極客網(wǎng)?極客觀察7月18日，計算產(chǎn)業(yè)走到了轉(zhuǎn)折點，一方面，深度學(xué)習(xí)（機器學(xué)習(xí)的一種）流行，對芯片提出新要求，另一方面，摩爾定律漸漸失效。幾天前，來自各大芯片巨頭的高管齊聚舊金山，討論未來大計。
周二時，在Applied Materials贊助下，A.I. Design Forum（AI設(shè)計論壇）開幕；就在同一時間，另一場芯片年度盛會Semicon West也拉開序幕。
從聚會傳達的信號看，既有好消息，也有壞消息。先說好的一面，廠商開發(fā)許多新工具，例如，AMD、Xilinx開發(fā)的異構(gòu)芯片可以滿足深度學(xué)習(xí)的要求。再看不好的一面，計算需求越來越大，數(shù)據(jù)中心壓力加大，到底廠商開發(fā)的新玩意能否減輕數(shù)據(jù)中心的壓力呢？大家沒有給出明確答案。
摩爾定律逐漸失效，芯片架構(gòu)需要謀變
在Semicon展會上我們看到許多新芯片，AI論壇的重點不是展示產(chǎn)品，而是討論未來，比如機器學(xué)習(xí)大爆炸有何影響，對計算機來說意味著什么。
Applied Materials CEO Gary Dickerson發(fā)表演講，他剛一開口就說摩爾定律正在減速，他還援引加州大學(xué)伯克利分校教授David Patterson、Alphabet董事長John Hennessy提供的數(shù)據(jù)說，每年新處理的速度只提升3.5%。這一數(shù)據(jù)實際上有點過時了，2月份的新數(shù)據(jù)說提升速度只有3%。
Dickerson預(yù)測，在未來大約10年的時間里，全球數(shù)據(jù)中心的AI負(fù)載將會占到計算周期（Compute Cycles）的80%，占據(jù)全球用電量的10%。
如何應(yīng)對這種變化？Dickerson認(rèn)為行業(yè)應(yīng)該從多個角度尋找解決方案，比如設(shè)計新芯片架構(gòu)，開發(fā)新型內(nèi)存芯片。他提到幾種新內(nèi)存，比如MRAM、ReRAM（resistive RAM）、PCRAM（phase-change RAM）和FeRAM。行業(yè)還要研究新邏輯芯片設(shè)計方法，開發(fā)新芯片，這種芯片可以用連續(xù)實值信號處理數(shù)據(jù)，而不是用離散單元的形式處理，除了硅之外，行業(yè)還要努力尋找新材料。
AMD CEO Lisa Su和Xilinx CEO Victor Peng都談到了異構(gòu)計算。
Lisa Su介紹了Epyc服務(wù)器芯片，它將多塊硅片封裝在一起，在硅片之間有高速存儲器總線。Victor Peng談到了Xilinx開發(fā)的可編程芯片，也就是FPGA，它既能處理AI矩陣乘法，還能處理機器學(xué)習(xí)運行前后的傳統(tǒng)軟件任務(wù)。
因心存恐懼，谷歌TPU率先邁出一步
谷歌高級工程師Cliff Young介紹了Tensor Processing Unit（簡稱TPU）的進展，從2013年開始，谷歌一直在開發(fā)TPU。Cliff Young解釋說，谷歌之所以拼命開發(fā)TPU，主要是心存恐懼。
為什么這樣講呢？谷歌平臺出現(xiàn)越來越多的機器學(xué)習(xí)服務(wù)，矩陣乘法已經(jīng)成為谷歌數(shù)據(jù)中心計算周期中相當(dāng)重要的部分，如果每個人每天向手機說2分鐘的話，或者每天分析2分鐘的視頻片段，都用機器學(xué)習(xí)來完成，那么谷歌的計算機就會不夠用。
Cliff Young告訴大家，AI服務(wù)需求出現(xiàn)大爆炸，既有可能帶來成功，也有可能帶來災(zāi)難，谷歌已經(jīng)啟動15個月的崩潰測試，希望能讓性能提升10倍。
現(xiàn)在TPU已經(jīng)發(fā)展到第三代，不過危機并沒有結(jié)束。Cliff Young說計算需要正在飛速增長。谷歌有倉庫一樣大的建筑，里面裝滿架子，上面裝有TPU，可是仍然不夠用。如何擴大數(shù)據(jù)中心？即使是谷歌也受到限制，更別說其它企業(yè)了。
Cliff Young認(rèn)為，硬件設(shè)計師、軟件程序員應(yīng)該攜手合作，共同設(shè)計，還要與材料物理學(xué)家一起設(shè)計。Cliff Young問大家：“我們能不能用光收發(fā)器操縱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)呢？”光計算在矩陣乘法方面有著超強表現(xiàn)，但是用它處理神經(jīng)網(wǎng)的其它關(guān)鍵部分表現(xiàn)卻很平庸。
CMOS是基本的芯片材料，Cliff Young認(rèn)為行業(yè)應(yīng)該努力尋找替代材料。內(nèi)存計算同樣很重要，我們可以讓計算靠近內(nèi)存單元，縮短數(shù)據(jù)傳輸距離。Cliff Young還說，機器學(xué)習(xí)也許能為模擬計算帶來新機會。
摩爾定律已死，需要調(diào)整步調(diào)跟上AI速度
會議快要結(jié)束時，主持人與5位風(fēng)投家座談，談?wù)撊绾螢榧舛思夹g(shù)開發(fā)商（比如AI企業(yè)）提供資金支持。
5位風(fēng)投家分別是Lux Capital管理合伙人Shahin Farshchi，Spirit Ventures普通合伙人Laura Oliphant，Hardware Club普通合伙人Aymerik Reynard，Applied Ventures普通合伙人Rajesh Swaminathan和英特爾風(fēng)投投資主管Jennifer Ard。
座談開始時，主持人問小組成員：摩爾定律是不是已經(jīng)死了？有4人回答說“YES”，只有Shahin Farshchi給出否定回答。Shahin Farshchi解釋說，雖然我們無法再用摩爾定律來預(yù)測晶體管的進步，但是計算力仍然可以用相同的速度增長，只是來自于整個計算生態(tài)系統(tǒng)。
不管這種說法準(zhǔn)不準(zhǔn)確，他的論調(diào)和會議的其它言論是一致的。整個行業(yè)正在調(diào)整步伐，希望能跟上AI的節(jié)奏。
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