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計(jì)算創(chuàng)新的超異構(gòu)時(shí)代,需軟硬結(jié)合探索突破

返回列表 來源: 發(fā)布日期: 2020.07.16

2020年7月15日上午,第十五屆“開源中國開源世界”高峰論壇如期舉行。英特爾中國研究院院長宋繼強(qiáng)在此次論壇上發(fā)表了題為《神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算,探索智能互聯(lián)時(shí)代的計(jì)算創(chuàng)新》主題演講。演講內(nèi)容涵蓋信息世界數(shù)據(jù)的三大變化而產(chǎn)生的對計(jì)算創(chuàng)新的需求,以及英特爾在計(jì)算創(chuàng)新上所做出的努力和進(jìn)展。宋繼強(qiáng)在此次演講中也表示,希望通過開源的技術(shù)和平臺,讓新的技術(shù)可以造福全人類。

據(jù)宋繼強(qiáng)介紹,因?yàn)闊o線通訊技術(shù)和人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用,目前人類所處的信息世界的數(shù)據(jù)正在呈現(xiàn)三大變化。首先是數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級的爆發(fā)。除了我們熟知的人為輸入和設(shè)備在不斷地產(chǎn)生數(shù)據(jù)之外,物聯(lián)網(wǎng)、人工智能模型也在產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。另外,數(shù)據(jù)的形態(tài)也日趨多樣化,有更多非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在實(shí)時(shí)產(chǎn)生。最后,很多來自于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備以及實(shí)際應(yīng)用場景的數(shù)據(jù),需要在終端或邊緣被采集,同時(shí)要能夠?qū)崟r(shí)處理后再反饋到邊緣。這也是數(shù)據(jù)的第三個(gè)變化,即對數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理的需求在快速增長。

針對信息世界中數(shù)據(jù)的這三大變化,對計(jì)算創(chuàng)新的需求也呼之欲出。英特爾在計(jì)算創(chuàng)新領(lǐng)域耕耘多年,并提出了“超異構(gòu)”計(jì)算解決方案,通過先進(jìn)的異構(gòu)封裝技術(shù)將多種不同類型的架構(gòu)組合到一張芯片中,并提供面向異構(gòu)計(jì)算統(tǒng)一、可擴(kuò)展的編程模型oneAPI軟件解決方案。除此之外,英特爾也在繼續(xù)探索計(jì)算架構(gòu)的創(chuàng)新,神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算是一種全新的架構(gòu),并且英特爾也已經(jīng)取得了矚目的成就。

超異構(gòu)計(jì)算創(chuàng)造卓越能效比

宋繼強(qiáng)在此次演講中指出,目前我們主流的計(jì)算架構(gòu)有四種,分別是標(biāo)量、矢量、矩陣和空間計(jì)算,異構(gòu)計(jì)算就是要把這些計(jì)算進(jìn)行整合,簡稱為“XPU”。傳統(tǒng)的異構(gòu)計(jì)算主要采用SoC和分體式板卡的方式,但這兩種方式各有劣勢,而英特爾的“超異構(gòu)”計(jì)算可以把這兩種方式的優(yōu)勢集合,同時(shí)避免它們的不足。

“英特爾先進(jìn)的封裝技術(shù),如EMIB、Foveros等,可以很好地將多種不同架構(gòu)的芯片整合到一個(gè)芯片里,”宋繼強(qiáng)表示。“這些技術(shù)可以避免在板級封裝中對空間和傳輸效率的犧牲,同時(shí)在小空間、低功耗的情況下,提高了計(jì)算性能和能效比。”

除此之外,在超異構(gòu)計(jì)算領(lǐng)域,英特爾推出“軟硬結(jié)合”戰(zhàn)略,推出了以開發(fā)者為中心的oneAPI軟件解決方案,提供一個(gè)通用、開放的編程體驗(yàn),讓開發(fā)者自由選擇架構(gòu),無需在性能上做出妥協(xié),也大大降低了使用不同的代碼庫、編程語言、編程工具和工作流程所帶來的復(fù)雜性,從而為企業(yè)節(jié)省成本。

宋繼強(qiáng)表示:“通過我們提供的統(tǒng)一API接口使得在不同硬件之間的遷移變得非常簡便和高效。oneAPI是面向開源的,也希望大家來參與這個(gè)領(lǐng)域的交流和合作。”

全新的計(jì)算架構(gòu):神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算

除此之外,英特爾在計(jì)算架構(gòu)創(chuàng)新領(lǐng)域也在持續(xù)探索,這其中就包括采用全新的計(jì)算架構(gòu)的神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算。宋繼強(qiáng)認(rèn)為,目前理想的一種計(jì)算方式是能夠類似人腦,在低能耗的條件下完成多個(gè)不同種類的任務(wù),同時(shí)又能夠支持?jǐn)U展,而神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算是一個(gè)可行之道。

英特爾在神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算領(lǐng)域已經(jīng)取得了矚目的進(jìn)展。神經(jīng)擬態(tài)芯片Loihi存儲和計(jì)算一體,把計(jì)算單元和所需要的存儲空間緊密整合,擁有非常多一樣的“小核”,每個(gè)“小核”中又擁有1000個(gè)神經(jīng)元,每一個(gè)神經(jīng)元又可以和另外1000個(gè)神經(jīng)元相互連接,這樣的架構(gòu)被稱為“同構(gòu)多核”,類似人腦中突觸的概念。

“Loihi這樣的一個(gè)小芯片已經(jīng)可以模擬人腦的13萬個(gè)神經(jīng)元,并且可以產(chǎn)生1.3億個(gè)突觸,所以這已經(jīng)是一個(gè)高度復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淞耍彼卫^強(qiáng)說到。

神經(jīng)擬態(tài)芯片也是真正的“綠色”芯片。據(jù)宋繼強(qiáng)介紹,Loihi不僅體積小,同時(shí)采用異步電路設(shè)計(jì),只有工作的神經(jīng)元才會啟動,其他的則處于休眠狀態(tài),可以實(shí)現(xiàn)非常高的能效比。

Loihi芯片靈活的架構(gòu)支持多種事件驅(qū)動的自學(xué)習(xí)模式。除了深度學(xué)習(xí)中無監(jiān)督學(xué)習(xí)模式和監(jiān)督學(xué)習(xí)模式,Loihi還支持自監(jiān)督學(xué)習(xí),即關(guān)聯(lián)不同的事件產(chǎn)出它們的前后因果順序,并且進(jìn)行強(qiáng)化。除此之外,Loihi還支持強(qiáng)化學(xué)習(xí),即利用觀察到的事件和決策之間反復(fù)迭代,從而得出“最優(yōu)解”,這種學(xué)習(xí)模式非常適用于自動駕駛和機(jī)器人領(lǐng)域。

目前,英特爾最新的神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)Pohoiki Springs擁有768個(gè)Loihi芯片,提供1億個(gè)神經(jīng)元,已經(jīng)相當(dāng)于一個(gè)小倉鼠的大腦。

宋繼強(qiáng)在演講最后表示:“英特爾的宏旨是通過創(chuàng)造改變世界的技術(shù),造福地球上每一個(gè)人。希望通過超異構(gòu)計(jì)算以及神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算,以及開源的技術(shù)和平臺,能夠讓新技術(shù)快速覆蓋全球,產(chǎn)生造福人類的技術(shù)。”

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