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赛灵思为何用“软件”来推进其自适应核算渠道

王  莹  (《电子产品世界》编辑)不久前,赛灵思推出了Vitis 统一软件平台,并宣布其重要组 件Vitis AI开放下载,使人工智能 (AI)和机器学习开发者可利用赛 灵思的高性能自适应计算平台的

王  莹  (《电子产品国际》修改)

不久前,赛灵思推出了Vitis 一致软件渠道,并宣告其重要组 件Vitis AI敞开下载,使人工智能 (AI)和机器学习开发者可利用赛 灵思的高功能自适应核算渠道的加 速度。一家硬件渠道公司,为何重 磅推出软件渠道?为此,电子产品 国际等媒体采访了赛灵思软件与 AI 产品市场营销副总裁Ramine Roane (罗明)。

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1   赛灵思全体的事务战略及对核算的观点 

一切的电子体系应该是自适应 的,就像有机物种相同,这样才干 跟上立异的速度。相同,“一切的 硬件和核算应该是自适应的”观 点,也得到越来越多的职业认可。 

直到2000年之前,依据摩尔规律,业界还接受着芯片或硅工艺的 密度每18个月翻一番的速度,其时 一切的运用和软件开发人员不必多 做什么,就等着新芯片呈现。直到 2000年时,工艺方面的登纳德缩放 份额规律(Dennard scaling)走到 止境,以为跟着工艺密度的进一步 翻番,频率不可能再进一步进步 了,一切的CPU和核算机最多也就 到(2~4) GHz的速度,并且迄今保持了20年。为了提高一切的运用性 能,要进一步扩展,后来运用多核 CPU,因而,这个问题从硬件转向 软件(如图1)。 

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之后呈现了向异构CPU和加快 器的搬运,到目前为止,这种方向 是可行的。问题在于一切这些架构 包含CPU都是固定的,这就很难跟 上AI的立异速度。 

赛灵思的思路是打造自适应的 渠道,十分灵敏多变,并且赛灵思 的芯片也可针对不同的运用进一步 进行硬件的优化。所以现在开发者 就不必等着新芯片出来,就能够树立一些特定架构的运用。 

赛灵思供给的解决方案,怎么 追赶上像AI这样的立异速度?从图2可见,CNN等深度学习模型在 2012—2018 年开展的趋 势,可看出 每 3 个月会 呈现新的AI 模型,会替代之前的模型,一般是1年半到2年的时刻来构 造1个全新的ASIC或GPU。 

从图2可见,蓝色的,之前最 干流的是GoogLeNet,1年半到2年 后是ResNet,现在ResNet是最顶级 的技能,可是无法在原有的架构上 运转。赛灵思的器材以及可自适应 的硬件,就能够来构建这种特有的 架构。

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Vitis和Vitis AI的特色 

Vitis的姓名来自于法语,意思 是生命力,解说到中文有“至关重 要”的意义。 Vitis和Vitis AI开发东西能够助 力软件开发人员和AI科学家,用 他们挑选的言语,例如C++进行开 发,也能够运用相关的架构和库进 行开发。 

1)Vitis 一致软件渠道是针对 软件开发人员的,包含AI的软件开 发人员。 

不过,关于软件人员和AI人 员,赛灵思并不是那么闻名,由于 曩昔长久以来,赛灵思的开发东西 首要面向硬件的开发人员。跟着赛灵思推出Vitis和Vitis AI,想要改动 人们关于赛灵思的知道——现在也 针对软件开发人员(如图3)。

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并且软件开发 人员的时机更多, 由于软件人员的数 量大大高于硬件开 发人员。现在全球 硬件开发者可能是 一二十万的规划, 而软件开发人员是 数以几百万计的。 并且现在美国大学里学硬件开发的 现已很少了,大部分人挑选学习软 件开发。赛灵思传统的Vivado是针 对硬件开发人员的渠道,新推出的 Vitis和Vitis AI是针对软件开发者以 及AI科学家的。 

2)Vitis一致软件渠道的特色 是一致了一切运用渠道的开发,包 括:① 把AI和传统的软件开发统 一同来。②把云和边际也都一致起 来,包含终端核算以及边际和云 核算,不同的架构全都一致起来。 ③能够运用一致的言语进行异构的 加快。 

赛灵思现在也在进行一个战略 转型:从传统硬件公司转型成为软 件的渠道公司。赛灵思的理念是拥抱开源,把免费东西贡献给大 家。现在赛灵思还有开源库,例如 Github,还有SRT的运转库,有AI 模型的比如,都是通过优化的,可 以在FPGA上运转,还有赛灵思收 购深鉴科技公司取得的技能。 

实际上,Vitis和Vitis AI是抛砖 引玉——选用免费的形式,首要从 硬件赚取赢利。 

一个问题是:在深度学习加快 方面,尽管现在FPGA生长快,但 是在AI培训方面,干流的仍是GPU 居多,一方面是由于GPU硬件功能 高,另一方面,英伟达在软件东西 方面针对各个笔直范畴做了许多工 作。那么,Xilinx推出Vitis渠道之 后,是不是有助于加快到各个笔直 运用的进程? 

Ramine Roane解说道,GPU在 AI培训上的市场份额很大,但在AI 的揣度上面功率并不是很高。AI推 断最大的市场份额仍是由CPU占有 的,不过现在CPU加快的功率还不 高,例如在边际的一个事例是北京 小马智行公司的自动驾驶,时延是 一个很要害的问题,GPU最大的问 题是时延太高了。不过,曩昔人们 以为FPGA有点难用,需要用硬件 开发,跟着Vitis、Vitis AI的推出, 这个难度会下降。

本文来源于科技期刊《电子产品国际》2020年第03期第89页,欢迎您写论文时引证,并注明出处。

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