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解讀Intel的AI之道

工程師鄧生 ? 來(lái)源:快科技 ? 作者:憲瑞 ? 2020-01-15 11:07 ? 次閱讀
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X86處理器問(wèn)世42年了,已經(jīng)進(jìn)入了不惑之年,回頭看看它的發(fā)展過(guò)程,到底都在哪些方面有了質(zhì)變呢?

大家都看得到是性能,這些年來(lái)X86性能不斷進(jìn)步,最初頻率不過(guò)5MHz,現(xiàn)在已經(jīng)增長(zhǎng)1000倍到5GHz,也從最初的單核一路擴(kuò)展到了雙核、四核、八核等,這可以說(shuō)是X86的第一種算力。

第二點(diǎn)就是功能,X86處理器最初就是單純的CPU,后續(xù)不斷擴(kuò)展,20多年前開始整合浮點(diǎn)單元,10年前開始整合GPU單元,它可以看作X86的第二次算力革命。

如今已經(jīng)進(jìn)入到了21世紀(jì)第三個(gè)十年,這幾年來(lái)人們對(duì)算力的要求也不一樣了,AI人工智能崛起,各種AI芯片方興未艾,這些廠商動(dòng)不動(dòng)就是吊打CPU處理器,這也讓X86處理器有些落寞。

既然這個(gè)趨勢(shì)不可避免,那就擁抱它吧——X86老大Intel這兩年來(lái)就是這么做的,從10nm Ice Lake處理器開始給X86處理器加入AI加速功能,促成了X86處理器史上第三次算力崛起。

Tiger Lake處理器:三位一體加速AI、6倍AI性能

Intel是最早一家賦予X86 CPU處理器AI加速功能的公司,早在去年的Ice Lake處理器上就首次集成了AI加速,當(dāng)時(shí)是通過(guò)DL Boost指令集實(shí)現(xiàn)的。

所謂DL Boost,指的是DeepLearning Boost(深度學(xué)習(xí)加速),深度學(xué)習(xí)是目前最火熱的AI技術(shù)之一,但它與CPU、GPU常規(guī)的運(yùn)算指令又有所不同,按照常規(guī)方法跑效率很低,而DLBoost是專門用于加速AI運(yùn)算的指令,因此運(yùn)算效率非常高,速度要快很多。

DLBoost指令集中主要包括AVX512VNNI以及Bfloat 16,它全面支持Windows ML、Intel OpenVINO、蘋果CoreML等框架,兼容目前主流的AI平臺(tái),便于開發(fā)者在十代酷睿上推進(jìn)各種AI應(yīng)用。

根據(jù)之前的測(cè)試,Ice Lake支持DL Boost之后,在INT8運(yùn)算相關(guān)的AIXPRT測(cè)試中,Ice Lake處理器的性能可達(dá)前代處理器的 2倍到2.5倍之多。

在Ice Lake小試牛刀之后,Intel在第二代10nm處理器Tiger Lake上進(jìn)一步加強(qiáng)了AI性能,除了原有的DL Boost及低功耗加速器之外,Tiger Lake上這次的Xe圖形架構(gòu)GPU進(jìn)一步提升GPU對(duì)AI的加速性能,將Ice Lake上的CPU+GPU+GNA的AI加速性能提升到新的高度。

在Tiger Lake處理器上,基于Xe圖形架構(gòu)的內(nèi)置顯卡是其亮點(diǎn)之一,該圖形架構(gòu)是Intel時(shí)隔22年之后重返高性能GPU市場(chǎng)的基礎(chǔ),通過(guò)Xe圖形架構(gòu)就能同時(shí)覆蓋筆記本、臺(tái)式機(jī)、工作站、HPC超算等低功耗到高性能圖形計(jì)算平臺(tái)。

除了高性能計(jì)算之外,AI加速也是Intel的Xe架構(gòu)不同于其他GPU的地方,Intel用于極光”(Aurora)百億億次級(jí)超級(jí)計(jì)算機(jī)的GPU也是Xe架構(gòu)的,代號(hào)Ponte Vecchio,它跟Tiger Lake中的Xe GPU只是規(guī)模大小不同。

那實(shí)際性能如何呢?先不說(shuō)更強(qiáng)大的Tiger Lake,只需要目前的Ice Lake處理器出馬,其AI加速性能就已經(jīng)達(dá)到了競(jìng)品的數(shù)倍,最高可達(dá)6倍性能。

不光是理論性能占優(yōu),實(shí)際上AI加速在PC上已經(jīng)有了大量應(yīng)用,涉及圖像、音頻、視頻、語(yǔ)音等各個(gè)領(lǐng)域,很多時(shí)候大家可能并沒(méi)有感覺(jué)到而已。

在CES現(xiàn)場(chǎng),Intel邀請(qǐng)了Adobe公司的開發(fā)人員上臺(tái),演示了Photoshop軟件的AI加速,上圖中原圖是一張分辨率較低、噪點(diǎn)較多的照片,通過(guò)AI加速可以在幾秒鐘內(nèi)變成一張個(gè)高分辨率、高畫質(zhì)的大圖片,細(xì)節(jié)分明、效果銳利。

基于AI加速,Photoshop軟件還可以自動(dòng)摳圖,省心省力,這樣下去設(shè)計(jì)師都要失業(yè)了。

除了圖片,AI技術(shù)在視頻處理中也一樣可以大顯身手,PR軟件已經(jīng)可以靠AI實(shí)現(xiàn)橫屏與豎屏的自動(dòng)處理,同樣可以提升設(shè)計(jì)師的效率,簡(jiǎn)化工作量。

消費(fèi)級(jí)CPU補(bǔ)齊缺失的一環(huán) Intel全平臺(tái)AI起航

對(duì)于AI人工智能的前景,目前沒(méi)人懷疑它會(huì)在未來(lái)改變?nèi)祟惖目萍紭?,不同的是之前大部分公司都是通過(guò)專用AI芯片來(lái)跑AI加速,不認(rèn)為CPU這樣的通用處理器適合加速AI,但是Intel做的有點(diǎn)不一樣,在兩代10nm處理器上都不斷加強(qiáng)AI算力,補(bǔ)齊了消費(fèi)級(jí)CPU沒(méi)有AI加速的這一環(huán)。

去年12月中旬,Intel公司宣布斥資20億美元收購(gòu)了以色列初創(chuàng)公司Habana,后者是由David Dahan和Ran Halutz于2016年創(chuàng)立的,總部在以色列,致力于提高AI芯片的處理性能并降低其成本和功耗,其AI芯片主要針對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的特定需求,更適合云端AI訓(xùn)練。

收購(gòu)Habana公司之后,Intel又獲得了一種AI加速芯片——AI推理及AI訓(xùn)練專用芯片。如果再把之前Intel已有的AI相關(guān)芯片聯(lián)系起來(lái),那么大家就可以看到Intel已經(jīng)在全平臺(tái)芯片上推進(jìn)了AI戰(zhàn)略。

CPU處理器中,新一代酷睿及至強(qiáng)處理器都開始支持DL Boost為基礎(chǔ)的AI加速指令,FPGA中有Agilex系列AI芯片,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片有Moviduis以及Nervana系列,GPU加速的AI芯片有Xe圖形架構(gòu),可以說(shuō)Intel已經(jīng)集齊了各種各樣的AI芯片,不論哪種AI芯片都有自己的全套解決方案。

這種大面積撒網(wǎng)的布局使得Intel在未來(lái)的AI市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中有更強(qiáng)的底氣,也更容易發(fā)揮協(xié)同效應(yīng),CPU可以跟GPU、FPGA芯片搭配,靈活應(yīng)對(duì)高性能或者低功耗等AI解決方案,反正從PC到工作站再到數(shù)據(jù)中心、超算,從本地到云端,從訓(xùn)練到推理,業(yè)界需要什么樣的AI方案,Intel這邊就是“全都有”。

Intel的AI之道:全AI芯片打地基 OneAPI開路

Intel擁有的多種AI芯片中,除了CPU、GPU是自己研發(fā)之外,F(xiàn)PGA、Moviduis、Nervana及Habana都是收購(gòu)來(lái)的,不過(guò)這也沒(méi)關(guān)系,Intel擁有地球上最先進(jìn)的制程工藝,這些芯片升級(jí)改進(jìn)之后很快都會(huì)使用自家的先進(jìn)工藝生產(chǎn),F(xiàn)PGA、Moviduis、Nervana等芯片已經(jīng)這樣做了,陸續(xù)使用Intel自己的14nm、10nm及未來(lái)的7nm工藝生產(chǎn)。

在解決AI芯片之后,Intel還在推OneAPI軟件戰(zhàn)略,簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是通過(guò)一套開發(fā)工具滿足不同平臺(tái)、不同芯片的軟件開發(fā),這是Intel“軟件先行”戰(zhàn)略的重要體現(xiàn),Intel相信這一戰(zhàn)略將定義和引領(lǐng)一個(gè)人工智能日益融合、異構(gòu)及多架構(gòu)的編程時(shí)代。

隨著Intel硬件及軟件戰(zhàn)略的推進(jìn),毫無(wú)疑問(wèn)未來(lái)AI會(huì)成為各種芯片算力的關(guān)鍵。就酷睿處理器來(lái)說(shuō),AI也成為CPU、GPU標(biāo)配算力,而且它的性能增長(zhǎng)潛力要比傳統(tǒng)計(jì)算更大,未來(lái)幾年里動(dòng)輒數(shù)倍的性能提升會(huì)是常態(tài)。
責(zé)任編輯:wv

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