人工智能算力的發展趨勢

      近年來，人工智能算力得到的長足的進展，并呈現出一定的趨勢：人工智能算力需求暴增，異構計算成為主流、GPU仍然是人工智能計算的主要算力供給、傳統高性能計算正在與人工智能融合為“先進計算"、邊緣人工智能算力持續提升。

      人工智能算力需求暴增，異構計算成為主流：隨著算力需求的暴增，對算力的合理利用和不同計算單元的協作就變得日益重要，將CPU、DSP、GPU、ASIC、協處理器、FPGA等各種計算單元、使用不同的類型指令集、不同的體系架構的計算單元組成一個混合的系統執行計算，讓每一種不同類型的計算單元都可以執行自己最擅長的任務，從而大幅度提高人工智能計算的效率和速度?？偟膩碚f，不同處理器芯片在構建異構計算方面有著自己的鮮明特點，CPU、GPU領域存在大量的開源軟件和應用軟件，任何新的技術首先會用CPU實現算法，因此CPU編程的資源豐富而且容易獲得，開發成本低而開發周期。FPGA的或現采用Verilog/VHDL等底層硬件描述語言實現，需要開發者對FPGA的芯片特性有較為深入的了解，但其高并行性的特性往往可以使業務性能得到量級的提升；同時FPGA是動態可重配的，當在數據中心部署之后，可以根據業務形態來配置不同的邏輯實現不同的硬件加速功能。ASIC芯片可以獲得最優的性綿，即面積利用率高、速度快、功耗低；但是AISC開發風險極大，需要有足夠大的市場來保證成本價格，而且從研發到市場的時間同期很長，不適合例如深度學習CNN等算法正在快速迭代的領域

      GPU仍然是人工智能計算的主要算力供給：值得注意的是，越來越多的人工智能計算服務器開始使用8GPU甚至16GPU卡，這意味著隨著數據的爆發式增長、深度神經網絡日趨復雜，單系統可提供更高密度、更高性能的AI基礎架構，將在Al線下訓練場景中得到更廣泛應用。此外，GPU計算正朝著"Non-CPU"方向發展，即不需要計算系統中使用CPU，用戶可構建起完全由GPU組成的計算系統。

      傳統高性能計算正在與人工智能融合為“先進計算"：事實上，現在有可用的大型數據集合和強大的計算資源，這樣的組合允許這個領域取得很大的進步。人工智能，特別是機器學習和深度學習，需要龐大的計算資源，隨著數據的增長，計算力變得越來越重要，只有擁有更好的、與人工智能計算相匹配的計算系統，比如提供GPU計算能力或是深度學習算法框架平臺才能更好的訓練深度學習模型。這一計算系統正是先進計算系統。

      邊緣人工智能算力持續提升：隨著物聯網邊緣設備對人工智能能力的要求不斷提升，對即時、高吞吐量的邊緣人工智能算力的需求也在持續增加，邊緣設備需要借助人工智能及與之相匹配的算力，即時做出分析、判斷和決策，與此同時，2025年，預計將會有1500億臺機愿傳感器和物聯網設備持續輸出數據，這比當今使用智能手機的個人用戶所產生的數據要高出幾個數量級，因此，無論是市場規模還是算力需求規模都極為龐大。

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