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人工智能正在推動硅的復(fù)興

2022-07-18 08:38:00 編輯:婁忠 來源:
導(dǎo)讀 半導(dǎo)體是數(shù)字時代的基礎(chǔ)技術(shù)。它給硅谷起了個名字。它是過去半個世紀(jì)改變了社會各個方面的計算機(jī)革命的核心。自從英特爾在1971年推出世...

半導(dǎo)體是數(shù)字時代的基礎(chǔ)技術(shù)。它給硅谷起了個名字。它是過去半個世紀(jì)改變了社會各個方面的計算機(jī)革命的核心。

自從英特爾在1971年推出世界上第一個微處理器以來,計算能力的提高步伐令人嘆為觀止,而且不懈。根據(jù)摩爾定律,當(dāng)今的計算機(jī)芯片比50年前的功能強(qiáng)大了數(shù)百萬倍。

然而,盡管數(shù)十年來處理能力飛速增長,但直到最近,計算機(jī)芯片的基本體系結(jié)構(gòu)仍基本上保持靜態(tài)。在大多數(shù)情況下,硅的創(chuàng)新需要進(jìn)一步使晶體管小型化,以便將更多晶體管壓縮到集成電路中。幾十年來,英特爾和AMD等公司通過可靠地提高CPU性能而取得了長足發(fā)展,克萊頓·克里斯滕森(Clayton Christensen)將其視為“持續(xù)創(chuàng)新”。

今天,這種情況正在以戲劇性的方式改變。AI迎來了半導(dǎo)體創(chuàng)新的新黃金時代。數(shù)十年來,機(jī)器學(xué)習(xí)的獨特需求和無限的機(jī)會第一次激發(fā)了企業(yè)家重新思考和重新思考芯片架構(gòu)的最基本原則。在計算的大部分歷史中,主要的芯片體系結(jié)構(gòu)一直是CPU或處理器。如今,CPU無處不在:它們?yōu)楣P記本電腦,移動設(shè)備和大多數(shù)數(shù)據(jù)中心供電。

1945年,傳奇的約翰·馮·諾伊曼(John von Neumann)設(shè)計了CPU的基本體系結(jié)構(gòu)。值得注意的是,此后其設(shè)計基本上保持不變:今天生產(chǎn)的大多數(shù)計算機(jī)仍是馮·諾依曼機(jī)器。

CPU在用例中的優(yōu)勢是其靈活性的結(jié)果:CPU是通用計算機(jī),能夠有效執(zhí)行軟件所需的任何計算。但是,盡管CPU的主要優(yōu)勢是多功能性,但是當(dāng)今領(lǐng)先的AI技術(shù)需要非常特殊且密集的一組計算。

深度學(xué)習(xí)需要迭代執(zhí)行數(shù)百萬或數(shù)十億個相對簡單的乘法和加法步驟。在接地的線性代數(shù),深學(xué)習(xí)是根本試錯誤基于:參數(shù)微調(diào),矩陣相乘,和附圖被求和一遍一遍整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為模型逐漸本身優(yōu)化。

這種重復(fù)的,計算量大的工作流程對硬件體系結(jié)構(gòu)具有一些重要意義。并行化(處理器能夠同時而不是一個接一個地執(zhí)行許多計算的能力)變得至關(guān)重要。與此相關(guān)的是,由于深度學(xué)習(xí)涉及大量數(shù)據(jù)的連續(xù)轉(zhuǎn)換,因此將芯片的內(nèi)存和計算核心盡可能靠近地放置,可以通過減少數(shù)據(jù)移動來獲得巨大的速度和效率。


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