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刚刚,阿里平头哥首款AI芯片发布!46倍于英伟达P4,刷新全

阿里的第一枚芯片诞生了!

刚才,在云起会议现场,阿里巴巴集团首席技术官和达摩学院院长张剑锋向观众展示了第一个包含800阿里的人工智能芯片。

对于这个芯片,阿里在一年前放弃了他严厉的言辞,但是没有人期望在一年后出现:他不仅完成了电影的流媒体播放,还在阿里云上正式推出了它。

这也是阿里自平头兄弟(crew-cut brother)成立以来的第一款硬件产品,也是阿里20年发展历史中第一款自主研发并量产的芯片。

在芯片行业变化不断的时候,阿里·浩峰可能会在实力和速度上超越芯片本身,实现突破,把握下一阶段挑战竞技场的主动权、意义和价值。

然而,在发布现场,张剑锋想要强调的是恐惧。

他说:“阿里巴巴是全球芯片领域的新人。铁铉和汉光800是平头哥哥长征的第一步。我们还有很长的路要走。”

以光的名义,它仍然遵循平头哥的传统,并被从魔剑中取出。

“蕴含光明”是三大古代神剑之一。它包含但不显示,光也不发光,就像包含光的芯片一样——不可见但强大的计算能力。

具体来说,这是一个专注于推理和视觉场景的云人工智能芯片。

就性能而言,它打破了现有的人工智能芯片记录,在性能和能效比率方面位居世界第一。

芯片工艺为12纳米,晶体管数量高达170亿。

在行业标准resnet-50测试中,含光800的推理性能达到78563 ips,是目前业界最好的ai芯片的4倍。

能效比是500 ips/w,是第二名的3.3倍。

与水平数据相比,含光800表现出的性能是Avida最新t415的15倍,也是Avida最广泛使用的p4的46倍——比去年设计之初吹掉的“奶牛”还要多。

目前,Light 800已经在阿里的许多业务场景中率先开放大规模应用。

从视频图像识别、分类和搜索到城市大脑,它还可以应用于医学图像、自动驾驶等领域。

在会议现场,张剑锋展示了该芯片的强大性能。

每天都有10亿张新的商品图片被添加到库中,使用800盏灯可以将识别效率提高12倍,将传统通用gpu的时间从1小时减少到5分钟。

和城市大脑。杭州主城区交通视频的实时处理需要40个传统gpu,延时300毫秒,只有4个使用800盏灯,延时150毫秒

阿里表示,light 800将首先服务于阿里的内部场景服务,而包含light 800的ai云服务也将正式推出,通过ariyun提供ai计算能力,但不会以芯片的形式直接出售。

此前,阿里盘头兄弟连战和连杰在过去两个月发布了无剑soc平台和铁铉处理器ip,以“让世界摆脱难以构建的芯片”,帮助企业降低芯片设计门槛。

目前,light 800作为第一硬件和最坚硬的核产品,仍然承载着平头哥哥的野心,希望通过阿里云ai云服务让企业随时随地享受高性能计算。

但这也意味着,自阿里潘兄弟(Alipan Brother)成立以来的过去一年里,它经历了从软件架构(处理器ip、soc平台)到硬件流的整个过程。

这是阿里的核心制作和象征性的“家庭作业”时刻。

阿里的人工智能芯片于2018年4月首次曝光。

9月下旬,在云栖会议上,阿里宣布成立平头哥,并先放下了“恶毒的话”。他正在建造一座核电站。在架构设计方面,性能结果将比业界最好的ai处理器强40倍。

这句话让四个人大吃一惊。

然而,一年后,在出示成绩单的时候,阿里兄弟没有食言。凭借800光,其性能是p4的46倍,甚至是最新一代Avida t4的15倍。

虽然这个过程并不完全顺利,但在过去的一年里,“轻含”团队不仅从零开始完成了飞跃,而且超出了每个人的预期。

在整个过程中,公司的800团队在软件和硬件设计方面做了大量的工作,如架构创新、软件编译器、框架、工具链等。在后期,它还对int8数据类型进行了许多优化。

光学800芯片负责人杨娇透露,该芯片采用自主研究架构,针对深度学习中使用的大量权重参数和张量数据,在支持稀疏压缩和量化处理的基础上,通过独特设计的数据访问和流水线处理技术,大大降低了i/o要求和数据移动。

该芯片同时深度优化卷积、矩阵乘法、矢量计算和各种激活函数。通过高效的硬件资源调度和完全并行的数据流处理,人工智能计算的性能和能效都被推向了极致。

此外,达摩研究所算法也是集成的。根据cnn的深度优化计算和存储密度以及可视化算法,可以在一个npu上实现大型网络模型的计算。

更有价值的是船员们克服了一系列挑战。

例如,如何平衡性能、产量、功耗等。平头哥在硬件和软件上充分考虑了这些问题,在最短的时间内完成了芯片设计和流媒体的全过程,在7个月内完成了前端设计,然后只用了3个月就成功流媒体。

杨娇感到遗憾的是,从传统的核心制作角度来看,这几乎是一项不可能的任务。但最终,阿里人工智能芯片团队创造了一项纪录,完成了挑战,将不可能变为可能。

其中自然有夜以继日努力工作的“007”,但也不能忽视乘风破浪的大趋势。

俗话说,时间到了,世界在一起工作。人工智能时代的特殊需求和阿里商业场景的祝福优势是不得不说的核心原因。

首先,人工智能时代的特殊核心要求。

顾名思义,NPU-神经网络处理器是专门处理深度神经网络算法的芯片。深层神经网络算法的核心是模仿生物神经网络的结构特征,最基本的特征是模仿脑神经元之间的传输方式,快速处理输入信息。

然而,传统的通用处理器是基于冯·诺依曼(Von Neumann)结构,其存储和操作处理是相互分离的。如果对深层神经网络进行处理,需要大量的读写操作,这将受到带宽的限制,效率较低。

因此,以light 800为代表的神经网络芯片将根据神经网络的推理和操作特性,设计特定的硬件神经元、高速连接的存储结构和专用指令集,从而实现内存和计算单元的高效组织和管理,实现单指令多操作,提高计算效率和内存访问效率。

简而言之,专用核心具有更高的效率、更低的成本和更好的相应效益。

另一方面,由于明确的要求和有针对性的应用场景,构建人工智能芯片的阈值比构建cpu和gpu的阈值低得多。

因此,整个行业正进入“iphone时刻”——软件重新定义硬件,场景需求重新定义芯片。

那么最好将流程与应用业务场景相结合,不断验证、反馈和迭代,最终在达到目标效果后流式传输影片并完成物理实现。

所以今天的趋势是,不仅人工智能核心制作初创企业已经形成了一个小小的高潮,而且互联网巨头也变得越来越难跨越国界,开始打造自己的人工智能芯片。

但是不管你想不想建造它,不管你有没有能力建造它,最终结果会是什么……这完全是一场几个层次和综合实力的竞争。

这就是为什么阿里的商业场景优势将加速平头哥的第一个人工智能芯片,也是为什么阿里持有新时代芯片来争夺“命运”的原因。

事实上,虽然速度很快,结果也很惊人,阿里艾芯片并没有完全“从0开始”。

剧组的哥哥cut成立了一年,但是达摩研究所和阿里的主要业务已经在人工智能算法和软件方面积累了很长时间。

800团队透露,基于阿里达玛研究所的算法和阿里巴巴集团多年来硬件基础设施的技术沉积是800重建芯片软硬件技术堆栈的秘密。

由于人工智能芯片的差异化设计主要体现在硬件架构和软件算法上,两者需要高度的适应性才能充分发挥芯片的最大价值。

在算法方面,阿里巴巴达摩研究所的机器智能实验室在过去两年建立了完整的算法系统,涵盖语音智能、语言技术、机器视觉、决策智能等多个方向,并取得了许多世界领先的成果。

在硬件方面,阿里巴巴在服务器、fpga和存储领域拥有多年的经验。船员们在建筑和编译技术领域也有着深厚的技术储备。

基于这些能力,潘兄弟在算法和硬件之间取得了快速突破。在算法能力的基础上,研究了芯片体系结构,设计了完整的软件栈。

此外,这样的设计理念会产生立竿见影的效果。例如,功耗是ai芯片行业中的一个常见问题,但平头自研究架构可以大大减少对内存的访问,并将芯片功耗降至最低水平,同时确保极高的性能。

此外,新进入者也有新进入者的优势。

该团队带领团队建造了800米高的人工智能芯片。半导体巨头将承担发展生态的重任。然而,阿里团队成员只有一个目标,那就是实现最强的计算能力并完全释放硬件能力,从而构建一个更大的生态。

在这个过程中,阿里的商业场景优势和组织凝聚力也一直在展现。

在架构设计之初,商业现场的同事从需求和体验层面给出了充分的反馈,直接帮助澄清需求。

然后,在算法加持和验证的迭代阶段,达摩学院和商业场景也煞费苦心地帮助测试和反馈,提交迭代,并共同完成流前的最终保证。

因此,尽管阿里制造了核心并建立了平头半导体,“包含光800”从未出现过。战斗的不仅仅是一个人或一个团队。

如果你问阿里·艾核心制作的优势是什么?

除了“等死不接受”的决心,真正的金钱和白银的投资,以及从世界各地招聘该行业的高级人才...

阿里巴巴平头哥哥的首席科学家兼高级研究员袁尊将具体优势归因于“abcde”。

袁尊认为,拥有“abcde”的阿里站在人工智能芯片的C位置上,自然比其他只拥有C的芯片公司更容易、更快。

此外,这种“abcde”一方面有助于制造内核,另一方面也有助于使用内核。

在阿里内部,由于丰富的场景需求和业务量,对高性能人工智能计算能力的需求不是同一天。

在电子商务领域,人工智能芯片需要用于新购物方法中的图像搜索,例如拍摄、设置和平移。

还有娱乐场景,优酷视频的修复、分析,也需要人工智能的实现。

此外,阿里正在大规模推进的城市大脑,如各种车辆的检测、跟踪、特征提取和属性检测,离不开强大的计算能力和祝福。

未来,在医疗和自动驾驶等重要的垂直领域,将会有更多的空间和充分的商业潜力。

单个自用芯片已经取得了显著的效益。

此外,阿里云的地位和实力也能让ai计算能力通过阿里云赋予更多领域和更多企业权力。

因此,为这个800芯片的光学系统选择云服务的商业模式也是合理的。

另一方面,阿里更愿意强调第一个人工智能芯片商业模式背后的一致性普遍性——这是潘哥(Brother Pan)建立的核心概念。

今年早些时候推出的无剑soc平台和铁铉处理器ip都选择了直接oauth2.0来帮助企业降低芯片设计的门槛。

然而,light 800的普适性体现在阿里云ai的云服务形式上,使企业能够随时随地享受高性能计算服务。

在杭州的云居会议上,还讨论了阿里芯片的下一步。

随着800含光芯片的发布,潘大哥已经组装了整个芯片家族:

这三个系列产品初步完成了平头、哥和云的芯片生态。

接下来,平头兄弟(Flat Head Brother)的产品形式将专注于亚云龙服务器的云ai训练芯片、车载推理芯片和soc专用芯片,以满足更多场景下的计算能力需求。

此外,平板哥哥芯片的初步软硬件闭环实施,阿里巴巴在芯片、云和人工智能三大业务之间的协同作用,也正在形成。

从时代潮流来看,这三者原本是三位一体的。

人工智能算法逐渐集成到芯片中。集成算法的专用芯片可以为云服务提供更强的性能,而云计算本身加速了人工智能应用的大规模登陆。

过去十年,阿里一直专注于人工智能和云计算。

现在,平头兄弟组成了芯片的一部分,阿里在计算布局中形成了一个铁三角。

然而,中国的科技和互联网巨头自然有更宏伟的宏伟计划——产业生态和开发者生态。

此前,铁铉910发布,阿里也明确解释说,潘哥的目标是在aiot时代打造一个基础设施平台,从阿里巴巴b2b淘宝支付宝延续到阿里云和菜鸟。

在这次云栖会议上,也有基于risc-v架构的铁铉处理器和无剑soc平台的开发者案例——如人工智能李飞独角兽田芸、资深芯片制造商火炬核心技术(Torch Core Technology)和可重构计算芯片领袖清微智能,都将到场。

当然,由于人工智能芯片是软件和硬件集成的完整重建,阿里肯定不会在软件栈和模型框架方面袖手旁观。

最明显的信号是贾杨青,被大量引进的咖啡馆之父。

最后,阿里以他的名字命名的第一个人工智能芯片仍然意义深远。

“含光”的名称来源于“列子唐雯”。它是古代著名的剑,商朝三剑之首。

“如果你看不到它,你不知道它触及了什么,它会永无止境地消失,你也不知道它在经历什么。”

这把剑发出微弱的光,像风一样的光和影。它几乎是看不见的、看不见的、无处不在的和不利的。

机组人员解释说,这是800人小组内部投票的结果。

我希望传达这款npu的能力,同时也展示潘兄第一款进入芯片领域的硬件的心态——在英特尔和Avida等巨头面前做一个“年轻人”,打造一款核心重量设备,并感到敬畏。

然而,800米高的光的发射对阿里和和平兄弟来说仍然是一个重要的历史性步骤。

阿里刚刚庆祝了他的20岁生日,这位20岁的年轻人已经完成了“让世界没有困难”。

在未来20年里,“让世界摆脱难以制造的芯片”的大胆梦想能实现吗?

我不知道。

目前,我只知道长征的第一步是在14个州建立一个有光有剑的寒冷州。

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