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    广东福彩36选7开奖今晚: 能和英伟达一决高下的AI新秀已然“横空出世”

    2019-06-25 18:27:03 来源:EEFOCUS
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    广东体育彩票11选五图 www.zrqb.net “站在风口上,猪都能飞起来!”这是互联网时代被大众一度捧上神坛的信条,但是在AI时代,创业者站上AI跑道就能赢吗?如果只凭站对赛道就能起飞,大众太高估AI这阵风了。不管国内的AI四小龙,还是传统BAT,没有技术实力一定走不远,但是如果有过硬的技术实力,就是身处犄角旮旯也会被投资人发现。

     

    去年11月,一则“Habana Labs获得7500万美元B轮融资”的新闻将Habana Labs这家公司带进公众的视野。一出道就光芒四射,这是何方神圣?曾经有多少人惊叹于以色列强大的创新力,这家公司就于2016年诞生于以色列,其首席商务官Eitan Medina坦言,我们的目标是改变云端、数据中心以及其它新兴应用的人工智能处理方式。Habana Labs也在践行这一目标,目前针对AI深度神经网络训练和推理部署都推出了对应的产品。

     

    Habana Labs首席商务官Eitan Medina

     

    Goya处理器一经亮相,引起业界轰动
    人工智能分为训练阶段和推理阶段,GPU已成为处理AI流程所需的快速计算的首选芯片之一,英伟达的芯片一直在AI领域占据着主导地位。但是新兴公司也在试图优化AI处理流程,从而设计出速度更快、更节能的产品。Habana Labs于去年推出其推理处理器 Goya,而且从概念到经过严格测试并准备好投产仅仅用了不到一年的时间。

     

     

    基于 Goya HL-1000 处理器的 PCIe 卡可基于 ResNet-50 推理基准实现每秒15000张图片的吞吐量,延迟时间为1.3毫秒,功耗仅为100瓦,主要应用于数据中心。

     

     

    Goya处理器的性能到底处于什么水平?只凭参数很难下结论。Habana Labs和英伟达的GPU做对比,其首席商务官Eitan Medina介绍,“从上图中可以看出,Goya的性能是Tesla T4的三倍;从能耗上来看,比GPU有两倍的优势;在实时处理上,延迟也比GPU要低很多。”

     


    与传统的CPU对比,8片V100 GPU的性能等同于169片传统CPU的处理能力,而3片Goya处理器就可以达到8片V100的处理效果。

     

    为AI而生的架构是Goya实现高性能的“秘诀”
    都说术业有专攻,如果CPU和GPU是针对通用计算而生,那么Goya就是针对人工智能而生。Habana Labs在架构上下了功夫,设计了一款叫做Tensor processor core(张量处理核心)的架构,其中设有一个矩阵乘加家族单元,这种架构让Goya支持不同的神经网络结构,可以处理不同类型的数据。

     

     

    在ResNet-50上,Batch Size的大小会直接影响处理器的性能。尤其是在数据中心计算,批处理的尺寸会对整体性能产生很大的影响,在GPU中为了实现最高性能,不浪费GPU的计算能力,批处理的数量一般很大。在传统处理中,为了实现大的Batch Size,用户必须把尽可能多的内容加载进去,无形当中就会造成计算延迟变大。而Goya处理器可以实现Batch Size等于1,这意味着一次可以处理单一图片,因此可以实现一秒钟处理7000多张图片的性能。

     

    HabanaLabs的技术实力很快打动了资本市场,于2018年11月获得7500万美元超额认购的B轮融资,由英特尔领投,WRV Capital,Bessemer Venture Partners,Battery Ventures等创投公司的参与。

     

    Gaudi处理器让人工智能训练领域有了新突破
    做AI的公司都有感触,训练比推理要难,这也是很多公司先做推理后做训练的原因,而且还有很多公司对推理技术久攻不下。2018年9月,Janus Henderson Investors分析师兼科技板块联席主管Jon Bathgate表示,在未来18至24个月里,很难想象有人会在培训方面挑战英伟达。

     

    出现挑战就有人敢于接受挑战,挑战成功创新就出现了,18个月的预期还未到,Habana Labs就带来了用于人工智能训练的处理器Gaudi,而且对标的产品正是英伟达。Eitan Medina 表示,“基于Gaudi的训练系统实现了比拥有相同数量的GPU系统高四倍的处理能力。”

     

    除了领先的性能,Gaudi处理器还为人工智能训练带来了另一项“行业第一”,这就是Gaudi上集成了 RDMA over Converged Ethernet (RoCE v2) 功能,从而让人工智能系统能够使用标准以太网扩展至任何规模。Habana Labs在Gaudi芯片中集成了10个100G的以太网端口,每个以太网端口都支持RDMA over Ethernet。

     

     

    差异化就体现在这里,目前市场上其它的训练和扩展环境,都使用专有的网络协议,而Gaudi采用的是通用以太网协议。英伟达就受限于所采用的私有协议NVLink,无法做大规模的扩展,如果要做扩展,要通过传统的RDMA的功能实现不同规模的扩展,而Gaudi处理器已经将RDMA集成到芯片内部。英伟达也认同RDMA技术的重要性,因此收购了一家做RDMA的公司叫做Mellanox。

     

     

    在扩展性方面,如上图,系统中有8个处理器,每个芯片上有10个100G以太网口,其中7个网口和其它7颗芯片直接连接互相通讯,剩余3个网口对外连接,因此系统内部的8个芯片之间的数据可以无阻塞传输。对外,可以在机架内一层一层叠加,通过一个简单的以太网交换机,就可以把所有的设备连接起来;在机架与机架之间,通过彼此之间的以太网交换机的互联能够形成更大规模。因此,Gaudi处理器不仅可以实现垂直性扩展,还可以实现横向性的大规模扩展,保证数据在这些系统当中的传输是以最小的数据比来进行传输。

     

    对比英伟达的DGX1,里面也有8个V100芯片。但是DGX1采用了专有协议NVLink实现芯片间互联,因此它只能实现两个芯片之间的互联,当它从一个片跳到另外一个片,中间要进行跳跃,比如两个片中间还有两个片,必须要跳三跳才能到最后一个。另外,如果DGX1要实现扩展,只能依赖于它在网上插的四个100G的以太网端口实现系统扩展。在Gaudi系统中,对外支持24个100G端口,因此其在扩展性能和带宽上比DGX1高很多。

     

    未来,等待Habana Labs的无非就是两种命运,一是被收购,就如中国的AI创业新星深鉴科技,归于赛灵思旗下,从此衣食无忧;二是奋不顾身冲进市场厮杀,凭借技术优势占有一席之地。更巧的是,Habana Labs的首席商务官Eitan Medina在加入公司之前有三段工作经历,都和收购有关,他曾在InvenSense担任市场营销副总裁,后被TDK收购;在Audience Inc担任工程副总裁,后被Knowles收购;在Galileo担任首席技术官,后被美满电子收购?;蛐?,Habana Labs会成就Eitan Medina的第四段被收购经历。

     

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    郭云云
    郭云云

    与非网副主编,网名:咖啡不解困。在电子产业圈混迹8载,喜欢听大咖讲产业故事,喜欢听牛人分析产业趋势,也喜欢发表自己的“正理邪说”,时刻保持对所见所得的思考。

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