AI芯片混合精度计算和灵活可扩展

电子爱好者网报道(文章 / 目前，李弯曲)，AI 技术和应用的蓬勃发展，离不开 AI 芯片支持。AI 芯片是一个复杂而多样的领域，根据其设计目标和应用场景的不同，可以选择不同的架构，例如 GPU、FPGA、ASIC、NPU、DSP 等。

而且不管是什么样的结构，如何判断它的性能是非常重要的，这就涉及到它。 AI 计算率、能效、延迟等芯片的各种性能指标。 AI 芯片计算精度是检验其处理数据能力的重要指标之一，它涉及到芯片在实施计算任务后所能达到的精度和质量。

AI 芯片性能参数

AI 芯片性能参数是检验其性能和适用性的关键参数。这些指标通常包括计算率、能效、延迟、裸片面积、推理精度、吞吐量、可扩展性、灵活性和热管理。

计算率就是每秒操作数， AI 一般采用芯片特性的基本指标。 TOPS（Tera Operations Per Second，也就是每秒一万亿次的操作)。计算率直接关系到芯片处理数据的速度和效率，是评估芯片性能的首要指标。

能源效率是指单位功率下的每秒操作数量，常用单位是 TOPS/W。它衡量了芯片在提供一定计算率时的能耗效率。对于边缘芯片来说，低功耗只是一个需要指标。因此，能效是检验芯片性能不可或缺的一部分。

延迟是指芯片处理数据所需的时间，通常与 AI 数据大小(包括神经网络处理) Batch size）相关性。低时延是保证系统响应速度和稳定性的关键，在实时要求较高的应用场景中，如自动驾驶、智能安全等。

裸片面积是指芯片的物理尺寸，直接影响成本。裸片面积的大小决定了芯片的生产成本和包装难度，同时也影响了芯片的散热性能和集成度。

推理精度得到了体现 AI 芯片导出质量，即芯片处理。 AI 任务后结果的准确性。推理精度是检验芯片性能的重要指标之一，尤其是医疗诊断、金融风险控制等对精度要求较高的应用场景。

吞吐量是指在单位时间内可以处理的数据量。对视频应用而言，一般采用分辨率和 FPS（Frames Per Second，也就是帧率)来表示。对于需要处理大量数据的使用场景，吞吐量决定了芯片处理数据的速度和效率。

可扩展性意味着计算性能是否可以通过扩展控制部件和存储器来提高。可扩展性决定了芯片未来升级和扩展时的灵活性和适应性，对于需要长期使用的场景具有重要意义。

灵活性是指芯片对不同应用领域和深度学习模型的适应性。高度灵活的芯片可以应用于各种不同的芯片。 AI 在算法和应用领域，降低了用户的门槛和成本。

热管理是指有效控制和管理芯片在工作中产生的热量的能力。随着芯片性能的提高和功耗的增加，热管理变得越来越重要。良好的热管理方案可以保证芯片在长期高负荷工作中的稳定性和可靠性。

AI 芯片计算精度

计算精度通常指的是 AI 计算芯片所能达到的数据精度，决定了芯片处理结果的准确性和可靠性。在 AI 计算精度通常与浮点计算相关。（Floating-Point Operations）和整数运算（Integer Operations）相关的，浮点计算还包括双精度(FP64)、单个精度(FP32)、半精度(FP16)和更低精度的数据类型(例如 BF16、FP8 等等，加上整形精度(INT8)。

双重精度(FP64)：使用 64 位 ( 8 Bytes ) 用来表示浮点数，精度较高，常用于科学计算和对精度要求较高的情况。

单个精度(FP32)：使用 32 位 ( 4 Bytes ) 来表示一个浮点数。精确度高，计算量大，能耗高。精确度略逊于 FP64，仍然足够用于大多数。 AI 训练任务。

半精度(FP16)：使用 16 一个浮点数用位二进制数来表示。精确度略低于 FP32，但是计算量减少，能源消耗减少。FP16在深度学习等应用中 精确度已足以满足需求，并且可以显著提高计算效率。

降低精度(例如 BF16、FP8 等）：使用较少的位数(例如 16 位或 8 位置)表示浮点数。精度进一步降低，但计算量和能耗也相应降低。这些低精度数据类型在特定应用领域(如边缘计算、嵌入式设备等)有优势。).

整形精度(INT8)：这是一种低精度、高效率的数值表达方式。在推理阶段，可以显著提高计算速度，节能降耗。

AI 芯片计算精度的选择取决于具体的使用场景和需求。当需要高精度计算的任务，如科学计算、高精度仿真等，通常会选择 FP64 或是 FP32 数据类型等高性能。但是在深度学习、图像处理等应用中，由于模型训练和推理过程中有大量的冗余信息和容错空间，可以使用 FP16 或者更低精度的数据类型可以减少计算量和能耗。

就技术趋势而言， AI 随着技术的不断进步，越来越多 AI 芯片开始提供多种精确的混合计算。这种混合计算方法可以根据任务需要动态管理计算精度和计算率资源，从而实现更高的计算效率和更低的能耗。

与此同时，为满足不同应用场景的需要，AI 在设计过程中，芯片也更注重灵活性和可扩展性。例如， AI 为了适应不同的计算任务，芯片可以通过软件配置来支持不同的精度类型。

写在最后

可见，AI 芯片计算精度对性能有重要影响。选择 AI 芯片时，为了达到最佳的性能和效率，需要根据实际使用场景和需求选择合适的精度类型。同时，随着技术的不断进步，混合精度计算和灵活可扩展 AI 芯片将成为未来的发展趋势。

阅读更多热门文章

加关注 星标我们

把我们设为星标，不要错过每一次更新！

喜欢就奖励一个“在看”！

本文仅代表作者观点，版权归原创者所有，如需转载请在文中注明来源及作者名字。

免责声明：本文系转载编辑文章，仅作分享之用。如分享内容、图片侵犯到您的版权或非授权发布，请及时与我们联系进行审核处理或删除，您可以发送材料至邮箱：service@tojoy.com