不止 Google vs. Nvidia：深度学习引领 AI 芯片大战

Goole vs Nvidia • 巨头之间的“错位战争”

四月初，Google 公布了一篇即将在 ISCA2017 上发表的论文：“In-DatacenterPerformance Analysis of a Tensor Processing Unit”。可以说正是这件“小事”，揭开了一部年度大戏的序幕，而它产生的深远影响甚至可能会持续到很多年之后。其实，在 2016 年 6 月的时候 Google 就透露了自己研发了一款在云端使用的专用 AI 芯片，TPU（Tensor Processing Unit）。Google 做 AI 芯片当然是吸引眼球的新闻，但苦于一直没有公布细节，大家也只能猜测和等待。因此，这篇普通的学术论文，得到了媒体的极大关注。我也在第一时间写了一篇评论文章：“Google TPU 揭秘”，也是我的公众号阅读量最大的文章之一。对 TPU 高度关注的当然不只我们这些吃瓜群众，还有 AI 芯片领域绝对的统治者 Nvidia。后面就发生了黄教主和 Google 间关于 TPU 的 Benchmark 结果是否合理的口水战。而早在 2016 年 Google 透露 TPU 的时候，Nvidia 就多次表示它对 GPU 在 AI 运算上的统治地位没有什么威胁。

5 月 11 日，Nvidia GTC2017 大会，黄教主在 Keynote 上抛出了最新的 GPU Volta（GV100）。Nvidia 股票应声大涨，媒体也是大肆报道。AI 芯片的焦点似乎又回到了 Nvidia 这一边。

除了公布了重量级的 Volta，GTC 上还有一个“小事件”，Nvidia 宣布开源它的 DeepLearning Accelerator（DLA），9 月正式公开。这个发布，在黄教主的 Keynote 中是一句话带过，但在业界引起的震动却一点也不小。“Nvidia 为什么要搞开源？会开源什么东西？这个开源会不会影响众多初创公司的前景？”对这些问题的讨论一直延续到 NVDLA 真正开源之后。

没过多久，5 月 17 日，在 Google I/O 大会上，Google 公布了第二代 TPU，用媒体的话说“…stole Nvidia’s recent Volta GPU thunder…”。虽然 TPU2 的细节公布的并不多，但指标确实看起来很不错，而且具有非常好的可扩展性。唯一的遗憾就是它并不对外销售，只能以 TPU Cloud 的方式供大家使用。

9 月下旬，Jeff Dean 这位 Google 的软件大神参加了 HotChip 这个芯片界的重要会议，并在 Keynote “Recent Advances in Artificial Intelligence via Machine Learning and the Implications for Computer System Design”也亲自介绍了 TPU 和 TPU2 的情况，把它们作为新的计算生态中重要的一环。

9 月底，NVDLA 在承诺的最后期限之前开源了 NVDLA 的部分硬件代码，同时公布了未来开源更多硬件和软件的路线图。这之后，大家对 NVDLA 也做了各种分析和讨论，试图把它玩起来。从目前来看，NVDLA 的开源好像并没有影响众多初创公司的融资。这个话题我们后面再说。至于 Nvidia 开源 DLA 的原因，官方的说法是让更多人可以更容易的实现 Inference，促进 AI 的推广，特别是在众多嵌入式设备上的应用。但从整个开源的过程来看，这个开源的决定似乎是比较仓促的。DLA 来自 Nvidia 自动驾驶 SoC 中的一个 module，最初并不是以开源 IP 为目的而设计的。而且 9 月的开源也只公开了一部分硬件代码和相应的验证环境，离真正能用起来也还是有较大差距。我们不好判断这个开源的决定是否和 Google TPU（在 Inference 上有比较大的优势）的强势亮相有关系。但基本的推测是，在 Deep Learning 中 Nvidia 的核心利益应该在于 Training（目前 GPU 还是 training 的最好平台）。让 Inference 门槛更低，渗透到更多应用，特别是 Edge 端，从而进一步促进 Training 的需求，应该是符合它的最大利益的。而且 NVDLA 的软件环境还是使用 Nvidia 的 CUDA/TensorRT，还是由 Nvidia 掌控的。

这场从一篇论文开始，几乎贯穿了 2017 年全年的 Google 和 Nvidia 的明争暗斗，对业界的影响可能要远远超过这两家公司本身。我之所以把它称为“错位”的战争，是因为它发生在 Google 这样的传统的软件巨头和 Nvidia 这样的芯片巨头之间。如果换成 Intel vs Nvidia，似乎是再正常不过的。Google 的参战，也许是开启了新的时代。我们可以看到，不仅是 TPU，Google 在 10 月又公布了他们在“Google Pixel 2”手机中使用的定制 SoC IPU（Image Processing Unit）。和 Apple 越来越多的自己定制芯片一样，Google 这样的科技巨头同样有应用（明确知道自己要什么），技术（对相关技术的多年积累），资源（不缺钱，不缺人）上的优势，定制自己的硬件，甚至芯片会变得常态化。同时我们也看到，Google TPU 的示范效应已经显现，更多的科技巨头加入 AI 加速硬件的竞争。Tesla 宣布自己定制自动驾驶芯片；Amazon，Microsoft，以及国内的 BAT，华为都在 Cloud 中提供专门的 FPGA 加速的支持；据称 Big Five 中还有在自己开发芯片的；BAT 也都在组建芯片设计的团队，等等。虽然大家具体的架构和实现方式不同，但都反映出对 AI 专用硬件的极大兴趣。相信未来这一趋势会越来越明显。

同时，传统的芯片巨头当然不会坐视这个巨大的市场被 Nvidia 主宰或者被 Google 们瓜分。Intel 连续收购了 Nervana（云），Movidius（端），Mobileye（自动驾驶），Altera（FPGA），又把 AMD 的 RajaKudori（GPU）招至帐下，甚至还搞了 Loihi（nueromorphic），可以说拿了一手好牌；虽然动作没有大家想象的那么快，但后面的发力还是值得期待的。AMD 也在努力追赶，毕竟他们的 CPU+GPU 有自己绝活，而整个公司也已经逐渐走出了低谷。而且，不管 Tesla 和 AMD 合作自动驾驶芯片的消息到底是真是假，芯片公司这种输出芯片设计能力的模式也是一种不错（或者无奈）的选择。

“以 Deep Learning 为代表的新型计算模式将引领未来芯片的发展方向”，这一观点基本已经是大家的一个共识。越来越多的玩家会关注能够支持新型计算的芯片，其中很多可能之前完全不在半导体这个圈子，也完全不了解芯片是怎么回事。2017 年我们不时能看到一些对比 CPU，GPU，FPGA 和 ASIC 架构的科普文章，甚至有 10W+ 的阅读量，不难看出大家的热情。

初创公司 • 长长的 list

2017 的 AI 芯片大戏中，主角不仅是巨头，初创公司也都粉墨登场，戏份一点儿都不逊色。更重要的，在初创公司的“表演”中，中国公司不仅毫不怯场，而且非常出彩。我从 8 月份开始在 github 上维护一个 AI 芯片的列表，既包括大公司的产品，又包括初创公司的情况。到 12 月，这个列表中的信息越来越多，世界范围内的初创公司有 30 多家。而且这个列表还只包含了公开信息，还有很多公司处在 stealth 状态并没有收录。我也听到一个说法，在 AI 芯片领域的初创公司可能超过了 100 家，在 TSMC 排队投片也有 30 家。

不管在什么领域，初创公司都会面临很多风险和不确定性，也可能在成长过程中不断调整和变化。AI 芯片当然也不例外。我们看到，在这一年中，很多公司在不断成长，逐渐明确自己的方向和定位，走的越来越坚实。另一方面，从今年初创公司融资的情况来看，这个领域（也包括更大范围的 AI 概念）也明显出现一些泡沫。有些公司，在没有任何实际东西的情况下，就可以实现“PPT 融资”或者“Paper 融资”。有些公司，重心放在了 PR 上面，功夫都是做给 VC 看的，人称“2VC”公司。面对 AI 这个趋势性机会，有泡沫当然也是正常现象，只是希望这些泡沫不要伤害整个市场的发展。

抛开各种烟雾和泡沫，我们逐渐在这个领域初创公司也看到一些“龙头企业”。比如国内的寒武纪、地平线、深鉴科技和比特大陆，都在 2017 年发布了自己的产品；美国的 Cerebras、Wave Computing、Graphcore 和 Groq（前 GoogleTPU 主要设计者创立），或有雄厚的实力，或有自己特色的技术和比较清晰的产品。在 2017 年，国内也出现一些依托应用开发芯片的 AI 初创公司，这些公司大多以应用牵头研发芯片。我也预期在 2018 年会看到更多这样的情况。当然，很多初创公司并没有公开自己的信息，不排除正在憋大招的可能性。

熟悉半导体产业的朋友可能比较清楚，半导体领域初创公司获得 VC 投资在之前是非常困难的。主要原因是这个产业风险大，门槛高，周期长。但 2017 年，AI 芯片的初创企业却受到了资金追捧。我们可以看看今年的一些公开的融资数据。寒武纪：1 亿美金（估值近 10 亿美金）；深鉴科技：4000 万美金；地平线：近亿美金；；Cerabras：6000 万美金（估值 8.6 亿美金）；Graphcore：5000 万美金。在前面我也提到，当 Nvidia 宣布要开源 DLA 的时候，大家感觉会对初创公司的融资和估值有一定影响。但从结果来看，这种情况并没有出现。在 9 月之后，我们又看到很多初创公司成功融资。而投资者的热情似乎一点都没有减弱，只要有一个新的公司出现，立刻会有很多投资机构蜂拥而至。

为什么传统上不愿意碰半导体产业的投资者现在却对 AI 芯片趋之若鹜呢？这是一个有趣的问题。具体的原因可能有很多方面，整个 AI 领域的投资热潮应该是一个主要原因。如果观察这些投资背后的资本，可以看到很多本身就是 AI 领域很活跃的投资者，甚至本身就是把 AI 作为未来重点的科技巨头，比如 BAT。而传统的投资半导体领域的资金倒是比较谨慎一些。从这个角度来说，这些没有太多半导体背景的资本大量进入芯片领域，是会给大家带来新的机会和视野，还是带来风险和不确定性，还是有待观察的。另外，现在所说的 AI 芯片，一般是指 Deep Learning 加速芯片，相对来说，关键算法简单清晰，优化目标非常明确，很多技术（比如矩阵运算的硬件加速）已有多年的研究基础。而对这种硬件加速器的验证，测试和调试也相对容易。如果不进行精细的优化，硬件部分可以由一个较小团队在较短时间完成。这些技术上的特征比较适合初创公司快速尝试。当然，做一个加速芯片（或者 IP）的硬件只是第一步。要真正做出能被市场接受的产品，则需要很多扎实的工作，产品定义，硬件效能，软件工具，系统测试，现场支持等等，一个短板也不能有。虽然大家都很关心投片的时间，但样片出来之后，脏活累活还多着呢。

2018 • 关注什么

对于 2018，我还是非常期待的。作为一名多年从事芯片架构设计多年的工程师，我首先期待看到一些技术上的创新。2017 年我写了不少分析 AI 芯片相关技术的文章，到年末几乎有点审美疲劳了（相信读者也是一样），似乎新鲜东西越来越少。在 2017 年底，有一个叫 Vathys 的初创公司，一下子开了好几个脑洞，全定制的 Asynchronous Logic，等效的时钟可以到 12GHz（28nm 工艺）；High-densitySRAM（1T-SRAM），片上存储容量可以达到 1.5GB（28nm）；Wireless 3D Stacking，10,000GBit/S @ ~8 fJ/bit。这几项技术要么是目前还停留在学术研究阶段，要么是曾经昙花一现。一个初创公司一下就祭出这几个大招，又是这么高的指标，真有可能实现吗？所以，当 Vathys 的老板发邮件说应该把他们公司加到我做的 AI 芯片 List 里的时候，我开始是婉拒的。不过，换一个角度来看，即使是他们完全在忽悠，也算是击中了 Deep Learning 处理器的痛点。而且这几项技术目前也都有人在研究，在 AI 的热潮和巨大的资金支持下也许真能搞出来也说不定。所以，我还是希望看到他们或者是其它团队能够在这几项技术上取得突破，让我们真正激动一把。说到技术的突破，我们未来（可能要比 2018 年更远）还可以期待看到在存储技术上的突破，以及由新的存储技术带动的架构上的创新，包括 Neuromorphic 这条技术路线。

接下来，当然是巨头们的下一步动作。Google 的 TPU 是否会卖给自己之外的用户，直接和 Nvidia 展开竞争？目前 ONNX 阵营已经形成和 Google 的对峙，Google 作为生态最完整的厂商，推广 TPU 对巩固自己的领先地位很有意义。Big Five 和 BAT 哪个会学习 Google 榜样直接自研芯片？阿里达摩院的芯片研究会不会从 AI 开始？Intel 能不能如大家所期待的全面爆发？Nvidia 会如何应对来自各方的挑战，是否会做更专用的加速芯片，而不是仅仅在 GPU 中加个 Tensor Core？高通什么时候在手机芯片中加上硬件加速器？ARM 下一步会怎么走，会不会横扫嵌入端？。。。随便想想就会有很多值得期待的看点。最近我们也看到，为了对抗 Nvidia，AMD 和 Intel 竟然很罕见的宣布合作。而 IBM 在 Power9 上和 Nvidia 深度合作。2018 年也许我们还能看到业界巨头间更多的合纵连横。

初创公司的命运也是 2018 年最大的看点。我在之前的一篇文章中说过“对于 AI 芯片的 startup 来说，2018 年就算不是毕业大考，也至少到了学期末考试了…”。2018 年，大部分初创公司都将会交出第一次测验的结果（芯片），也会开始小批量的试用。相信到时会有比较公平的 Benchmarking 结果出现，“理论上”的指标会被实际的“跑分”结果取代。虽然对于初创公司来说，犯错误是可以容忍的，第一代芯片也不能完全代表公司未来的前景。但是，做芯片需要巨大资源的持续支持，这个阶段掉队可能非常危险。当然，第一次的淘汰对于真正优秀的企业也是最好的机会。我非常期待看到能够在考试中脱颖而出，并跨上新的台阶（或者直接毕业）的同学；或者，会有我们不认识的面孔，突然惊艳出场。另外，2018 年，在 Edge 端会有更多的传统芯片厂商加入竞争，三星，高通，MTK，展讯等等；而在嵌入端 IP 上有绝对优势的 ARM 应该也会有更大的动作，这些都可能会对初创公司的命运产生重大影响。

最后，是变局的可能。从整体上来讲，AI 整体上在 2018 年会怎么发展是一个大家都非常关注的问题。继续高速增长，还是平稳发展，又或者会遇到问题高开低走？不管是哪种情况，AI 芯片必然会受到大势的影响。比较特殊的是，芯片研发的周期大约在 9 到 18 个月左右，这比软件应用的开发和更新周期要长的多。再加上一些滞后效应，芯片的发展很难和算法和应用的发展节奏同步。芯片开发中一个比较可怕的问题就是未来的不确定性。相对来说，一个可预期的平稳增长的环境是最有利于芯片研发的，可以让芯片设计者能够更好的规划产品和协调资源。另一种变局情况是，算法层面发生巨大的变化，也就是技术上的不确定性。这几年最成功的 AI 算法就是基于神经网络的深度学习。这正是目前 AI 芯片在需求上的基础，也决定了现在大部分 AI 芯片都是以加速这一类算法为目标的。如果基本算法需求发生变化，会对 AI 芯片的设计产生很大的影响。比如，目前已经有一定应用基础的低精度网络，也就是在 inference 中使用非常低的精度，甚至直接使用二值网络。如果这种 Inference 得到广泛应用，现在的芯片架构则可能得要重新考虑。再比如，如果 Hinton 大神的 capsule networks 得到实用，也可能会需要新的芯片架构来支持。毕竟 AI 领域现在发展很快，所以大家也都必须要时刻盯着应用和算法层面最新的进展。我们也要随时问自己下面的问题（来自 Jeff Dean 在 NIPS2017 的演讲）。

总结

2017 年马上就要过去，在这几年相对“平淡”的半导体领域，AI 芯片让我们小激动了一下。其实可聊的事情很多，以上文字基本上是想到哪写到哪，也都是个人一点点感想，准确的地方，还请各位多多指正，多多包含。

祝各位读者 2018 年万事如意！更要祝各位奋战在 AI 芯片第一线的各位同仁获得成功！

AI 前线声明 | 本文系唐杉博士原创文章，已经授权 InfoQ 公众号转发传播。

作者简介

唐杉博士具有超过 15 年的芯片设计、专用处理器设计和 SoC 架构设计经验，现在 Synopsys AI Lab 负责 AI 芯片架构和相关技术的研究。欢迎关注唐杉博士的公众号 StarryHeavensAbove。

感谢蔡芳芳对本文的审校。

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