5月14日消息，長期神秘的加拿大AI芯片初創(chuàng)企業(yè)Tenstorrent終于在今年有了新動向，4月7日，Tenstorrent發(fā)布其首款AI芯片Grayskull，算力最高可達368TOPS，相當于是高通2019年12月發(fā)布的旗艦手機SoC驍龍865算力的24倍。

相較市面上現(xiàn)有AI芯片產(chǎn)品，Grayskull不僅能兼顧高算力和低能耗，還具備高度可擴展的特點，可擴展到10萬個節(jié)點，支持從小型嵌入式設備到大型數(shù)據(jù)中心的AI推理和訓練任務。

一、兼顧高效能和高擴展性的創(chuàng)新架構

Tenstorrent在2016年創(chuàng)立，總部位于加拿大多倫多市。在創(chuàng)辦Tenstorrent之前，其創(chuàng)始人兼CEO Ljubisa Bajic曾在NVIDIA芯片制造部門擔任高級架構師，還曾在AMD擔任IC設計師和架構師。

Bajic不認為像NVIDIA這樣的芯片公司會很快消失，但是該公司遲早會研發(fā)不是GPU的AI芯片產(chǎn)品。

Bajic總結(jié)，當今對人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究主要集中于兩個陣營：一是傾向于在CPU、GPU等硬件上進行密集的矩陣計算，當前已大規(guī)模落地；二是對脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡（SNN，Spiking neural network）的研究，目前尚處研究階段，還未實現(xiàn)廣泛應用。

密集矩陣算法能夠提高芯片密集計算能力，但是能耗較高，常通過以太網(wǎng)擴展到其他機器進行通信。

SNN通過電活動的尖峰來傳遞信息，運作方式更接近自然神經(jīng)元。每次根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡的行為，只有一定比例的神經(jīng)元會被激活，這致使網(wǎng)絡運行時能耗較低、條件執(zhí)行效率較高。

但SNN無法保證硬件效率。Bajic解釋，訓練SNN時，設計人員試圖用微分方程來直接描述自然神經(jīng)元的運作過程，然后盡可能在硬件上實現(xiàn)這些運作方式。“對于工程師來說，這個過程基本上就是把許多標量處理器核心連接到標量網(wǎng)絡上?！盉ajic說。

據(jù)Bajic介紹，Tenstorrent希望能夠設計出兼顧硬件效率、條件執(zhí)行效率、存儲效率和高度可擴展性（超過10萬個芯片）的產(chǎn)品。

二、動態(tài)消除不必要計算，大幅節(jié)省功耗和運算時間

如何才能兼顧上述特性呢？研究人員設計了一個能實現(xiàn)細粒度條件執(zhí)行、動態(tài)稀疏處理的完全可編程體系結(jié)構，可將較大數(shù)據(jù)組的復雜計算任務分解成多個較小數(shù)據(jù)組的計算，由芯片上的各個內(nèi)核進行獨立的處理。為了避免性能損失，Tenstorrent在這些數(shù)據(jù)組上啟動了控制流。

“在運行較小矩陣時，我們可以加上‘if’語句來判別是否運行它們，如果要運行它們，還可以決定是用較低精度、全精度或是兩者之間的其他精度?！盉ajic說。通過動態(tài)消除不必要的計算，該方法打破了計算/帶寬需求與模型大小之間的直接聯(lián)系，使得模型可以適應于已提出的確切輸入，并對模型進行訓練。

這種創(chuàng)新的設計方法一方面實現(xiàn)了非常出色的能效，但另一方面也帶來了關于軟件和可擴展性的挑戰(zhàn)。

首先需要與硬件適配的新軟件堆棧。Bajic稱：“問題在于，這個領域內(nèi)許多公司推出的軟件堆棧都假設有一套固定的維度和固定的工作要運行。因此，為了能夠在運行時啟用適配功能，需要硬件和軟件堆棧都能支持它。”

而Tenstorrent的設計將許多決策程序從編譯時轉(zhuǎn)到運行時，以實現(xiàn)正確大小的輸入。“當我們在運行時去除一些東西后，我們確切地知道了這些東西有多大了。所以要跟上硬件的能力，對軟件來說是相當大的挑戰(zhàn)。”Bajic說道。

其次是可擴展性。創(chuàng)建可擴展到10萬個節(jié)點的體系架構，意味著在沒有共享內(nèi)存空間的情況下進行操作，緩存一致性會致使難以擴展到超過幾百個節(jié)點，這是Tentorrent想要避開的麻煩。

具體而言，Tenstorrent使用一系列Tensix內(nèi)核來通過網(wǎng)絡實現(xiàn)通信。Tensix內(nèi)核陣列與一個定制的雙2D環(huán)形片上網(wǎng)絡（NoC）集成在一起，這些網(wǎng)絡可以在芯片外擴展，從而創(chuàng)建包含成百上千個處理器的大型芯片到芯片集群，并且最小化了用于調(diào)度粗粒度數(shù)據(jù)傳輸?shù)能浖摀?/p>

每個Tensix內(nèi)核的算力約為3TOPS，包含1個高利用率的數(shù)據(jù)包處理器、1個可編程的單指令流多數(shù)據(jù)流（SIMD）、1個密集數(shù)學計算模塊、5個高效且靈活的單流（single-issue）的精簡指令集（RISC）。

這5個RISC內(nèi)核是相同的，但不一定同時運行相同的代碼。它們具有基本的算術和邏輯運算能力，并且可以管理流控制，還會爭奪共享計算引擎中更先進的硬件資源，在該硬件資源上執(zhí)行矩陣、卷積和矢量/ SIMD操作。 此外，每個Tensix內(nèi)核還具有1MB的本地靜態(tài)隨機存取存儲器（SRAM）。

假設一個神經(jīng)網(wǎng)絡層有兩個需要相乘的矩陣，該神經(jīng)網(wǎng)絡層的輸入被分解成“以太網(wǎng)大小的塊”，即子張量，然后將這些張量幀化為一組固定長度的數(shù)據(jù)包，分布在多個Tensix內(nèi)核中。

每個數(shù)據(jù)包都會進入內(nèi)核的SRAM緩沖區(qū)中，觸發(fā)軟件去找到數(shù)據(jù)包并運行一個硬件解包引擎，硬件解包引擎去除所有的數(shù)據(jù)包幀、解釋其含義、解壓縮數(shù)據(jù)包，在RISC內(nèi)核的指導下發(fā)送到計算引擎。再往下進行，這些數(shù)據(jù)包被重新打包并存儲在SRAM緩沖區(qū)中，以準備傳輸?shù)较乱粋€Tensix內(nèi)核中。

靈活的并行化和完整的可編程性可實現(xiàn)運行時適應和工作負載平衡，從而有助于節(jié)省功耗并縮短運行時間，從而顯著節(jié)省成本。

三、Grayskull芯片：一顆相當于24顆驍龍865

基于其架構設計理念，Tenstorrent可打造能執(zhí)行推理和訓練任務的高性能芯片，可支持小至小型嵌入式設備、大至大型數(shù)據(jù)中心的工作負載部署。

Tenstorrent研發(fā)的首款推理芯片Grayskull包含120個Tensix內(nèi)核、120MB本地SRAM和8個通道的LPDDR4，支持高達16GB的外部DRAM和16通道的PCI-E Gen4。

在75W總線供電的PCIe卡上，Grayskull的算力最高可達到368TOPS。預計今年晚些時候，Tenstorrent將推出功耗為300W的訓練設備。

相比之下，高通2019年發(fā)布的驍龍865芯片算力為15TOPS。也就是說，一顆Grayskull芯片就能完成約24顆驍龍865芯片才能完成的運算量。

在條件執(zhí)行的情況下，使用BERT-Base的SQuAD 1.1數(shù)據(jù)集，Grayskull芯片可實現(xiàn)高達23345句/秒的性能，使其性能比當今的領先解決方案高出26倍。

結(jié)語：第二代Tensix核心芯片或于秋季發(fā)布

許多機構和研究者都在推進AI芯片的設計、研發(fā)。AI芯片可以優(yōu)化許多領域的生產(chǎn)流程，比如，或可用于提升疾病追蹤模型、疫苗研發(fā)工具的效率，還可推動情感人工智能等新興領域的發(fā)展。

這些研究存在一個共同的問題——如何節(jié)約總擁有成本（TCO）。在Bajic看來，許多現(xiàn)有AI芯片方案非常耗電，而通過架構創(chuàng)新，兼顧高性能和低功耗的AI芯片將推動AI在你的智能可穿戴設備上完成運算任務。

在推出Grayskull芯片的同時，Tenstorrent也在推進第二代Tensix核心芯片的研發(fā)。第二代Tensix核心芯片被稱為Wormhole，核心架構和Grayskull相同，且使用很多以太網(wǎng)鏈接來進一步擴展系統(tǒng)規(guī)模，預計于2020年秋季發(fā)布。

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