領(lǐng)先的模擬AI處理器公司Mythic日前宣布，公司正式推出業(yè)界首款模擬矩陣處理器（Mythic AMP?）M1108 AMP。按照他們的說法，這個(gè)新產(chǎn)品的發(fā)布預(yù)示了AI激動(dòng)人心的新紀(jì)元，因?yàn)樗状翁峁┝艘环N模擬計(jì)算解決方案，該解決方案可實(shí)現(xiàn)一流的性能和性能，并且其精度可與數(shù)字設(shè)備媲美。

　　報(bào)道指出，M1108 AMP能為邊緣部署提供了無與倫比的可能性，應(yīng)用市場(chǎng)包括智能家居，AR / VR，無人機(jī)，視頻監(jiān)控，智能城市以及工廠車間的自動(dòng)化。憑借其革命性的技術(shù)，M1108 AMP處于AI處理重大新趨勢(shì)的最前沿。

　　報(bào)道指出，M1108集成了108個(gè)AMP tiles ，每個(gè)tiles都配有一個(gè)Mythic模擬計(jì)算引擎（MythicACE?），該引擎具有閃存單元、ADC陣列、32位的RISC-V處理器、SIMD矢量引擎，SRAM和一個(gè)高吞吐量的片上網(wǎng)絡(luò)（NOC）路由。

　　此外，四個(gè)控制tiles為系統(tǒng)主機(jī)處理器提供了高帶寬PCIe2.0接口。M1108具有108個(gè)AMP tiles，可提供高達(dá)35萬億次/秒的運(yùn)算（TOPS），可在單個(gè)芯片上以高效率、低延遲地高效執(zhí)行復(fù)雜的AI模型（例如ResNet-50，YOLOv3和OpenPoseBody25）。在峰值吞吐量下運(yùn)行復(fù)雜的AI模型時(shí)，M1108的典型功耗約為4W。而且，憑借利用成熟的40nm技術(shù)的固有成本優(yōu)勢(shì)，并且不需要任何外部DRAM或SRAM，M1108 AMP將以PCIe M.2和PCIe卡形式提供，并且M1108PCIe評(píng)估套件可應(yīng)要求提供。

　　模擬AI芯片怎么玩？Mythic詳細(xì)講述

　　說到人工智能硬件，我們向來事無巨細(xì)。WikiChip密切關(guān)注的一家公司是Mythic。這家公司還沒有完全公開他們的架構(gòu)和產(chǎn)品，但一些細(xì)節(jié)已經(jīng)開始慢慢浮出水面。在最近的人工智能硬件峰會(huì)上，該公司的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官M(fèi)ike Henry）紹了該芯片的最新情況。

　　這家位于奧斯汀的初創(chuàng)公司由Mike Henry和Dave Fick于2012年創(chuàng)立，最近完成了7000萬美元的B輪融資，總?cè)谫Y額剛剛超過8500萬美元。如今，公司員工已增至110人。

　　Mythic是一家模擬公司。但是，在我們探討細(xì)節(jié)之前，必須指出，它們目前僅專注于推理，無論是在數(shù)據(jù)中心還是在邊緣。到2024年，這兩個(gè)市場(chǎng)的TAM（Total Available Market總體有效市場(chǎng)）

　　預(yù)計(jì)將達(dá)到250億美元，這就是為什么這里有如此多的關(guān)注點(diǎn)的原因。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，Mythic計(jì)劃針對(duì)大眾市場(chǎng)的消費(fèi)品和汽車產(chǎn)品。

　　把所有東西都放在芯片上，放在閃存里

　　隨著模型準(zhǔn)確性的提高，其大小也會(huì)隨之增加。如今，模型達(dá)到了數(shù)億個(gè)參數(shù)，甚至達(dá)到數(shù)十億。最重要的是，通常實(shí)時(shí)地需要確定性行為，例如一致的幀速率和延遲。這就是Mythic的作用。Mythic的論點(diǎn)很簡(jiǎn)單：將足夠的存儲(chǔ)與大量并行計(jì)算單元打包在芯片上，以最大化內(nèi)存帶寬并減少數(shù)據(jù)移動(dòng)的能力。但是有一個(gè)轉(zhuǎn)變——這就是Mythic的原始方法的閃光點(diǎn)——該公司拋棄了傳統(tǒng)的SRAM，轉(zhuǎn)而使用更密集的閃存，此外，Mythic還計(jì)劃在模擬環(huán)境下直接在內(nèi)存中進(jìn)行本地計(jì)算。

　　但是為什么是閃存？答案很簡(jiǎn)單：因?yàn)樗芏却螅牡停冶阋耍瑤缀醣萐RAM的密度大兩個(gè)數(shù)量級(jí)。

　　理論上，Mythic的芯片更像內(nèi)存，而不是傳統(tǒng)的CMOS。從更長(zhǎng)的路線圖來看，隨著SRAM bit cell的擴(kuò)展變得越來越困難，它帶來的好處也越來越深遠(yuǎn)。總的來說，從每美元的性能、每單位成本的密度和每瓦特的性能來看，這是一個(gè)潛在的巨大勝利。

　　多年來，我們看到了一大堆路線圖，當(dāng)他們開始談?wù)撐磥?0年的時(shí)候，很容易忽視它。但對(duì)Mythic來說，有一些不同之處。值得特別指出的是，目前Mythic正在研究40納米的嵌入式閃存。他們有一個(gè)相當(dāng)清晰的28nm和22nm的路徑，因此，粗略地說，這個(gè)圖的一半是基于今天已經(jīng)發(fā)布的現(xiàn)有節(jié)點(diǎn)。

　　Mythic公司的首席執(zhí)行官M(fèi)ike Henry似乎相信他們可以繼續(xù)這樣做，但是盡管正在進(jìn)行一些工作以繼續(xù)擴(kuò)展到16/14納米節(jié)點(diǎn)，還不清楚它是否會(huì)上市。

　　許多業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，嵌入式閃存在22納米的時(shí)候遭遇了瓶頸。在與Mythic的一次簡(jiǎn)短交談中，他們告訴我們，他們并沒有與嵌入式閃存結(jié)合，如果其中一項(xiàng)新興技術(shù)（如多位ReRAM、PCM或NRAM）作為一種強(qiáng)大的替代技術(shù)出現(xiàn)，他們肯定會(huì)考慮遷移到這種技術(shù)。

　　IPU

　　Mythic的芯片被稱為IPUs或智能處理單元。在外設(shè)方面，該芯片非常簡(jiǎn)單，由PCIe的x4通道和DNN平鋪網(wǎng)格組成，PCIe是負(fù)責(zé)整個(gè)芯片管理的基本控制處理器。由于芯片的設(shè)計(jì)是為了存儲(chǔ)整個(gè)模型，沒有DRAM。

　　Mythic表示，由于這是一個(gè)基于tiles的設(shè)計(jì)，如果有需求，他們可以通過添加直接的音頻/視頻和各種其他接口來進(jìn)一步定制。在去年的Hot Chip上，Mythic談?wù)摰氖且豢?000萬權(quán)值（weights）的初始產(chǎn)品。在最近的人工智能硬件峰會(huì)上，Mike Henry表示，初始產(chǎn)品權(quán)值將達(dá)到1.2億，這比最初的計(jì)劃要多很多。在富士通的40nm制程中，近標(biāo)線全尺寸芯片應(yīng)具有約300M權(quán)值的容量，因此120M仍然是一個(gè)相當(dāng)大的芯片。

　　IPU的作用是作為一個(gè)連接到主機(jī)的PCIe加速器。對(duì)于大型模型或多個(gè)模型，可以使用多個(gè)IPU。模型最初被加載到IPU中，并保持靜止。沒有DRAM和編程閃存相對(duì)較慢，因此模型應(yīng)該能夠適應(yīng)芯片與多個(gè)應(yīng)用映射到同一芯片。這對(duì)于許多邊緣應(yīng)用程序來說非常典型。在正常操作下，主機(jī)CPU將數(shù)據(jù)發(fā)送到IPU，并通過PCIe端口接收結(jié)果。

　　IPU總體設(shè)計(jì)（WikiChip）

　　該芯片由DNN tiles構(gòu)成網(wǎng)格。在一個(gè)tiles里面是一個(gè)模擬矩陣乘法器，它建立在一個(gè)巨大的嵌入式閃存池的頂部，用來計(jì)算權(quán)值。嵌入式閃存單元使用浮動(dòng)?xùn)艠O通過存儲(chǔ)電荷、控制閾值電壓來存儲(chǔ)位。晶體管支持256級(jí)電導(dǎo)（G=1/R）之間的完全關(guān)閉和打開狀態(tài)，Mythic用它來表示8位值。

　　通過將所有神經(jīng)元的權(quán)值映射到閃光晶體管上，他們可以利用歐姆定律自然地進(jìn)行矩陣乘法運(yùn)算。實(shí)現(xiàn)的方法是使用閃光晶體管將權(quán)值表示為可變電阻。這在計(jì)算之前執(zhí)行一次。使用8位DAC，輸入矢量作為一組電壓通過可變電阻。根據(jù)歐姆定律，輸出電流是輸入數(shù)據(jù)與權(quán)值向量（I = V x G）相乘的結(jié)果。最后，一組adc將產(chǎn)生的電流轉(zhuǎn)換回?cái)?shù)字值，成為輸出矢量。ReLu和其他各種非線性操作也由adc在那個(gè)時(shí)間點(diǎn)完成。

　　圍繞這個(gè)組件還有一些額外的邏輯。不管工作條件如何，DAC/ADC封裝器都會(huì)進(jìn)行補(bǔ)償和校準(zhǔn)，以獲得精確的8位計(jì)算—類似于今天的圖像傳感器所做的工作。

　　模擬矩陣乘法（wikichip）

　　需要指出的是，這個(gè)方案沒有實(shí)際的內(nèi)存訪問。矩陣相乘是在內(nèi)存中完成的，利用歐姆定律，所以沒有權(quán)值訪問能量。使用固定權(quán)值時(shí)，也沒有批量大小或其他特殊處理。雖然固定容量可能會(huì)帶來一些問題。順便說一下，它們支持神經(jīng)元稀疏，但不支持權(quán)值稀疏性。

　　有趣的是，Mythic說，對(duì)于他們的第一代，為了加快開發(fā)和上市時(shí)間，他們不會(huì)使用DAC作為輸入。相反，他們使用一個(gè)數(shù)字近似電路，由此分別計(jì)算每個(gè)輸入位，然后累加結(jié)果。他們將在將來用DAC消除這種情況，這有望為他們提供一些很好的改善。