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SimpleMachines 的 Mozart 芯片。图源：SimpleMachines

该公司的首个 AI 芯片是 Mozart，该芯片针对推理进行了优化，在设计中使用了 16 纳米工艺，HBM2 高带宽内存和 PCIe Gen3x16 尺寸。2020 年，SimpleMachine 发布了第一代加速器，该加速器基于 Mozart 芯片，其由一个可配置的 tile 数组组成，它们依赖于控制、计算、数据收集等的专业化。

脉动阵列 + VLIW: TPUv1、Groq、Habana

TPU

世界上首个专门为 AI 量身定制的处理器之一是张量处理单元（TPU），也称张量处理器，是 Google 开发的专用集成电路（ASIC），专门用于加速机器学习。自 2015 年起，谷歌就已经开始在内部使用 TPU，并于 2018 年将 TPU 提供给第三方使用，既将部分 TPU 作为其云基础架构的一部分，也将部分小型版本的 TPU 用于销售。

第一代 TPU 体系架构。图源：arXiv

第一代 TPU 是一个 8 位矩阵乘法的引擎，使用复杂指令集，并由主机通过 PCIe 3.0 总线驱动，它采用 28 nm 工艺制造。TPU 的指令向主机进行数据的收发，执行矩阵乘法和卷积运算，并应用激活函数。

第二代 TPU 于 2017 年 5 月发布，值得注意的是，第一代 TPU 只能进行整数运算，但第二代 TPU 还可以进行浮点运算。这使得第二代 TPU 对于机器学习模型的训练和推理都非常有用。谷歌表示，这些第二代 TPU 将可在 Google 计算引擎上使用，以用于 TensorFlow 应用程序中。

第三代 TPU 于 2018 年 5 月 8 日发布，谷歌宣布第三代 TPU 的性能是第二代的两倍，并将部署在芯片数量是上一代的四倍的 Pod 中。

第四代 TPU 于 2021 年 5 月 19 日发布。谷歌宣布第四代 TPU 的性能是第三代的 2.7 倍，并将部署在芯片数量是上一代的两倍的 Pod 中。与部署的第三代 TPU 相比，这使每个 Pod 的性能提高了 5.4 倍（每个 Pod 中最多装有 4,096 个芯片）。

Groq

谷歌在云产品中提供了 TPU，他们的目标是满足谷歌的 AI 需求并服务于自己的内部工作负载。因此，谷歌针对特定需求量身定制了 TPU。

2016 年，一个由 TPU 架构师组成的团队离开谷歌，他们设计了一种与 TPU 具有相似基线特征的新处理器，并在一家名为 Groq 的新创业公司中将其商业化。

Groq TSP 执行框图。图源：Groq

Groq 的核心是张量流处理器（TSP）。TSP 架构与 TPU 有很多共同之处：两种架构都严重依赖脉动阵列来完成繁重的工作。与第一代 TPU 相比，TSP 增加了向量单元和转置置换单元（在第二代和第三代 TPU 上也可以找到）。

Groq VLIW 指令集和描述。图源：Groq

Habana

Habana 成立于 2016 年初，是一家专注于数据中心训练和推理的 AI 加速器公司。Habana 已推出云端 AI 训练芯片 Gaudi 和云端 AI 推理芯片 Goya。

Goya 处理器已实现商用，在极具竞争力的包络功率中具有超大吞吐量和超低的实时延迟，展现出卓越的推理性能。Gaudi 处理器旨在让系统实现高效灵活的横向、纵向扩展。目前 Habana 正在为特定超大规模客户提供样品。

Goya、 Gaudi 架构图。图注：Habana

Goya 和 Gaudi 芯片具有相似架构，它们都依赖于 GEMM 引擎，该引擎是一个脉动矩阵乘法单元，与一组 tile 并排工作。每个 tile 包含一个本地软件控制的暂存器内存和一个张量处理核心（TPC），具有不同精度的矢量计算单元，即它们可以计算 8 位、16 位或 32 位的矢量化操作。TPC 和 GEMM 引擎通过 DMA 和共享内存空间进行通信，并通过 PCIe 与主机处理器进行通信。

基于 RISC 的 AI 加速器

Esperanto

Esperanto 成立于 2014 年，并在相当长一段时间内一直处于隐身模式，直到 2020 年底才宣布他们的第一款产品 ET-SoC-1 芯片，其基于台积电 7nm 工艺构建的 SoC 上集成了 1000 多个 RISC-V 内核、160M BYTE 的 SRAM 和超过 240 亿个晶体管，是该公司 AI 加速器系列的第一款产品。ET-SoC-1 是一款推理加速器，预计在今年投产。

Esperanto 的 ET-SoC-1 的架构图。图源：Esperanto/HotChips

TensTorrent

TensTorrent 成立于 2016 年，总部位于加拿大多伦多，目前估值 10 亿美元，这是一家计算公司，开发旨在帮助更快和适应未来算法的处理器。TensTorrent 提供的芯片系列不仅针对数据中心，也针对小型平台，此外，他们还提供 DevCloud。

TensTorrent：图的并行性与张量切片。图源：YouTube/TensTorrent

TensTorrent 核心。图源：YouTube/TensTorrent

Mythic

Mythic 是 AI 硬件领域最早的初创公司之一，它成立于 2012 年。迈克・亨利（Mike Henry）和戴夫・菲克（Dave Fick）为公司的核心创始人，他们分别担任 Mythic 公司的董事长和 CTO。该公司非常重视具备能源效率和成本更低的模拟技术，Mythic 提出了如何在模拟电路中使用较小的非数字电路电流来降低能量的消耗。

光子学与电子学计算属性。图源：HotChips/LightMatter

LightMatter 设计了一种基于脉动阵列的方法，通过使用编码为光信号波中不同相位的相移来操纵光子输入信号，以执行乘法和累加操作。由于光子学数据以光速流动，LightMatter 芯片以非常高的速度执行矩阵和矢量化运算，并且功率可降低几个数量级。

LightMatter 在 2021 年开始发售其首款基于光子的 AI 芯片 ——Envise，并为常规数据中心提供包含 16 个这种芯片的刀锋服务器。该公司目前已从 GV（前 Google Ventures）、Spark Capital 和 Matrix Partners 筹集到了 2200 万美元。

LightMatter 声称，他们推出的 Envise 芯片的运行速度比最先进的 Nvidia A100 AI 芯片快 1.5 至 10 倍，具体根据任务的不同有所差异。以运行 BERT 自然语言模型为例，Envise 的速度是英伟达芯片的 5 倍，并且仅消耗了其六分之一的功率。

NeuReality NR1-P 原型。图源：ZDNet

原文链接：https:///@adi.fu7/ai-accelerators-part-iv-the-very-rich-landscape-17481be80917

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