上海2021年8月25日 /美通社/ -- 今天燧原科技在一年一度的Hot Chips大會(huì)上由首席架構(gòu)師劉彥和資深芯片設(shè)計(jì)總監(jiān)馮闖一起介紹了第一代云端訓(xùn)練芯片“邃思1.0”的架構(gòu)細(xì)節(jié)。Hot Chips是全球高性能微處理器和集成電路相關(guān)的重要會(huì)議之一，芯片行業(yè)巨頭每年都借此機(jī)會(huì)展示自己公司的最新成果，包括處理器體系結(jié)構(gòu)，基礎(chǔ)架構(gòu)計(jì)算平臺，內(nèi)存處理等各類技術(shù)。
燧原科技第一代通用人工智能訓(xùn)練芯片“邃思1.0”封裝示意圖
邃思1.0是燧原科技2019年12月發(fā)布的第一代云端AI訓(xùn)練芯片，采用眾核結(jié)構(gòu)，其計(jì)算核心采用了燧原科技自研的GCU-CARE計(jì)算引擎。整個(gè)SOC擁有32個(gè)GCU-CARE計(jì)算引擎，組成4個(gè)計(jì)算群組，全面支持常見AI張量數(shù)據(jù)格式（FP32/FP16/BF16, INT8/INT16/INT32），更全面地支撐客戶業(yè)務(wù)。CARE還創(chuàng)新地通過復(fù)用張量核心，用更有效的晶體管效率提供了標(biāo)量、向量、張量以及多種數(shù)據(jù)精度的計(jì)算能力。
GCU-DARE數(shù)據(jù)架構(gòu)，面向數(shù)據(jù)流優(yōu)化，在數(shù)據(jù)流動(dòng)中進(jìn)行處理。512GB/s的HBM和200GB/s的GCU-LARE互聯(lián)，數(shù)倍于傳統(tǒng)GPU、CPU；強(qiáng)勁的分布式片上共享緩存，提供10TB/s的超大帶寬；可編程共享緩存，可控線程內(nèi)、線程間數(shù)據(jù)常駐共享，消除不必要的IO訪問，既降低了數(shù)據(jù)訪問延時(shí)，又節(jié)約了寶貴的IO帶寬；同時(shí)，DARE架構(gòu)還提供數(shù)據(jù)異步加載接口，支持?jǐn)?shù)據(jù)與運(yùn)算的流水執(zhí)行，提高運(yùn)算并行度。
四路 GCU-LARE智能互聯(lián)，200GB/s的高速低延時(shí)片間互聯(lián)接口，靈活支持不同規(guī)模的計(jì)算需求，可支持千卡級規(guī)模集群，為大中小型數(shù)據(jù)中心提供基于不同需求的人工智能訓(xùn)練產(chǎn)品組合。
“邃思1.0”SOC
邃思1.0人工智能加速芯片專為云端訓(xùn)練場景設(shè)計(jì)，支持CNN、RNN、LSTM、BERT等常用人工訓(xùn)練模型，可用于圖像、流數(shù)據(jù)、語音等訓(xùn)練場景。采用標(biāo)準(zhǔn)PCIe 4.0接口，廣泛兼容主流AI服務(wù)器，可滿足數(shù)據(jù)中心大規(guī)模部署的需求，且能效比領(lǐng)先。
演講的最后部分，劉彥還介紹了上個(gè)月剛剛在世界人工智能大會(huì)上發(fā)布的“邃思2.0”訓(xùn)練芯片。經(jīng)過全新升級迭代后，邃思2.0的計(jì)算能力、存儲(chǔ)和帶寬、互聯(lián)能力較第一代訓(xùn)練產(chǎn)品有巨大提升，對超大規(guī)模的模型支持能力獲得顯著增強(qiáng)。由此，燧原科技成為國內(nèi)首家發(fā)布第二代人工智能訓(xùn)練產(chǎn)品組合的公司。
邃思2.0進(jìn)行了大規(guī)模的架構(gòu)升級，針對人工智能計(jì)算的特性進(jìn)行深度優(yōu)化，夯實(shí)了支持通用異構(gòu)計(jì)算的基礎(chǔ)；支持全面的計(jì)算精度，涵蓋從FP32、TF32、FP16、BF16到INT8，單精度FP32峰值算力達(dá)到40 TFLOPS，單精度張量TF32峰值算力達(dá)到160 TFLOPS。同時(shí)搭載了4顆HBM2E片上存儲(chǔ)芯片，高配支持64 GB內(nèi)存，帶寬達(dá)1.8 TB/s。GCU-LARE也全面升級，提供雙向300 GB/s互聯(lián)帶寬，支持?jǐn)?shù)千張?jiān)旗軨loudBlazer加速卡互聯(lián)，實(shí)現(xiàn)優(yōu)異的線性加速比。
燧原科技第二代通用人工智能訓(xùn)練芯片“邃思2.0”
而同步升級的馭算TopsRider軟件平臺，成為燧原科技構(gòu)建原始創(chuàng)新軟件生態(tài)的基石。通過軟硬件協(xié)同架構(gòu)設(shè)計(jì)，充分發(fā)揮邃思2.0的性能；基于算子泛化技術(shù)及圖優(yōu)化策略，支持主流深度學(xué)習(xí)框架下的各類模型訓(xùn)練；利用Horovod分布式訓(xùn)練框架與GCU-LARE互聯(lián)技術(shù)相互配合，為超大規(guī)模集群的高效運(yùn)行提供解決方案。開放升級的編程模型和可擴(kuò)展的算子接口，為客戶模型的優(yōu)化提供了自定義的開發(fā)能力。
