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富士通加入AI競賽 DLU微處理器已經在路上
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根據Top 500網站報導,富士通自2015年以來便投入DLU晶片開發工作,不過此前富士通很少對外透露這款微處理器的設計細節,直到2017年6月舉辦的“ISC 2017”大會上,富士通AI基盤事業本部(AI Platform Division)資深主任丸山拓巳(Takumi Maruyama)才對外透露該公司投入AI及高效能運算(HPC)領域的發展成果,首度較深入介紹DLU微處理器運作細節。目前丸山便正從事于DLU晶片開發專案。

丸山指出,DLU微處理器與其他多款專為深度學習(DL)所打造的處理器相同的是,均高度仰賴於低精密度運算在神經網路處理上優化效能及能源效率,值得注意的是,DLU微處理器支援FP32、FP16、INT16以及INT8資料類型。在最高等級上,DLU微處理器是由若干“深度學習處理單元”(Deep Learning Processing Units;DPU)所組成,透過一個高效能構造進行互相連結,或可將這些DPUs視為是深度學習的核心。 個別的主核心管理在DPU上的執行,並負責在DPU與晶片內建記憶體控制器之間協調記憶體近用任務。

值得注意的是,每個DPU均是由16個深度學習處理元素(DPE)所組成,這也是實際數值運算進行之處;每個DPE則是由8個SIMD執行單位連同一個非常大型的註冊檔(Register File; RF)所組成,此RF完全受到軟體的控制。

另外,DLU封裝將包含一定數量的第二代高頻寬記憶體(HBM2),這款記憶體能夠高速提供處理器所需資料,該DLU封裝也將包含一個用於透過Tofu互聯技術與其他DLU微處理器相連結的介面,富士通預計2018年度將推出DLU微處理器,且將先以協同處理器形式問世,由一組中央處理器(CPU)來驅動DLU微處理器。

自下一代DLU微處理器技術開始,富士通計畫將DLU微處理器以某種形式嵌入一組CPU中,不過富士通仍未透露此下一代技術何時將推出。借由上述晶片外(off-chip)網路設計,富士通設想未來能夠以DLU微處理器打造非常龐大的系統,目標創建可擴充的平臺供處理最大且最複雜的深度學習問題。 富士通的最終計畫目標,是要除了擁有面向一般市場的SPARC處理器產品線外,也要打造一個DLU微處理器產品線。

富士通瞭解到AI與機器學習(ML)在不久的將來可望主導全球科技應用領域,如果不跟進恐面臨在未來遭邊緣化的危機,目前則是由NVIDIA居於這市場的領先地位,但英特爾(Intel)、AMD(AMD)及英國AI晶片硬體設計新創企業Graphcore等廠商,均在發展自有AI晶片技術上積極投入,預計未來6~12個月可能將相繼推出新產品線,屆時也將成為富士通DLU微處理器的新競爭對手。

NVIDIA在這塊領域具備的優勢,在於該公司為自有繪圖晶片(GPU)開發的深度學習軟體支援,能夠讓NVIDIA在AI晶片市場上取得較大領先優勢,用於處理神經網路的軟體架構數量不僅多且仍在增長,但NVIDIA能夠完全提供支援,反觀微軟(Microsoft)、CNTK、Theano、MXNet、Torch、TensorFlow以及Caffe等廠商最多只能支援主要的軟體架構部分。

即使如此,對於擁有較龐大資金規模的廠商如富士通及其他廠商來說,這塊領域雖然已有大量深度學習軟體已經被寫入,但相對于未來幾年可能發展的數量來說仍是九牛一毛,這意謂在這塊領域未來幾年仍有容納其他新進競爭廠商的許多空間,這讓富士通等新進廠商仍有搶食這塊市場商機的機會。
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