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tpu gpu 在 Facebook 的精選貼文

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2021-09-08 20:14:32 有 1,503 人按讚
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Cái này có lẽ là đáy bể mò kim nhưng trong nhóm mình có ai quan tâm đến compilers cho học máy không?

Mình mang tiếng là kỹ sư nhưng trước giờ rất sợ hệ thống (systems engineering). Nên mỗi khi thấy chủ đề compilers thì chạy không còn dép. Nhưng càng làm trong ngành trí tuệ nhân tạo và đưa models vào các thiết bị cạnh (edge devices), mình càng thấy chủ đề compilers quan trọng.

Đại loại là: các phần cứng khác nhau có những yêu cầu khác nhau. CPU khác với GPU khác với TPU khác với một con chip từ ARM. Để model của bạn chạy ngon lành trên một phần cứng nào đó, bạn cần compiler để: 1/ chuyển đổi ứng dụng của bạn từ framework bạn dùng sang ngôn ngữ phần cứng đó hiểu được và 2/ tối ưu hoá ứng dụng đó trên phần ứng đó.

Về mặt lý thuyết, kỹ sư học máy như mình không cần biết về compilers. (Như người lập trình C++ không cần biết về C++ compiler để viết C++). Nhưng ngành học máy vẫn còn non trẻ, nên hiểu về compilers có thể giúp kỹ sư học máy chạy model của họ trên thiết bị họ muốn một cách hiệu quả.

Mình dành khá nhiều thời gian 3 tháng vừa qua học về compilers cho học máy từ nhiều người chuyên sâu trong ngành này. Đây là bài mình viết tóm tắt những gì mình học được. Bài viết hướng đến những người chưa hiểu sâu về compilers, như mình 3 tháng trước đây. Hy vọng bài viết có ích cho bạn!

Mình cũng đang học về mảng này, nên bạn nào có ý kiến đóng góp hay gợi ý nào mình cảm ơn.

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tpu gpu 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳貼文

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2021-08-31 15:01:23 有 0 人按讚
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摩爾定律的瓶頸，未來會靠「AI 設計晶片」突破

TO 精選觀點2021-08-26

【為什麼我們要挑選這篇文章】晶片尺寸逐漸逼近物理極限，市場皆在討論，摩爾定律是否走到極限。然而隨著 AI 晶片設計技術的發展，摩爾定律會交由 AI 來延續。但未來晶片設計工程師會失業嗎？還是工程師會與 AI 協作，推動晶片設計邁進人工智慧時代？（責任編輯：郭家宏）

AI 設計的晶片，性能十年內將提高 1,000 倍。

作為 Synopsys 執行長、晶片設計自動化的先驅之一，Aart de Geus 在 Hot Chips 在線晶片大會上表示，現在人工智慧設計的晶片，性能可能會在未來十年內提高 1,000 倍。

自 80 年代以來，自動化一直都是晶片設計的一部分。但現在，每兩年晶片性能翻一倍的「摩爾定律」似乎已經達到了瓶頸。要突破這個瓶頸，最好的辦法或許就是你我都熟知的：人工智慧。

一篇刊登在 Nature 上的文章指出，經過訓練的機器學習系統，在晶片設計上的表現超過人類。

不少晶片架構師都擔心自己的飯碗未來會被 AI 搶走。不過 De Geus 卻認為，晶片架構師不僅不會下崗，還會轉移到產業鏈的上遊，比現在負責更多任務。

Synopsys 從去年開始就使用 AI 來設計客戶的晶片，與人工設計的晶片相比有了相當大的改進。目前，三星也正在使用 Synopsys 的工具 DSO.ai 來設計 Exynos 晶片。而它的競爭對手 Cadence Design Systems 也在今年推出了自己的人工智慧晶片設計專案。

用 AI 設計晶片，有望打破摩爾定律的瓶頸

De Geus 在 1986 年創立了 Synopsys，一家電子設計自動化（EDA）軟體公司。憑借多年尖端半導體設計經驗，Synopsys 利用這個寶貴的資產制作了第一代 AI 晶片軟體 DSO.ai。

要超越摩爾定律，就要利用 AI 來解決複雜性、功耗和擴展要求，最終實現 1,000 倍性能的目標。

「機器學習出現在我們使用的每一種工具中，這個設計空間優化（DSO）的新工具的不同之處在於，它不適用於單個設計步驟，而是適用於整個設計流程。」

這就是 Synopsys 採用的自主晶片設計方法，從綜合方法進行晶片設計，而不僅僅是晶片布局。

晶片設計的一個早期步驟是 floor planning，其確定了晶片的尺寸、標準單元的排列形式、IO 單元及宏單元的位置、電源地網絡的分布等。

由於宏單元潛在配置數量巨大（約為 10^2500），規劃就會變得非常複雜，而且隨著邏輯電路設計的發展，還需要進行多次疊代。如果每次疊代都由人類工程師手動生成，就要耗時數天或數週。

但如果用 AI 設計晶片，它就能夠利用強化學習，優化晶片的功率、性能和面積大小。還能解決針對特定應用程式以及系統的所有維度的快速定制晶片：硬體（物理）、軟體（功能）、可製造性和架構（形式）。

隨著 AI 接管更多任務，以往負責設計少量電晶體的工程師，現在可能負責設計更大晶片中的 10 億個電晶體。

這樣就能夠在更短的時間內設計出更快的晶片，改變晶片的架構，將晶片性能提高 10 倍、100 倍甚至是 1,000 倍。

Google、NVIDIA 正在用 AI 設計晶片

與使用最先進設計工具的世界一流設計團隊相比，DSO.ai 能夠將功耗降低 25%，性能是當下最好的 AI 晶片設計工具的 5 倍。

而在未來的 AI 晶片設計時代，晶片能夠根據各個垂直行業進行設計。

面對特定專案的差異化需求，DSO.ai 可以用來優化輸入參數以及晶片設計工作流程的選擇。

工程師可以使用 DSO.ai 進行更多設計流程中的參數輸入，例如微調庫單元以提供最佳頻率或最低功率，採用現有平面圖並盡量縮小晶片尺寸，確定多高的工作電壓會實現功耗與性能的最佳權衡等。

全球「缺晶片」，雖然說不少產業都受到影響，但人們也深刻認識到了晶片的重要性。晶片雖小，但卻是一個重要的基礎設施。

除了 Synopsys，Google、NVIDIA 也開始嘗試使用人工智慧技術設計晶片。Google 的 TPU（張量處理單元）晶片即將發布新版本，優化了人工智慧計算。目前 NVIDIA 也專注於使用 AI 技術生產更好的 GPU 和雲端運算 TPU 平台，以增強自身競爭力。

晶片設計的工程師不會失業。而人工及 AI 相結合的設計思路將會推動晶片設計邁進人工智慧時代。

附圖：人類設計的晶片平面圖（a）與機器學習系統生成的平面圖（b）
摩爾定律逐漸扁平，晶片設計重任落到了 AI 肩上。
在晶片設計的新時代，自動化大不相同。
晶片定制會更普遍

資料來源：https://buzzorange.com/techorange/2021/08/26/ai-sustain-moore-law/

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2021-06-13 14:49:45 有 0 人按讚
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Google AI 設計晶片速度大勝人類！不到 6 小時完成平面圖

作者 林 妤柔 | 發布日期 2021 年 06 月 11 日 12:26 |

Google 聲稱，新 AI 設計晶片的速度比人類還快，能在不到 6 小時內設計出人類至少要花數個月才能完成的晶片設計，論文刊登在《自然》期刊。

AI 已用於開發 Google 最新一代 TPU 加速器，這項突破將對半導體產業有著重大影響。換言之，Google 正在使用 AI 設計晶片，這些晶片能用來創造更複雜的人工智慧系統。

Google 的新 AI 能繪製晶片的「平面圖」，這涉及繪製 CPU、GPU 和內存等組件在晶片的相對位置，這些位置將影響晶片的功耗和處理速度，且在功耗、性能、晶片面積等關鍵參數指標，都優於人類設計的平面圖。

一般來說，人類晶片設計師通常以整齊的線條排列組件，並花數個月的時間改進這些平面圖設計，但 Google 的 AI 則使用更分散的方法設計晶片，並藉由深度強化學習系統 6 小時內完成。

2016 年，南韓棋王李世乭代表人類出戰 AlphaGo，以一勝四敗成績輸給 AlphaGo，震驚全世界；這狀況 AI 的演算法訓練為移動棋子，增加棋局獲勝的機會。研發晶片部分，AI 訓練找出組件的最佳組合，盡可能提高運算效率，AI 系統會植入 10,000 張晶片平面圖，以便學習哪些有效、哪些無效。

《自然》期刊認為，Google 的研究可說是重要突破，有助於加快供應鏈速度，但這項技術必須廣泛分享共用，以確保 Google 生態系統全球化，此外產業也要確保節省時間的技術不會趕走擁有核心技術的人才。

資料來源：https://technews.tw/2021/06/11/google-uses-a-i-to-design-chips-faster-than-humans/?fbclid=IwAR3rE_KhmcAaLuL-LGA4XfV9osYScugR7uxMRHvC8LXN4lyRUF0_Rs0cXrQ

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2020-09-23 19:13:53 有 40,729 人看過 有 351 人喜歡
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＜目次＞
00:00 本日の概要
01:04 iPad第8世代の位置付けと魅力
03:31 第6世代と第8世代のベンチマーク比較
07:08 PUBGの動作チェック
12:24 まとめ

#ホソPチャンネル　#iPad第8世代

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主にiPhoneを中心としたスマートフォンに関する情報を提供。 「誰にでもわかりやすく」をモットーに、基本的なiPhoneの設定方法、料金プラン解説、買い替えに関する相談など多岐に渡って発信中。 2015年12月22日　動画投稿開始 2017年01月03日　チャンネル登録者 100人 2017年11月04日　チャンネル登録者 1,000人 2018年08月22日　チャンネル登録者 5,000人 2019年03月23日 チャンネル登録者10,000人 2021年03月21日 チャンネル登録者50,000人 サブチャンネル https://www.youtube.com/channel/UCPxuTpz1rqFgqtKNehdIOOQ
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Last week, we covered Google's internal benchmarks of its own TPU, or tensor processing unit. Google's results revealed that the TPU is much ...

#55. Benchmarking TPU, GPU, and CPU Platforms for Deep Learning

Along with six real-world models, we benchmark Google's Cloud TPU v2/v3, NVIDIA's V100 GPU, and an Intel Skylake CPU platform. We take a deep dive into TPU ...

#56. 为什么TPU 运算速度比普通的GPU、CPU 组合快15-30 倍？

谷歌认为现在的TPU 仍在硬件和软件方面存在很大的优化空间，比如假定用上了NVIDIA K80 GPU 中的GDDR5 内存，那么TPU 就可以发挥出更好的性能。 此外，谷歌工程师还为TPU ...

#57. 围棋人机外，还点燃AI TPU、GPU 大战盘算为何？ - 界面新闻

这点不只GPU，Google TPU 选择的ASIC，甚或FPGA 都能做到平行运算，也使得机器学习芯片百花齐放，各家大厂透过不同的途径发展AI 芯片。

#58. Google TPU 引發機器學習運算大戰NVIDIA

Unwire.pro 去年就報導過Google 自家研發了機器學習的TPU 處理器，宣稱能比Intel 的CPU 和NVIDIA 的GPU 更高效地運行深度學習平台TensorFlow。早前Google ...

#59. Google Coral Edge TPU認證的邊緣運算平台

Neousys dual Google Coral TPU fanless box pc featuring compact size and low energy consumption that boost edge AI computers with the ... GPU人工智能平台

#60. 僅需1/5成本：TPU是如何超越GPU，成為深度學習首選處理器的

選自Google Cloud，作者：Kaz Sato，機器之心編譯，參與：思源、劉曉坤。很多讀者可能分不清楚CPU、GPU 和TPU 之間的區別，因此Google Cloud 將在這篇 ...

#61. 超級比一比：Google Coral Edge TPU vs NVIDIA Jetson Nano

效能. Nvidia原廠提供了與其他SBC (例如Raspberry Pi 3、Pi 3 + Intel NCS2 加速棒、Google Coral Edge TPU板) ...

#62. 'Universal' processor integrates CPU, GPU, and TPU capabilities

'Universal' processor integrates CPU, GPU, and TPU capabilities. AI supercomputer company Tachyum has unveiled what it says is the world's ...

#63. 【AI_Column】Nvidia Jetson Nano 真的比Google Edge TPU ...

初步比較目前較夯的三大AI 開發板：Nvidia Jetson Nano、Coral Google Edge TPU、Intel（Movidius）Neural Compute Stick 2，如下表所示。

#64. Tesla V100加速卡加入Tensor核心設計，或許同時向Google ...

不過，若以TPU主要對應雲端平台上的邏輯推演進行加速來看，相比NVIDIA所提出藉由GPU進行加速，進而縮減深度學習訓練所需時間，但其中並非是以提升反應時間 ...

#65. Google針對IoT邊緣運算推Edge TPU開發套件 - Advantech

後來NVIDIA也開始把深度學習Tensor Cores納入旗下GPU，但Cloud TPU仍佔有效能和價格優勢，如今又針對物聯網裝置推出AI晶片，可望進一步衝高Google機器學習 ...

#66. [2005.10635] SymJAX: symbolic CPU/GPU/TPU programming

Title:SymJAX: symbolic CPU/GPU/TPU programming ... Abstract: SymJAX is a symbolic programming version of JAX simplifying graph input/output/ ...

#67. TPU VS GPU(English Edition) - Stockmark Tech Blog

TPU VS GPU(English Edition). Page content. Introduction; Processing Unit. Graphics Processing Unit; The Tensor Processing Unit.

#68. Google 推出專屬物聯網AI 的晶片Edge TPU，還開放事先申請 ...

【我們為什麼挑遠這篇文章】Google 正在加大人工智慧晶片上的佈局。目前Nvidia 的GPU 依然是市面上最常見、普遍的人工智慧硬體，但Google 身為人工 ...

#69. Nvidia皮繃緊！谷歌二代TPU來了、恐侵蝕GPU訂單

谷歌花了十年打造伺服器中心，處理每日數十億次的網路搜尋需求。如今谷歌更進一步，自行研發專屬晶片--Tensor Processing Units （TPU、見圖）， ...

#70. TPU要比GPU和CPU快15-30倍，这是谷歌定制芯片一年后给出 ...

在运行谷歌常规的机器学习工作量的时候，TPU的平均运转速度要比标准的GPU/CPU组合（比如Intel的Haswell处理器和Nvidia 的K80 GPU）快15-30倍。

#71. 转载]通俗易懂告诉你CPU/GPU/TPU/NPU...都是什么意思？

通俗易懂告诉你CPU/GPU/TPU/NPU...都是什么意思？https://zhuanlan.zhihu.com/p/384856949耐心的小黑数字IC踩坑中​关注他5 人赞同了该文章前言...

#72. Central Processing Unit (CPU) vs Graphics ... - OpenGenus IQ

Central Processing Unit (CPU), Graphics Processing Unit (GPU) and Tensor Processing Unit (TPU) are processors with a specialized purpose and architecture.

#73. 谷歌TPU 的強大與局限︰TPU/GPU/CPU性能功耗全面對比 - 趣讀

c新智元原創作者︰聞菲零夏劉小芹新智元導讀谷歌公布tpu論文被isca-17接收引發新一輪討論，連英偉達ceo黃仁勛都親自撰文回應使用tpu代表了谷歌為其 ...

#74. Comparative Study on CPU, GPU and TPU - ResearchGate

PDF | On May 30, 2020, P Siva Raj and others published Comparative Study on CPU, GPU and TPU | Find, read and cite all the research you need ...

#75. CPU、GPU、TPU、NPU等到底是什么？ - 网易

CPU即中央处理器(Central Processing Unit); GPU即图形处理器(Graphics Processing Unit); TPU即谷歌的张量处理器(Tensor Processing Unit) ...

#76. CPU、GPU、DPU、TPU、NPU...傻傻分不清楚？实力扫盲

GPU 全称：Graphics Processing Unit, 图像处理器；. TPU全称：Tensor Processing Unit, 张量处理器；. DPU全称：Deep learning Processing Unit, 深度学习 ...

#77. TPU vs GPU: Pros and Cons - InMotion Hosting

How Do TPUs Work? TPU Pros and Cons; TPU vs GPU. What is GPU? GPU stands for graphics processing unit. GPUs were originally designed ...

#78. 《科技》NVIDIA推創客版AI開發套件，迎戰Google Edge TPU

隨著機器學習(Machine Learning；ML)推論(inference)程序由雲端漸擴及邊緣端，GPU晶片龍頭NVIDIA布局Jetson產品線主打AI嵌入式應用，創客版Jetson ...

#79. Google's TPU For AI Is Really Fast, But Does It Matter? - Forbes

The GPU is a programmable device and as such is a general-purpose accelerator. The TPU, on the other hand, is designed to done one thing ...

#80. Should You Choose A GPU or A TPU to Train Your Machine ...

They used Google Cloud TPU Pods that actually gave them a 10X ... So which one of the two – GPU and TPU – offer better performance in these ...

#81. CPU vs. GPU vs. TPU | Complete Overview And The ... - Madalix

Fundamentally, what differentiates between a CPU, GPU, and TPU is that the CPU is the processing unit that works as the brains of a computer ...

#82. 【评测】谷歌TPU二代来了，英伟达Tesla V100尚能战否？ - 智能

我们用四个TPUv2 芯片（来自一个Cloud TPU 设备）对比四个英伟达V100 GPU，两者都具备64GB 内存，因而可以训练相同的模型和使用同样的批量大小。

#83. 谷歌这个大杀器要让英伟达慌了，实战评测：TPU 相比GPU ...

对于大多数搞深度学习的人来说，英伟达GPU 之外其实没有更多选择。然而谷歌TPU 芯片的出现，有望改变这一现状。 这个大名鼎鼎的AI 芯片，即是谷歌各种AI 应用和服务 ...

#84. 谷歌宣布TPU全面開放，向英偉達GPU開炮，這兩者的晶元有 ...

這兩家晶元的淵源從去年4月份說起了。谷歌當時公布第一代TPU細節，引業界一波熱潮，就連英偉達CEO黃仁勛也忍不住親自撰文回「懟」。TPU（Tensor Processing U...

#85. Google揭露自家TPU技術細節效能遠勝CPU/GPU - 熱門新聞

近期Google終於再提供更深入的資訊，公布一份長達17頁的測試報告，指出自家研發的TPU效能已達到繪圖處理器(GPU)及中央處理器...

#86. AI Chips: GPU, TPU, and NPU - Bizety

GPU, TPU, and FPGA. AI models like deep learning are compute-intensive. The right architecture is needed for AI and a high quantity of cores is ...

#87. Accelerators (CPU vs GPU, TPU) - Going Deeper Faster

Accelerators (CPU vs GPU, TPU) ... a parallel computing API that was created by NVDA to run on special hardware called Graphics Processing Units or GPUs.

#88. Why NVIDIA Is Building Its Own TPU - Moor Insights & Strategy

Why NVIDIA Is Building Its Own TPU ... The blistering pace of innovation in artificial intelligence for image, voice, robotic and self-driving vehicle ...

#89. Benchmarking TPU, GPU, and CPU Platforms for Deep Learning

Finally, we quantify the rapid performance improvements that specialized software stacks provide for the TPU and GPU platforms.

#90. 〈谷歌開發者大會〉第三代AI晶片TPU 3.0性能強大8倍可完全 ...

如此一來，這樣的晶片就成了Nvidia GPU 的替代品了。

#91. CPU, GPU, FPGA or TPU: Which one to choose for my ...

CPU, GPU, FPGA or TPU: Which one to choose for my Machine Learning training? A mini guide on selecting the right computing platform for your ...

#92. GPU、CPU深度学习平台哪家强？有人做了一个基准测试研究

ParaDnn 能够为全连接（FC）、卷积（CNN）和循环（RNN）神经网络生成端到端的模型。研究者使用6 个实际模型对谷歌的云TPU v2/v3、英伟达的V100 GPU、以及 ...

#93. Google Cloud TPUs for ML Acceleration – BMC Software | Blogs

We already wrote how machine learning frameworks are using NVIDIA GPUs (graphical processing ... The GPU and TPU are the same technology.

#94. Google's Machine Learning Chip Is Up To 30x Faster, 80x ...

According to some benchmarks Google performed on its TPU, Haswell server CPUs, and Nvidia Tesla K80, the TPU chip came up 15-30x faster and up ...

#95. [顯示卡器] Google TPU吊打GPU？NVIDA表示不服並丟出Tesla ...

Google在圍棋AI上這麼高調實則是展示自家在機器學習、人工智慧等新領域的實力，前幾天Google還公佈了專門為AI運算研發的TPU加速晶片，在AI性能上比GPU ...

#96. 圍棋人機外，還點燃AI TPU、GPU 大戰盤算爲何？ - 雪花新闻

AlphaGO 背后致胜关键TPU 同样吸引世人目光。 ... 這點不只GPU，Google TPU 選擇的ASIC，甚或FPGA 都能做到平行運算，也使得機器學習芯片百花齊放，各 ...

#97. 競逐AI晶片誰將勝出？

關鍵字：人工智慧(AI)；處理器；TPU；GPU；NPU；VPU；深度 ... Google 在2017年5月的I/O 大會推出AI晶片「TPU」（Tensor Processing Unit）是客製化 ...

#98. Google 開放TPU 供租用Nvidia．Intel．Amazon 如坐針氈

Nvidia 近年轉型以GPU 作為AI 研發人工智能工具，亦是首批提供GPU（如：Tesla P100）租用服務的公司，連Google 也是TPU 跟GPU 並用，但當TPU 技術成熟 ...