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让电脑加速100倍,英国创企的芯片推智能处理单元IPU

2019-06-12 11:12网易科技 / 小小

与其他数字处理软件不同的是,英国人工智能(AI)芯片硬件设计初创公司Graphcore专为电脑开发“大脑?#20445;?#32780;且这种大脑更擅长猜测。


图1:英国人工智能芯片硬件设计初创公司Graphcore推出的IPU加速卡

作为Graphcore首席技术官,西蒙·诺尔斯(Simon Knowles)面带微笑地在白板上勾画着自己对机器学习未来?#33041;?#26223;。他用黑色记号笔在人类大脑的“节点”上打点并绘制图表,这些节点通常负责大脑中“沉思或思考的部分?#34180;?#20182;的初创公司正试图在下一代计算机处理器中模拟这些神经元和突触,该公司押注下一代计算机处理器能够帮助“智能机械化?#34180;?/p>

AI通常被认为是挖掘大量数据集的复杂软件,但诺尔斯及其联合创始人、Graphcore首席执行官奈杰尔·图恩(Nigel Toon)认为,运行该软件的电脑仍然存在更大的?#20064;?#22352;在位于英国港口城市布里斯托尔通风?#24049;?#30340;办公室里,诺尔斯和图恩表示,问题在于芯片本身(基于它们的功能,可分为中央处理单元CPU或图形处理单元GPU),它们并没有以任何可识别的类人方式进?#23567;?#24605;考?#34180;?/p>

人类的大脑利用?#26412;?#26469;简化某些问题,?#28909;?#35782;别一个正在接近的朋友,而计算机可能会尝试分析那个人脸部的每个像素,并将其与包含数十亿张图像的数据库进行比较,然后才会试图打招呼。当计算机主要充当计算器时,这种精确度是有意义的,但对AI来说,它的效率却非常低下,需要消耗大量能量?#21019;?#29702;所有相关数据。

2016年,诺尔斯和更有商业头脑的图恩创建了Graphcore,他?#21069;选安?#37027;么精确”的计算作为芯片的核?#27169;?#31216;之为智能处理单元(IPU)。诺尔斯表示:“你大脑中的概念相当模糊。它?#23548;?#19978;是非常近似的数据点的集合,使你可以产生精确的想法。”诺尔斯的英语口音和经常发出咯咯的笑声,让人把他比作《哈利·波特?#20998;?#38669;格?#25191;?#23398;院?#33041;?#38271;。

关于人类智慧为?#20301;?#20197;这种方式形成,有各种各样的理论。但对于机器学习?#20302;?#26469;说,它们需要处理庞大且不规则无组织的信息结构(即图形),为此建立专门用于连接类似大脑节点数据点的芯片,可能是AI继续演变的关键。诺尔斯说:“我们想建造一台高性能的计算机,它可以非常不精确的方式处理数字。”

换句话说,Graphcore正在为电脑开发“大脑?#20445;?#22914;果其联合创始人的想法是对的,它将能够更像人类那样处理信息,而不是通过大规模的数字运算来伪造信息。图恩解释称:“几十年来,我们始终在步步为营地告诉机器该做什么,但现在我们不再这样做了。”他描述了Graphcore的芯片是如何教机器学习的:“这就像回到了20世纪70年代,那时微处理器刚刚问世,我们需要彻底?#33041;?#33521;特尔。”

投资者赫尔曼·豪泽(Hermann Hauser)是Arm Holdings Plc的联合创始人,该公司控制着应用最广泛的芯片设计工作。豪泽押注诺尔斯和图恩的IPU将掀起下一波计算浪潮,他说:“这在计算机历史上只发生过三次,分别是20世纪70年代的CPU、20世纪90年代的GPU,Graphcore的IPU则是第三次。”


图2:Graphcore办公室的IPU服务器机架

Graphcore起源于豪泽于2011年和2012年在剑桥大学?#22987;?#23398;会组织的一系列研讨会,?#22987;?#23398;会是艾萨克·牛顿(Isaac Newton)和查尔斯·达尔文(Charles Darwin)的校友组成的科学团体。在国王学院的豪华餐厅里,AI专家、神经学家、统计学家和动物学家围绕着先进计算技术对社会的影响展开了辩论。

豪泽认为,诺尔斯“有个地球般大小的大脑?#20445;?#20182;在这个“象?#28010;?#37324;?#26800;?#19981;自在,尽管他从剑桥大学开始的职业生涯。20世纪80年代毕业后,诺尔斯在英国政府的一个?#33455;?#23454;验室学习早期的神经网络。之后,他与人合作创办了无线处理器初创企业Element 14,并于2000年以6.4亿美元的价格将其卖给了博通公司(Broadcom)。

不久之后,诺尔斯和有半导体创业经验的图恩第一次合作。2002年,他们创建了移动芯片制造商Icera,并在不到10年后以4.36亿美元的价格卖给了英伟达公司(Nvidia)。当时两人还没有准?#36127;?#36864;休,图恩说:“我们都不擅长打高尔夫球。”诺尔斯去参加剑桥大学的系列讲座时,他们正在讨论其他的想法。诺尔斯回忆说:“我是房间里那个邋遢的?#19968;錚?#25140;着一顶烟囱帽,只想做些东西。你知道:‘别管热力学了,我想做个蒸汽机!’”

当剑桥大学信息工程学教授史蒂夫·杨(Steve Young)做了一个关于计算对话?#20302;?#26497;限的演讲,诺尔斯不断地向他提出有关能源效率的问题。史蒂夫·杨后来向苹果公司出售了语音处理服务,该服务现在用于Siri。诺尔斯表示:“我问他在算法中使用的数字精度,这在史蒂夫看来有些离题了。”但他强调,在硅材料中,“数字的精度作为能量的决定因素非常关键?#34180;?/p>

几天后,史蒂夫·杨给诺尔斯发了一封电子邮件,说他的学生调查?#33487;?#20214;事,发现他们每次计算?#38469;?#29992;了64位数据。他?#19988;?#35782;到,他们可以像诺尔斯所建议的那样,用8位数据执行同样的函数,只是运算不那么精确。当计算机有更少的数学任务要做时,它可以利用节省下来的能源?#21019;?#29702;更多的数字。这有点像人类大脑从计算某家餐厅的GPS坐标转换到仅仅记住其名字和邻居。

诺尔斯说:“如果我们制造出一种更适合这种工作的处理器,我们可以将性能提高一千倍。?#31508;?#33922;夫·杨?#25512;?#20182;人对此印象深刻,诺尔斯和图恩决定他们必须创建Graphcore。早在2013年,他们就开始筹集资金来开发这个想法,并在2016年向世界展示?#33487;?#23478;公司。

半导体行?#30340;?#21069;正在讨论摩尔定律的可?#20013;?#24615;问题。摩尔定律是上世纪60年代的一项观察发现,一块芯片上的晶体管数量将会每两年翻一番。Graphcore的领导者们关心的是个相关概念,叫做丹尼德量表(Dennard scale),它指出随着晶体管密度的提高,功?#24066;?#27714;将保持不变。



编辑:优易

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