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资讯 > 融资并购 > 【臻云 | 分享】光子算数创始人白冰:光子AI芯片--协处理矩阵加速器助力人工智能计算
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【臻云 | 分享】光子算数创始人白冰:光子AI芯片--协处理矩阵加速器助力人工智能计算

时间:03-14 06:28 阅读:4486次 转载来源:臻云创投

        近日,谷歌母公司Alphabet旗下风险投资公司GV投资了波士顿光子芯片创企Lightmatter。GV普通合伙人Tyson Clark表示,硅光子学的研究虽然存在风险,但他表示,整个世界对芯片计算能力的需求在未来只会大大增加,光子芯片能够很好地弥补电子芯片的不足。Clark还表示:“我希望这家公司能够成功并能够成为下一个英特尔或Nvidia,而我将利用我在任何地方的所有关系来帮助他们实现这个目标。”

光子算数也是国内首批研发硅基光子人工智能芯片的公司,光子算数与Lightmatter几乎同时展开光子芯片的研发光子算数创始人白冰2018年参加智见「投资百人战」专场活动,并获得臻云、英诺的天使投资。近日,白冰接受了智见的专访。

光子算数创始人白冰

白冰指出,光子芯片在AI计算领域的定位是协处理加速芯片,加速的对象是矩阵运算,因此应称为光子协处理加速芯片。相关的产品形态是计算板卡,板卡上搭载两块芯片,一块是电子芯片(FPGA或是ASIC),另一块是光子协处理加速芯片,两者形成板卡级的异构协同计算,其中电子芯片完成控制和非线性计算的部分,光子芯片协处理加速芯片完成矩阵计算的部分。因此,光子芯片与现有AI芯片的关系并非是替代,而是为现有各类芯片提供板卡级的协处理加速方案。

光子芯片内部结构图

以光子芯片与FPGA板卡异构为例,由于FPGA中只部署非线性计算的部分,选取较小面积的FPGA即可,这样可以大幅降低成本和功耗,而增加的光芯片部分由于加工制程低和无源计算过程,所带来额外成本和功耗是很有限的。相比之下,完全依赖FPGA的板卡需要将包括矩阵计算的全部算法部署在芯片内,需要相对高性能的FPGA才能实现,带来对应的成本和功耗。就矩阵计算部分来说,FPGA内部的CLB部分由于考虑灵活性频率不会太高,而DSP部分的计算精度较高,做8bit的推理会有浪费,因此将矩阵部分转移到光协处理芯片中会有明显的性能和功耗的优化。

如果将Xilinx的FPGA芯片按照石头级、白银级、黄金级进行分类,光子协处理方案的相当于选取Xilinx石头级的FPGA芯片,用光子芯片做协处理加速形成异构板卡,去实现搭载黄金级FPGA芯片的Xilinx板卡的性能。采取类似的思路,可以用光芯片对国产FPGA芯片进行异构升级,对标国外高性能FPGA板卡产品。

从开发周期和资金投入上,光子芯片与FPGA的异构板卡也具有明显优势,整个方案中只有光子芯片需要自己加工,而且是低制程的,其余的FPGA部署和PCB板部分都是已有的成熟方案。

光子芯片与ASIC异构时,ASIC固化算法中的非线性部分,追求的是在细分场景的极致能效。而光子芯片与FPGA的异构由于FPGA部分可反复重构,可以对控制和非线性计算部分做调整,追求的是灵活应变。

基于光子协处理加速做架构设计,可以面向的是目前主流的深度学习网络模型,这与现有的大部分电子AI芯片的设计路线是类似的;也可以面向非深度学习的网络模型,例如模糊推理、因素神经网络等,这是由于光子芯片有非常优良的矩阵变换和并行计算能力,可以支持非深度学习网络模型的高效实现。

值得引起兴趣的一点是光子芯片的出现可能会引起“硬件定义软件”的技术趋势。由于光子芯片在矩阵计算方面优势十分明显,这可能导致在模型算法的开发会以矩阵为特征或加大矩阵计算的比重,进而通过光子硬件加速的方法得到高效的最终计算效果。这是与传统上“算法先行、加速硬件配套跟上”的发展路线是不同的。

光子智能处理器的具体发展路线,可以参考下面的技术发展路线图:

在智见「投资百人战」专场活动中,光子算数白冰赢得了臻云、英诺的天使投资,在资本寒冬的当下,这也尤为难得。

更多精彩内容,请关注臻云创投~!

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