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原创 平头哥铸剑,阿里造芯长征走出第一步

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在2019年云栖大会主论坛,阿里巴巴CTO、达摩院院长张建锋从口袋里掏出一款看得见、摸得着的芯片:含光800。这是一款AI芯片,重点应用于机器视觉中,如图片识别、视频识别等。作为平头哥半导体公司首颗自主研发的芯片,含光800成为云栖大会主论坛的热门话题。

一年前的云栖大会上,平头哥半导体公司宣告成立,这是阿里首次对外宣告要自主造芯,但事实上,阿里很早就已想要拥有自己的芯片,并为此筹谋许久。阿里当时宣布正在打造内部代号为“Ali-NPU”的芯片,主要针对图像和视频的AI任务加速场景,按照设计,Ali-NPU的性能将是同类产品的40倍。对于“40倍”这个数字,当时很多人是不信的。

从定位来看,含光800应该就是一年前所说的Ali-NPU,我注意到在发布会现场,张建锋数次强调这款芯片很“大”——移动端芯片因为应用场景要求往往都强调体积的小,这意味着含光800的应用场景不是终端,而是云端服务器。“大”不是指体积大,而是计算能力强大,其每秒能处理78000张图片。仅仅是从晶体管数量来看,含光800拥有170亿个晶体管就远超同行。

最能体现出其算力强大的则是一组对比数据。在业界标准的ResNet-50测试中,含光800推理性能达到78563 IPS,比目前业界最好的AI芯片Habana Goya 高4倍;能效比500 IPS/W是其3.3倍。跟一年前市面上的英伟达P4比,性能有46倍的优势,“Ali-NPU 性能40倍于同类产品”不是吹牛。

含光800算力强大的原因在于面向AI视觉场景自研的架构和定制的算法,以下来自官方新闻稿:

更具体的解释:平头哥针对含光800瞄准的机器视觉场景,自研了架构、软件编译器、框架、工具链等等,并针对INT8数据类型做了大量优化,最终在性能、良率、功耗等指标上均表现良好。比如在架构上,含光800针对深度学习中使用的大量权重参数和张量数据,在支持稀疏压缩与量化处理的基础上,通过独特设计的数据访存与流水线处理技术,大大减低了I/O需求和数据的搬移,NPU同时深度优化了卷积,矩阵乘,向量计算和各种激活函数,通过高有效的硬件资源调度和全并行的数据流处理,把AI运算的性能和能效双双推向极致,整个架构都是创新设计的。

换言之,这是一款软硬件高度整合的AI芯片,用张建锋的话说:传统芯片公司擅长硬件,然而在算法上不具备优势。我看到在一个媒体社群记者们就“含光800是否全球最强”有不同看法,但毋庸置疑,在视觉这一场景下,在市面上的同类产品中,含光800从算力、能效比来看均绝对领先。

要注意的是,含光800不是一款PPT芯片,其已实现流片量产,应用到阿里商业生态中。对内应用在阿里核心业务上,张建锋在云栖大会的现场演示现实,城市大脑实时处理杭州主城区交通视频场景,原来需要40颗传统GPU,延时为300ms,使用含光800仅需4颗,延时降至150ms;拍立淘商品库每天新增10亿商品图片,使用传统GPU算力识别需要1小时,使用含光800后可缩减至5分钟。对外,含光800不直接售卖,而是通过云的形式向阿里云数百万客户售卖AI算力,基于含光800的AI云服务已正式上线,相比传统GPU算力,性价比提升100%。


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