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AI算力需求6年增长30万倍，「超异构计算」才能满足下一个10年

编程日记 2024-12-28 23:20:00

今年 3 月，「强化学习教父」Richard Sutton 在《苦涩的教训》一文中指出，「70 年的人工智能研究史告诉我们，利用计算能力的一般方法最终是最有效的方法。要在短期内有所提升，研究人员要利用专门领域的人类知识。但如果想要长期的获得提升，利用计算能力才是王道。」

大家都知道，这波人工智能的浪潮的三要素分别是数据、算力和算法。虽然仍有争议，但是计算力的大幅提升确实是这波深度学习革命的决定因素之一。

去年OpenAI发布的一份报告显示，自2012年以来，在最大规模的人工智能训练中所使用的计算量呈指数级增长，3.5个月的时间翻一倍（相比之下，摩尔定律（Moore’s Law）有18个月的倍增周期）。自2012年以来，该指标增长了30多万倍（18个月的倍增周期只会增加12倍）。

在过去的几十年里，摩尔定律一直推动着芯片制程和性能的稳步提升，然而摩尔定律已经失速，CMOS的微缩至少在十年内还是会继续进行下去，但随着技术难度的挑战越来越高，需要投入的资源会越来越高，必然会导致整个成本上升，如何才能发挥摩尔定律的经济效益？按照这个趋势，想要满足未来AI发展的需求，芯片行业势必要有所变革。

在上个世界八十年代，异构计算的出现满足了各种不同任务的计算需求，推动了个人计算机和互联网的发展。

然而大数据和人工智能时代的到来，新的计算需求不断衍生出来，当我们展望下一个十年，或者更长远的未来，随着人工智能应用的愈加广泛和深入，特别是万物互联时代的到来，AI需要在云边端上全面落地，传统的异构计算已经不能满足日益发展的人工智能计算需求，

于是，在异构计算上更进一步，英特尔开始押注「超异构计算」。

AI时代需要超异构计算

首先，传统的异构是指在完成一个任务时，采用一种以上的硬件架构设计，把它们组合在一起。组合方式主要包括：

一体化SoC，也就是直接把不同的芯片在不同的板级连接起来，它的专用性最强、能耗最低、性能可能也最高，能效比非常好，但需要量很大，也就是应用范围很广，才值得去做，但要花上十几个月时间以及大量研发经费来开发，这就要求设计人员对应用场景的理解一定够深，且产品的灵活度不高，如果需求有变动，就要再等一个研发周期；
分体式板卡，也就是将各种计算能力的加速内核放到一个芯片中，它的优势在于灵活，想用的时候可以随意组合，但板与板之间连接的功耗、带宽速度都要打很大折扣。

在真正的系统中应用AI时，它从来不是单独发生的，而是和其它的计算技术深度融合。所以，真正要完成一项任务，仅有AI是不够的，需要多种计算任务同时进行。传统的异构计算，已经不能满足产业应用对AI计算的需求。

英特尔认为，我们需要迈向超异构时代。

超异构将提供更多的灵活性和更快的产品上市时间，它包含三大要素：多架构、多功能芯片；多节点和先进封装技术；统一的异构计算软件。

据了解，多架构、多功能的独立芯片可以根据计算负载分成以下4种：标量计算，CPU 就是典型的标量处理器；矢量计算，主要是指向量计算；矩阵计算，主要应用在是卷积神经网络中；空间计算，即运算的时候有灵活的空间处理架构，这个方面的代表是 FPGA。

其中CPU是最通用的，虽然可能不是其中性能最好的。GPU在性能模型上有些有趣的创新，它比以前更通用，但不像CPU那么通用，但是GPU对于这种高强度工作负载的性能更好。FPGA加速器，它们的效率要高得多。例如，对于特定功能而言，FPGA加速器效率更高，更节能，更具成本效益，但它并不通用。

所谓“超异构计算”，“超”就超在可以把很多现有的、不同节点上已经验证得挺好的晶片集成在一个封装里，把这几种计算整合在一起达到“计算最优化”。我们真正要关注的是性能和通用性的不同搭配组合，因此英特尔我希望提供标量、矢量、矩阵和空间的多种架构组合，部署在CPC、GPU、FPGA和加速器套件之中。

在多架构、多功能芯片方面，英特尔提供了一个端到端的丰富产品线布局。目前，英特尔已经推出了包含CPU、FPGA、AISC等在内的一系列已经芯片解决方案，而且还将于2020推出首款独立显卡，并且预计在2021年推出7纳米通用显卡，完整覆盖了从边缘一直到云端的计算场景。

在多节点和先进封装技术方面，传统的封装就是把芯片平铺在一起，这样有几个缺点，第一是增加了面积，第二是它们之间的连通带宽还需要加速。2.5D和3D封装就是为了解决这些问题，不只是把计算芯片和内存连起来，还能把计算芯片互相连起来，同时还能把芯片像高楼一样分成几层堆起来，这就是先进封装技术。

具体来说，超异构计算整合先进计算单元有以下几个关键点：一是与板级设计一样，用多功能、多架构的芯片处理和加速不同的运算负载；二是把计算单元封装在一个芯片里，但这与板级层面的连接不同，是在封装层设计先进的技术，把带宽放大，同时功耗降低，体积减小，是一种封装集成技术；三是使用这种复杂的超异构模式，不能给软件开发人员增加难度，因此超异构计算还需要统一的异构计算软件。

软硬协同：OneAPI

对于大部分开发者来说，一般是根据软件去选择硬件，而不是反过来，因此英特尔将「统一的异构计算软件」也包含到了「超异构计算」这个大框架里。

也就是说，简化软件开发是超异构的要素之一，英特尔需要以一个统一的软件接口，让客户编程即可扩展到 CPU、GPU、FPGA 和 ASIC 芯片等硬件平台上。

而目前英特尔正在做的工作就是打造 OneAPI。

OneAPI旨在提供一个统一的编程模型，以简化跨不同计算架构的应用程序开发工作，而 OneAPI 也会吸收英特尔在 OpenVINO 等创新平台上的经验。OpenVINO软件开发者工具包实现了跨不同的SVMS（Scalar、Vector、Matrix、Spatial）架构，提供一致、优化的深度学习推理能力。

据了解，OneAPI将支持直接编程和API编程，并将提供统一的语言和库，可以在包括CPU、GPU、FPGA和AI加速器等不同硬件上，提供完整的本地代码性能。

直接编程：One API包括一个全新的直接编程语言Data Parallel C++ (DPC++)，这是一个可替代单架构专用语言的开放式、跨行业的编程语言。通过使用开发者熟悉的编程模型，DPC++ 能够提供并行编程的效率和性能。DPC++以C++为基础，融合了Kronos Group的SYCL，并包含在一个开放社区流程中开发的语言扩展。
基于API的编程：One API强大的库跨越多个可受益于加速的工作负载领域。库函数针对每个目标架构都进行了定制编码。
分析与调试工具：在领先的分析工具的基础上，英特尔将提供加强版的分析与调试工具，以支持DPC++和广泛的SVMS架构。

据悉，英特尔将在今年第四季度发布一个One API开发者测试版本，显然，对于AI开发者来说，值得期待。

https://www.dkcj.cn/info/33868.html

AI算力需求6年增长30万倍，「超异构计算」才能满足下一个10年

AI时代需要超异构计算

软硬协同：OneAPI

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