靈思的器件以及可自適應 的硬件,就可以來構建這種特有的 架構。

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和Vitis AI的特點 

Vitis的名字來自于法語,意思 是生命力,解釋到中文有“至關重 要”的含義。 Vitis和Vitis AI開發工具可以助 力軟件開發人員和AI科學家,用 他們選擇的語言,例如C++進行開 發,也可以使用相關的架構和庫進 行開發。 

1)Vitis 統一軟件平臺是針對 軟件開發人員的,包括AI的軟件開 發人員。 

不過,對于軟件人員和AI人 員,賽靈思并不是那么知名,因為 過去長久以來,賽靈思的開發工具 主要面向硬件的開發人員。隨著賽靈思推出Vitis和Vitis AI,想要改變 人們對于賽靈思的認識——現在也 針對軟件開發人員(如圖3)。

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而且軟件開發 人員的機會更多, 因為軟件人員的數 量大大高于硬件開 發人員。現在全球 硬件開發者可能是 一二十萬的規模, 而軟件開發人員是 數以幾百萬計的。 而且現在美國大學里學硬件開發的 已經很少了,大部分人選擇學習軟 件開發。賽靈思傳統的Vivado是針 對硬件開發人員的平臺,新推出的 Vitis和Vitis AI是針對軟件開發者以 及AI科學家的。 

2)Vitis統一軟件平臺的特點 是統一了所有應用平臺的開發,包 括:① 把AI和傳統的軟件開發統 一起來。②把云和邊緣也都統一起 來,包括終端計算以及邊緣和云 計算,不同的架構全都統一起來。 ③可以使用統一的語言進行異構的 加速。 

賽靈思現在也在進行一個戰略 轉型:從傳統硬件公司轉型成為軟 件的平臺公司。賽靈思的理念是擁抱開源,把免費工具貢獻給大 家。現在賽靈思還有開源庫,例如 Github,還有SRT的運行庫,有AI 模型的例子,都是經過優化的,可 以在FPGA上運行,還有賽靈思收 購深鑒科技公司獲得的技術。 

實際上,Vitis和Vitis AI是拋磚 引玉——采用免費的模式,主要從 硬件賺取利潤。 

一個問題是:在深度學習加速 方面,雖然現在FPGA成長快,但 是在AI培訓方面,主流的還是GPU 居多,一方面是因為GPU硬件性能 高,另一方面,英偉達在軟件工具 方面針對各個垂直領域做了很多工 作。那么,Xilinx推出Vitis平臺之 后,是不是有助于加速到各個垂直 應用的進程? 

Ramine Roane解釋道,GPU在 AI培訓上的市場份額很大,但在AI 的推斷上面效率并不是很高。AI推 斷最大的市場份額還是由CPU占據 的,不過現在CPU加速的效率還不 高,例如在邊緣的一個案例是北京 小馬智行公司的自動駕駛,時延是 一個很關鍵的問題,GPU最大的問 題是時延太高了。不過,過去人們 認為FPGA有點難用,需要用硬件 開發,隨著Vitis、Vitis AI的推出, 這個難度會降低。

本文來源于科技期刊《電子產品世界》2020年第03期第89頁,歡迎您寫論文時引用,并注明出處。



關鍵詞: 202003 賽靈思 Vitis

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