(资料图片仅供参考)
人脑神经网络的运作模式是人工智能追求的终极形态
AMD对芯片与人类大脑的操作理解较为超前。
早在2011年,AMD产品构想中就以CPU和GPU分别类比人类左右脑,并基于此提出了CPU+GPU的异构产品策略。类比人脑,AMD认为左脑更像CPU,负责对信息的逻辑处理,如串行运算、数字和算术、分析思维、理解、分类、整理等,而右脑更像GPU,负责并行计算、多模态、创造性思维和想象等。
人类大脑神经网络的运作模式,始终是人工智能追求的终极形态,因此,我们认为CPU+GPU的异构集成,对比人类可实现左右脑协同工作,整体调动神经网络,或将成为AI芯片的主流技术方向。目前AMD的MI300、英伟达的GraceHopper 和英特尔的FalconShores在此均有布局。GPU的算力高,并针对并行计算,但须由CPU进行控制调用,发布指令。在AI训练端,CPU可负责控制及发出指令,指示GPU处理数据和完成复杂的浮点运算(如矩阵运算)。
在面对不同模态数据的推理时,我们认为,CPU与GPU的分工也各有不同,因此,同时部署CPU和GPU能提供最大的运算支撑。例如,在处理语音、语言和文本数据的推理时,AI模型需逐个识别目标文字,计算有序,因此或更适合使用擅长串行运算的CPU进行运算支持;但在处理图像、视频等数据的推理时(对比人类的操作,每一个像素是同时进入眼睛),需要大规模并行运算,或更适宜由GPU负责,例如英伟达L4GPU 可将AI视频性能提高120倍,据英伟达测试,L4与基于CPU的传统基础设施相比能源效率提高99%。
已提出APU概念,将结合CPU与GPU在左右脑层面的分工区别和组合构想
2.人类大脑不同部分功能及对应芯片种类
3.人脑处理信息与人工智能训练和推理的流程对比
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#人工智能#AI#GPU#Niusousou
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