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... 來源：內容由半導體行業觀察（icbank）編譯自「Forbes」，謝謝。 長久以來，我為深度學習方面的創新倍加驚訝。GraphCore，Habana Labs，Cerebras，Blaize，Groq，Perceive等公司現在正在攜帶全新想法進入這個市場。最近，來自加拿大多倫多的Tenstorrent成為其中的一員。 按照當前的AI晶片競爭格局，每個新進來的挑戰者都必須從競爭者不斷增長的領域中尋找最佳的替代方案，因為到2025年，這將成長為一個高達250億美元的晶片業務：Cerebras 發表了不可思議的舉行晶片；Groq表示，他們可以在具有單核的晶片上實現petaflop；現在，Tenstorrent聲名鵲起，並有可能贏得王冠的全部，因為他們的方案能夠減少獲得良好答案所需的計算量，而不是在問題上投入大量的蠻力計算。 按照Tenstorrent CEO Ljubisa Bajic的說法，這主要得意與他們一個被稱之為fine-grained conditional computation的技術，而現在正是一個開啟全新優化的時刻。值得一提，Ljubisa Bajic曾擔任Nvidia高級架構師，曾擔任AMD集成電路設計總監。公司的聯合創始人還包括AMD前嵌入式工程師Ivan Hammer和AMD固件設計工程師Milos Tajkovic。 除其多倫多總部外，該公司還在奧斯汀，德克薩斯州和矽谷設有辦事處。它得到了Eclipse Ventures和Real Ventures等投資者的支持，他們在2017年8月的A輪融資中貢獻了1250萬美元，在2月的B輪融資中貢獻了2070萬美元。 什麼是條件計算（conditional computation），它能做什麼？ 有多種形式的條件計算，但原則上它們都歸結為一個前提：不要計算您不需要或已經知道的東西。例如，將數字乘以零是沒有意義的。不要浪費時間和精力，因為您已經知道答案當然是零。但是，如何設計晶片以避免這種情況呢？通常，此示例由在執行之前修剪神經網絡的軟體處理，以避免要求矽片進行乘法運算。但是，在運行時需要避免的更複雜的情況又如何呢？研究人員一直在研究它，並相信它具有潛力。 哈佛大學的一個團隊已經證明Resnet50的性能提高了1.9倍，原始精度達到了98％。 但是，對該概念的更廣泛使用則要求晶片變得足夠「聰明」。在Tenstorrent提供的示例中，這個被稱為Grayskull的新晶片可以檢測到足夠接近準確答案以停止處理網絡，這被Bajic稱為「早期（模型）退出」。該公司已經證明了該概念在用於圖像處理的卷積神經網絡（convolutional neural nets）以及用於語言處理的循環網絡（ecurrent nets）中效果很好。當然，除了條件計算能力外，晶片還有更多功能。他們的設備具有片上CPU和快速GEMM（矩陣乘法）內核，可提供出色的性能。 ... 根據Tenstorrent的數據，在75W總線供電的PCIE卡上，Grayskull可以做到368TOPS的運行能力，並且在條件執行的情況下，使用BERT-Base的SQuAD 1.1數據集可實現高達23,345句/秒的性能，使其性能比當今的領先解決方案高出26倍 。我經常說，並堅信將需要3-5倍甚至10倍的優勢來幫助激發挑戰現狀的生態系統。26X當然可以勝任。預計今年晚些時候，他們將推出300W版本的卡。 ... 儘管該公司聲稱Grayskull是世界上最快的晶片，但許多公司都在爭奪該稱號，在我看到一些真正的應用基準測試（例如mlperf）之前，我將保留觀點。但是Tenstorrent對此公告肯定引起了我的注意，並且需要密切關注。在我看來，這一宣布標誌著從具有許多快速內核，片上存儲器和結構的晶片（描述了迄今為止的大多數參與者）向一種新的智能計算方法轉變，該方法包括所有軟體，培訓和推理晶片。協調網絡知識以減少計算量。 Bajic表示，Grayskull正在給合作夥伴送樣，預計將在2020年秋季投入生產，它所使用的條件執技術可以促進更快的AI推理和培訓，並支持從數據中心到邊緣設備的工作負載擴展。該系統具有Tenstorrent專有的120個Tensix內核，每個內核都包括一個高利用率數據包處理器，一個可編程單指令多數據（SIMD）處理器，一個密集的數學計算塊和五個精簡指令集計算機（RISC）內核。它們與自定義環網互連（一種無開關網絡拓撲結構（switch-less network topology），用於高效地並行連接處理節點）連接在一起。 Grayskull將Tensix陣列與120MB本地SRAM和八個通道的LPDDR4配對，這些通道最多支持16GB的外部RAM（跨PCI-E Gen 4的16條通道）。並將在今年晚些時候投入生產。毫無疑問，它將是高通公司Cloud AI 100邊緣計算卡中的一個競爭對手，該卡的最大速度遠遠超過每秒100萬億次操作（TOP）。特斯拉去年四月詳細介紹了三星製造的晶片組，該晶片組具有144個TOP。百度的最新崑崙AI加速器可提供多達260個TOPs。 在應用市場方面，Tenstorrent計劃瞄準數據中心，公共和私有雲伺服器，本地伺服器，邊緣伺服器以及汽車和其他市場。Bajic計劃在今年的虛擬Linley Spring Processor Conference上的一次演講中透露更多信息。 在更好的情況出現以前，蠻力是偉大的，我認為Tenstorrent確實做到了。 *點擊文末閱讀原文，可閱讀英文原文。 *免責聲明：本文由作者原創。文章內容系作者個人觀點，半導體行業觀察轉載僅為了傳達一種不同的觀點，不代表半導體行業觀察對該觀點讚同或支持，如果有任何異議，歡迎聯繫半導體行業觀察。 今天是《半導體行業觀察》為您分享的第2273期內容，歡迎關注。 ★GaAs PA還有未來嗎？ ★NAND Flash跨入128層時代 ★RDA系創業公司盤點：本土射頻的半壁江山 存儲｜射頻｜CMOS｜設備｜FPGA｜晶圓｜蘋果｜海思｜半導體股價 ...

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