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GPU后端深度學習主流芯片 國內已有多個替代方案
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GPU后端深度學習主流芯片 國內已有多個替代方案

2019-06-19 10:03:35 來源:中國安防行業網 點擊:1246

【大比特導讀】隨著人工智能的快速發展,對算力提出了更高的要求,傳統CPU已經難以滿足人工智能高性能并行計算的需求。云端AI芯片的出現解決了目前這一瓶頸問題。相比于前端,后端設備更適合于更大規模的人工智能的應用。

隨著人工智能的快速發展,對算力提出了更高的要求,傳統CPU已經難以滿足人工智能高性能并行計算的需求。云端AI芯片的出現解決了目前這一瓶頸問題。相比于前端,后端設備更適合于更大規模的人工智能的應用。由于后端設備的空間、能耗、環境等的限制相對較少,便于對更大規模的數據進行深度處理。

GPU后端主流深度學習芯片

現階段各大安防監控廠商也將人工智能技術競爭的焦點集中于后端,紛紛推出新產品。如海康威視的“臉譜”系列人臉分析服務器、大華的“睿智”視頻服務器、蘇州科達的DeepEngine深度學習服務器等。另外,智能化的后端設備也能更好利用當前的非智能前端設備,在無需大規模改造前端設備的條件下實現安防監控系統的智能化升級。

GPU是目前主流的深度學習后端芯片方案。對比CPU,GPU的更多核心和其并行處理架構使其成為天然的圖形計算系統。利用GPU做圖形計算,可以做到比CPU計算5倍以上性能提升,價格降低6倍,功耗降低10倍,體積減少20倍。對于安防企業而言,借助基于GPU開發的模塊既能夠滿足圖像處理要求,又適合于處理計算密度高、邏輯分支簡單的大規模數據并行負載,將會成為進行海量視頻數據結構化處理的關鍵。

國內廠商推出多個GPU替代方案

但GPU方案并非最優,已有基于FPGA/ASIC芯片的新嘗試。雖然服務器端可以布置多塊GPU,但多路視頻解碼會對服務器造成壓力,而這對GPU來說并不擅長。且GPU實際上是利用相關成熟的技術提供一種通用級的解決方法來滿足深度學習的要求,缺乏針對專業應用解決方案,使得其能效受到限制。為此,各路芯片及安防廠商在積極尋求更優化的方案。

目前已有廠商針對安防監控后端推出了GPU的替代方案。2018年10月份,華為自研的云端AI芯片昇騰系列,基于達芬奇架構的華為昇騰910。在年底,華為又推出了基于ARM的服務器芯片“Hi1620”,采用臺積電7nm工藝制造,在ARMv8架構的基礎上,華為自主設計了代號“TaiShan”(泰山)的核心,支持48核心、64核心+2.6/3.0GHz配置。百度發布AI“昆侖”芯片,它是目前行業內運行速度最快的智能芯片。

成立于2016年的寒武紀,成立之初就發布了世界首款商用深度學習專用處理器寒武紀1A處理器(Cambricon-1A),并成為全球第一個成功流片并擁有成熟產品的AI芯片公司,擁有終端AI處理器IP和云端高性能AI芯片兩條產品線。其中中科曙光與寒武紀合作,在最新的人工智能服務器Phaneron中搭載寒武紀的深度學習ASIC芯片,在深度學習應用中比傳統的CPU/GPU在性能、功耗和芯片面積方面均有較大優勢,有望在安防監控領域落地應用。

2017年,比特大陸推出其AI品牌Sophon(算豐),并發布其第一代云端AI芯片張量計算處理器BM1680,適用于 CNN / RNN / DNN 的訓練和推理。BM1680 單芯片能夠提供 2TFlops 單精度加速計算能力,芯片由 64 NPU 構成。2018 年比特大陸發布第 2 代算豐 AI 芯片 BM1682,計算力有大幅提升。同時,今年10月份比特大陸基于云端芯片BM1682還發布了算豐智能服務器SA3。

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