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  • 首款7nm AI芯片蓄势待发
    http://www.ic72.com 发布时间:2019-5-23 13:12:17

     

     Wave Computing着眼于成为第一家开发7纳米(nm)处理器并部署于其人工智慧(AI)系统的AI新创公司。

      据《EE Times》目前掌握到的消息,Wave Computing的7nm开发计划将采用博通(Broadcom Inc.)的ASIC芯片设计。WaveBroadcom这两家公司将采用台积电(TSMC)的7nm制程技术,共同开发Wave的下一代资料流处理器(Dataflow Processing Unit;DPU)。

      新的7nm DPU将由Broadcom方面提供,但时间表未定。据Wave执行长Derek Meyer证实,这款7nm DPU将会“设计于我们自家的AI系统中。”他还补充说,“如果市场其他公司有此需求的话,也可以提供相同的芯片。”

      市场研究公司Tirias Research首席分析师Kevin Krewell表示,“Wave希望能够以此7nm设计在新创公司中脱颖而出。目前,大多数的新创公司都还不具备打造7nm元件的专业技术与能力。”他解释说,Wave在Broadcom的协助下,使这一切成为可能。他指出,Broadcom“由于收购了LSI Logic,确实拥有更先进的ASIC电路设计经验。”

      Wave目前的DPU世代是基于16nm制程的设计 。

      “在设计新型AI加速器的同业中,我们将率先获得7nm实体IP——例如56Gbps和112Gbps SerDes,这可归功于Broadcom的协助。”Meyer指出,Broadcom带来了先进的设计平台、量产技术以及经验证可行的7nm IP,协助我们实现了这项7nm产品开发计划。

      Wave目前的DPU世代基于16nm制程节点,主要由Wave自家设计人员以及承包商的协助共同完成。至于7nm DPU,Meyer表示,“在Broadcom和Wave之间,我们已经拟定好[ASIC]设计前端和后端所需的技术和资源了,同时相应地制定了合作计划。”

      目前,这项7nm合作计划已经展开并持续进行好几个月了。Broadcom将负责7nm芯片的实体部份。尽管7nm设计非常复杂,但Meyer表示,“我相信Broadcom将第一次就推出合适的芯片。”然而,Wave并未透露其7nm DPU何时上市,也未对7nm DPU架构多加说明。

      7nm DPU内部揭密

      然而,Meyer解释说,新的芯片将“以资料流架构为基础”。它将会是第一款具有“64位元(64-bit) MIPS多执行绪CPU”的DPU。Wave于今年6月收购了MIPS。

      Meyer还指出,Wave的7nm芯片将在存储器中搭载新功能,但他并未透露究竟增加了哪些新功能。

      不过,Meyer表示,MIPS的多执行绪技术将在新一代DPU中发挥关键作用。透过Wave的资料流处理,“当我们为机器学习代理加载、卸载和重新载入资料时,硬体多执行绪架构将会十分有效率。”此外,MIPS的快取一致性也会是Wave新DPU的另一项重要特性。他说,“因为我们的DPU是64-bit架构,所以只有在MIPS和DPU同时在64-bit位址空间中与相同存储器通讯才有意义。”

      针对Wave将在存储器中增加的新功能,Krewell说,“Wave的现有芯片使用美光(Micron)的混合存储器立方体(Hybrid Memory Cube;HMC)。而且我认为Wave未来的芯片将会转向高频宽存储器(HBM)。”他并补充说:“HBM的未来发展蓝图更好。不断变化的存储器架构将会对整体系统架构造成影响。”

      Moor Insights & Strategy资深分析师Karl Freund对此表示赞同。他说:“针对存储器部份,我猜想他们将将会放弃混合存储器立方体,而改采用高频宽存储器,因为这种方式更具有成本效益。”

      Meyer在接受采访时宣称,新的7nm DPU可望提供较其现有芯片更高10倍的性能。

      他说,“不要忘记,我们之前就已经将DPU架构中的时脉与芯片分开来了。”他指出,在主机间来回移动将会造成瓶颈,而在DPU中,嵌入式微控制器可以加载指令,减少传统加速器浪费的功率和延迟。“我们可以有效发挥7nm芯片上的电晶体能力,以提高性能。”

      不过,Krewell对此持保留看法。他说:“至于Wave是否可在性能方面实现10倍的进展,这毕竟是一个漫长的旅程,必须取决于如何测量机器学习的性能……以及Derek [Meyer]是在谈训练还是推论。”他还补充说,“推论方面发生了许多变化,也以较低精度(8-bit或更低)的演算法进行部署。训练的性能主要取决于存储器架构。”不过,他也坦承,“我其实并不知道Wave所盘算的细节。”


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