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谁才是深度学习架构之王？

电子工程专辑 · 公众号 · · 2017-12-15 12:08

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多家新创公司也在为DNN开发客制架构。英特尔(Intel)去年收购了其中的一家(Nervana)，并计划在今年年底前出样其第一款ASSP；但该公司尚未透露该架构的任何细节。Wave Computing为DNN开发了数据流处理器。其它为此获得众多资金的新创公司包括Cerebras、Graphcore和Groq。我们预计这些公司至少有几家会在2018年投产组件。

另一种建置优化架构的方法是利用FPGA。微软(Microsoft)广泛采用FPGA作为其Catapult和Brainwave计划的一部份；百度(Baidu)、Facebook以及其它云端服务器供货商(CSP)也使用FPGA加速DNN。这种方法避免了数百万美元的ASIC和ASSP投片费用，并提供了更快的产品验证时程；只要设计改动，FPGA就能在几分钟内重新编程和设计。但它们作业于较低的时钟速率，并且比ASIC所能容纳的逻辑块更少得多。图1总结了我们对这些解决方案之间相对效率的看法。

图1：根据不同的硬件设计，各种深度学习加速器之间的性能/功耗比至少存在两个数量级的差异（来源：The Linley Group）