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AI 時代的摩爾定律?黃氏定律靠的是自身技術力將 AI 性能年年加倍
作者 雷鋒網 | 發布日期 2020 年 12 月 16 日 8:45
1965 年,時任快捷半導體公司工程師,也是後來英特爾(Intel)的創始人之一的戈登·摩爾(Gordon Moore)提出了摩爾定律(Moore’s law),預測積體電路上可以容納的晶體管數目大約每經過 24 個月便會增加 1 倍。
後來廣為人知的每 18 個月晶片性能將提高 1 倍的說法是由 Intel CEO 大衛·豪斯(David House)提出。過去的半個多世紀,半導體行業按照摩爾定律發展,並驅動了一系列的科技創新。
有意思的是,在摩爾定律放緩的當下,以全球另一大晶片公司 NVIDIA 創始黃仁勳(Jensen Huang)名字命名的定律——「黃氏定律(Huang’s Law)」對 AI 性能的提升作出預測,預測 GPU 將推動 AI 性能實現逐年翻倍。
Intel 提出了摩爾定律,也是過去幾十年最成功的晶片公司之一。NVIDIA 作為當下最炙手可熱的 AI 晶片公司之一,提出黃氏定律是否也意味著其將引領未來幾十年晶片行業的發展?
AI 性能將逐年翻倍
受疫情影響,一年一度展示 NVIDIA 最新技術、產品和中國合作夥伴成果的 GTC China 改為線上舉行,黃仁勳缺席今年的主題演講,由 NVIDIA 首席科學家兼研究院副總裁 Bill Dally 進行分享。Bill Dally 是全球著名的電腦科學家,擁有 120 多項專利,在 2009 年加入 NVIDIA 之前,曾任史丹佛大學電腦科學系主任。加入 NVIDIA 之後,Dally 曾負責 NVIDIA 在 AI、光線追蹤和高速互連領域的相關研究。
在 GTC China 2020 演講中,Dally 稱:「如果我們真想提高電腦性能,黃氏定律就是一項重要指標,且在可預見的未來都將一直適用。」
Dally 用三個項目說明黃氏定律將如何得以實現。首先是為了實現超高能效加速器的 MAGNet 工具。NVIDIA 稱,MAGNet 生成的 AI 推理加速器在模擬測試中,能夠達到每瓦 100 tera ops 的推理能力,比目前的商用晶片高出一個數量級。
之所以能夠實現數量級的性能提升,主要是因為 MAGNet 採用了一系列新技術來協調並控制通過設備的訊息流,最大限度地減少數據傳輸。數據搬運是 AI 晶片最耗能的環節已經是當今業界的共識,這一研究模型以模組化實現能夠實現靈活擴展。
Dally 帶領的 200 人的研究團隊的另一個研究項目目標是以更快速的光鏈路取代現有系統內的電氣鏈路。Dally 說:「我們可以將連接 GPU 的 NVLink 速度提高一倍,也許還會再翻番,但電信號最終會消耗殆盡。」
這個項目是 NVIDIA 與哥倫比亞大學的研究團隊合作,探討如何利用電信供應商在其核心網絡中所採用的技術,通過一條光纖來傳輸數十路信號。據悉,這種名為「密集波分複用」的技術,有望在僅一毫米大小的晶片上實現 Tb/s 級數據的傳輸,是如今連網密度的 10 倍以上。
Dally 在演講中舉例展示了一個未來將搭載 160 多個 GPU 的 NVIDIA DGX 系統模型。這意味著,利用「密集波分複用」技術,不僅可以實現更大的吞吐量,光鏈路也有助於打造更為密集的系統。
想要發揮光鏈路的全部潛能,還需要相應的軟件,這也是 Dally 分享的第三個項目——全新程式語言系統原型 Legate。Legate 將一種新的編程速記融入了加速軟件庫和高級運行時環境 Legion,借助 Legate,開發者可在任何規模的系統上運行針對單一 GPU 編寫的程序——甚至適用於諸如 Selene 等搭載數千個 GPU 的巨型超級電腦。
Dally 稱 Legate 正在美國國家實驗室接受測試。
MAGNet、以光鏈路取代現有系統內的電氣鏈路以及 Legate 是成功實現黃氏定律的關鍵,但 GPU 的成功才是基礎。因此,GPU 當下的成功以及未來的演進都尤其重要。
GPU 是黃氏定律的基礎
今年 5 月,NVIDIA 發布了面積高達 826 平方毫米,整合了 540 億個晶體管的 7 奈米全新安培(Ampere)架構 GPU A100。相比 Volta 架構的 GPU 能夠實現 20 倍的性能提升,並可以同時滿足 AI 訓練和推理的需求。
憑藉更高精度的第三代 Tensor Core 核心,A100 GPU AI 性能相比上一代有明顯提升,此前報導,在 7 月的第三個版本 MLPerf Training v0.7 基準測試(Benchmark)結果中,NVIDIA 的 DGX SuperPOD 系統在性能上開創了 8 個全新里程碑,共打破 16 項紀錄。
另外,在 10 月出爐的 MLPerf Inference v0.7 結果中,A100 Tensor Core GPU 在雲端推理的基準測試性能是最先進 Intel CPU 的 237 倍。
更強大的 A100 GPU 迅速被多個大客戶採用,迄今為止,阿里雲、百度智能雲、滴滴雲、騰訊雲等眾多中國雲服務提供商推出搭載了 NVIDIA A100 的多款雲服務及 GPU 實例,包括圖像辨識、語音辨識,以及計算流體動力學、計算金融學、分子動力學等快速增長的高性能計算場景。
另外,新華三、浪潮、聯想、寧暢等系統製造商等也選擇了最新發布的 A100 PCIe 版本以及 NVIDIA A100 80GB GPU,為超大數據中心提供兼具超強性能與靈活的 AI 加速系統。
Dally 在演講中提到:「經過幾代人的努力,NVIDIA 的產品將通過基於物理渲染的路徑追蹤技術,即時生成令人驚豔的圖像,並能夠借助 AI 構建整個場景。」
與光鏈路取代現有系統內的電氣鏈路需要軟硬體的匹配一樣,NVIDIA GPU 軟硬體的結合才能應對更多 AI 應用場景苛刻的挑戰。
Dally 在此次的 GTC China上首次公開展示了 NVIDIA 對話式 AI 框架 Jarvis 與 GauGAN 的組合。GauGAN 利用生成式對抗網路,只需簡略構圖,就能創建美麗的風景圖。演示中,用戶可通過語音指令,即時生成像照片一樣栩栩如生的畫作。
GPU 是黃氏定律的基礎,而能否實現並延續黃氏定律,僅靠少數的大公司顯然不夠,還需要眾多的合作夥伴激發對 AI 算力的需求和更多創新。
黃氏定律能帶來什麼?
NVIDIA 已經在構建 AI 生態,並在 GTC China 上展示了 NVIDIA 初創加速計劃從 100 多家 AI 初創公司中脫穎而出的 12 家公司,這些公司涵蓋會話人工智慧、智慧醫療 / 零售、消費者網路 / 行業應用、深度學習應用 / 加速數據科學、自主機器 / IoT / 工業製造、自動駕駛汽車。
智慧語音正在改變我們的生活。會話人工智慧的深思維提供的是離線智慧語音解決方案,在佔有很少空間的前提下實現智慧交互,語音合成和語音辨識保證毫秒級響應。深聲科技基於 NVIDIA 的產品研發高質量中英文語音合成、聲音定制、聲音複製等語音 AI 技術。
對於行業應用而言,星雲 Clustar 利用 NVIDIA GPU 和 DGX 工作站,能夠大幅提升模型預測精確度以及解決方案處理性能,讓傳統行業的 AI 升級成本更低、效率更高。
摩爾定律的成功帶來了新的時代,黃氏定律能否成功仍需時間給我們答案。但這一定律的提出對 AI 性能的提升給出了明確的預測,並且 NVIDIA 正在通過硬體、軟體的提升和創新,努力實現黃氏定律,同時藉生態的打造想要更深遠的影響 AI 發展。
黃氏定律值得我們期待。
附圖:▲ NVIDIA GPU 助推 AI 推理性能每年提升 1 倍以上。(Source:影片截圖)
▲NVIDIA 首席科學家兼研究院副總裁 Bill Dally。
▲ 搭載 160 多個 GPU 的 NVIDIA DGX 系統模型。
資料來源:https://technews.tw/2020/12/16/huang-law-predicts-that-ai-performance-will-double-every-year/?fbclid=IwAR1vXHWAGt_b8nDRW6VUqzpAINX_n_DzJ0KwJvdBnl18s8Q1A3Thk7hgBoI
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2018功率半導體材料(氮化鎵&碳化矽)應用元件國際論壇
2018 Symposium on High Power Semiconductor Materials (GaN & SiC) and Devices
學生論文海報競賽徵文啟事
Poster Competition
一、 會議主題:
全球晶片製造業創新研究發展重點之一在於次世代電力電子及射頻功率元件製造技術,由於矽(Si)材料已接近其理論上的性能極限,具寬能隙(Wide Band Gap; WBG)特性之功率半導體材料及元件技術,將成為次世代功率電子產品及應用重要平台。國家中山科學研究院執行政府晶片及半導體產業科技研發專案,進行高功率模組應用之半導體材料及元件製造技術開發,為台灣功率半導體產業注入一股新動能。為推廣國內學術研究單位投入功率半導體材料及高功率模組電力電子應用相關研究,將於2018功率半導體材料(氮化鎵&碳化矽)應用元件國際論壇活動配合舉辦學生論文海報競賽,期能促成我國學研各界交流研討及合作研究。
二、 會議時間:107年10月18日(四)
三、 會議地點:集思交通部會議中心-國際會議廳(台北市杭州南路一段24號)
四、 主辦單位:國家中山科學研究院、台灣經濟研究院
五、 學生論文競賽主題說明
(1) 功率電子元件技術:
本主題範圍涵蓋各類功率電子元件的最新發展與新型材料元件應用研發,特別是碳化矽/氮化鎵功率電子相關之技術、新型材料、物理與可靠性分析等等,包含(但不限定)以下領域之論文:(1) 高電子遷移率材料; (2) 功率電子元件製造技術; (3) 元件結構設計與模擬; (4) 元件可靠性分析與壽命預估。
(2) 功率電子封裝與功率模組應用技術:
本主題範圍涵蓋功率電子元件之散熱封裝及電源轉換功率模組應用技術研發,特別是碳化矽/氮化鎵功率電子封裝設計與模擬、電路構裝散熱分析與量測;以及碳化矽/氮化鎵功率模組/電源轉換應用相關之模組電路架構設計與製造、應用電路效能分析等等,包含(但不限定)以下領域之論文:(1) 功率電子封裝材料; (2) 模組構裝散熱分析與量測; (3) 功率模組設計技術; (4) 電源轉換器應用研發。
(3) 新穎功率半導體材料與元件分析技術:
本主題範圍涵蓋功率電子材料或元件相關之檢測分析及檢測技術最新發展與應用,包含(但不限定)以下領域之論文:(1) 材料影像分析技術:SEM、AFM、C-AFM、SCM、STM、SSRM、MFM、TEM 及 SNOM; (2) 材料晶體結構分析技術:TEM 及XRD; (3) 材料成分分析技術:EDS、AES、XPS、SIMS 及 FTIR。
六、 投稿原則:
(1) 欲投稿者請先至下列網址登記:https://goo.gl/qGt1fF
(2) 格式:論文以中英文撰寫均可、A4紙 single-space two column、字體大小10之格式打字,圖、文合計以4頁為限。
(3) 投稿方式:一律以 pdf 格式投稿至E-mail: d32955@tier.org.tw。
(4) 日期:即日起開始受理投稿;徵文截止日期至2018年8月24日;預計2018年9月10日前通知論文審查結果。
(5) 發表方式:本次競賽之投稿論文皆以壁報方式發表,中、英文解說皆可。
(6) 論壇當日將會進行投稿者之論文海報展覽,請自行設計並輸出海報(海報尺寸將會另行告知),並於會議當日指定時間至現場張貼,並於海報交流時間於自己的海報前為與會者及評審提供解說。
Post time: 2018年10月18日(星期四)10:40~11:10
七、 評分方式:
評分項目將分為論文內容( 60% )與現場答詢( 40% )兩部分,分別由兩組評審委員給分之總和為該論文之總得分,得分由高至低排序,若總得分相同,則由原創性部分的得分高低決定名次之先後次序。
八、 獎勵方式:
各主題將不分領域擇優評選取前6名,頒發獎狀及獎金以玆鼓勵,並於論壇會閉幕時頒獎。
(1) 頭等獎:獎金10000元,一名
(2) 特優獎:獎金6000元,二名
(3) 優等獎:獎金3000元,三名
九、 聯絡人:
(1) 台灣經濟研究院 李宜軒 副組長
電話:02-2586-5000 #808
EMAIL:d32955@tier.org.tw
(2) 台灣經濟研究院 黃威菁 行政助理
電話:02-2586-5000 #875
EMAIL:d33581@tier.org.tw
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