圖、Wave提出的DPU AI技術
AI晶片新創公司Wave Computing,於2018年6月中旬收購處理器架構的矽谷資深老前輩MIPS Technologies,期望從MIPS的IP和350多項專利來強化客製化處理器的性能,進而加速AI技術的發展。
除了谷歌的TPU之外,專攻數據中心的AI晶片正都面臨挑戰。預計於2019年推出AI晶片的Nervana到Graphcore、Cerebras等新創公司,在面對英偉達這幾年不斷強化繪圖處理器在AI領域的發展,似乎都面對了更強大的壓力。當然Wave也不例外。
市場研究機構Moor Insights & Strategy對於Wave這種小型的新創公司,在推出第一款產品之前,卻通過收購的方式來擴大市場的做法,的確感到非常驚訝,且認為這是一個非常冒險的行為。
由於Wave現今的七位高級主管之中,有四位都曾經任職於MIPS(包含:執行長、營運副總裁、工程副總裁等),這表示著Wave很清楚MIPS團隊擁有甚麼優勢,以及未來如何在Wave攻城略地的策略上扮演什麼角色,早已經有了盤算。所以未來兩家公司團隊的磨合期將減少許多。
Wave Computing表示即將推出的產品DPU(Dataflow Processing Unit),在加速神經網路訓練上能夠超越繪圖處理器1000倍之多。而且其已經於2017年12月份時,將4-DPU的解決方案交貨到早期用戶進行試用。以目前繪圖處理器在深度學習訓練市場的地位,Wave能夠如此大膽的宣稱,的確需要有更多的未來訂單來證明其產品的優勢。
談到新技術,Wave的架構可能是新的,但是MIPS架構卻是相當成熟的,加上MIPS擁有自己的工具以及將晶片投入生產的機制,這對於Wave的確在某些領域有更大幫助。基本上,由於MIPS在行動裝置時代與ARM架構之爭,幾乎面臨淘汰邊緣,可是現在從高性能CPU轉向用於物聯網裝置(包含汽車、家電)和其他低功耗應用的高能效處理器。
這表示著Wave收購MIPS之後,可以為其應用建構平台和許可IP,也就是可以將產品應用從雲端拓展到終端。目前,Wave的4-DPU系統只有少量的IP用於控制功能,但是當MIPS支持該系統之時,就變得在AI領域上多了一份利器。
總之,繪圖處理器架構的AI晶片有延遲問題,MIPS在這方面就佔有極大優勢,如果Wave能夠將MIPS的IP放入在其產品之中,則其下一代DPU就大有可為。(745字)
參考資料:
AI chip startup Wave to buy Silicon Valley old-timer MIPS. CNET,2018/6/15
MIPS in Hand, AI Chip Startup Wave Computing Delivers First Silicon. The Next Platform,2018/6/13
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