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用光速跑云端AI推理 美國公司推光子芯片,商業(yè)產(chǎn)品明年見

摘要:脫胎于麻省理工學(xué)院的初創(chuàng)公司Lightmatter展示了用于通用AI加速的光子計(jì)算測試芯片。該處理器利用硅光子和MEMS技術(shù),以光速處理矩陣向量乘法,由毫瓦級激光光源供電。據(jù)悉,在相同芯片面積上,光子器件的速度比電子器件快1000倍,而功耗僅有電子器件的1/1000。

  在剛落幕不久的Hot Chips 32大會上,脫胎于麻省理工學(xué)院的初創(chuàng)公司Lightmatter展示了用于通用AI加速的光子計(jì)算測試芯片。該處理器利用硅光子和MEMS技術(shù),以光速處理矩陣向量乘法,由毫瓦級激光光源供電。據(jù)悉,在相同芯片面積上,光子器件的速度比電子器件快1000倍,而功耗僅有電子器件的1/1000。

  Lightmatter于2017年在馬薩諸塞州波士頓市成立,目前有46名員工,已從Google Ventures等投資方處融資3300萬美元,擁有30項(xiàng)專利。作為最早面向AI推理定制光子芯片的公司之一,Lightmatter將于2021年秋季推出其首款商業(yè)產(chǎn)品——搭載光子計(jì)算芯片的PCIe卡,專為數(shù)據(jù)中心AI推理工作負(fù)載而設(shè)計(jì)。

  能效提升20倍,吞吐量提高5倍

  得益于硅光子技術(shù)的進(jìn)步,硅芯片上的光傳輸成為可能。光子芯片通過采用與傳統(tǒng)基于晶體管的電子器件完全不同的物理學(xué)原理,可實(shí)現(xiàn)更快的性能、更低的能耗。Lightmatter首席執(zhí)行官尼克·哈里斯稱:“我們可以利用現(xiàn)有AI數(shù)據(jù)中心,將能耗降低為原來的1/20,將物理空間減少為原來的1/5?!?

  據(jù)他介紹,這只是Lightmatter正在打造的第一代產(chǎn)品,未來還有很長的路線圖。哈里斯強(qiáng)調(diào),此次展示的測試芯片只是作為其技術(shù)的演示,并不是為了在基準(zhǔn)測試中有出色表現(xiàn)。但他堅(jiān)持認(rèn)為,在實(shí)際應(yīng)用中,該演示芯片仍將擊敗AI加速領(lǐng)域的市場領(lǐng)導(dǎo)者——英偉達(dá)A100 GPU。據(jù)哈里斯介紹,與A100相比,其光子芯片在BERT和ResNet-50推理等工作負(fù)載上可提供20倍的能效和至少5倍的吞吐量。

  格芯代工,采用3D封裝堆疊

  Lightmatter的芯片由兩個(gè)垂直堆疊的芯片組成,整個(gè)芯片面積為150平方毫米,兩個(gè)裸片均由格芯標(biāo)準(zhǔn)CMOS工藝制造,包含超過十億個(gè)FinFET晶體管、數(shù)萬個(gè)光子算術(shù)單元和數(shù)百個(gè)記錄設(shè)置數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換器。

  上方是一個(gè)12nm ASIC(Lightmatter副總工程師Carl Ramey在Hot Chips演講時(shí)介紹的是14nm ASIC),用于存儲內(nèi)存和控制下方作為計(jì)算引擎的90nm光子芯片裸片。該光子處理器具有64 x 64光子矩陣向量乘積計(jì)算器,可在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)中心工作溫度下運(yùn)行,總延遲時(shí)間不到200皮秒(1萬億皮秒=1秒),比晶體管計(jì)算要快幾個(gè)數(shù)量級,晶體管計(jì)算需要多個(gè)時(shí)鐘周期。計(jì)算引擎由50兆瓦的激光驅(qū)動(dòng)。哈里斯認(rèn)為,這種低功耗光子計(jì)算芯片的優(yōu)勢之一,是可以與控制/內(nèi)存ASIC進(jìn)行3D堆疊?;诰w管的計(jì)算芯片會散發(fā)過多的熱量。堆疊的芯片縮短了ASIC上的操作數(shù)存儲區(qū)與光子芯片上的計(jì)算元件之間的軌跡線——從數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換器到光子計(jì)算引擎的距離不到總路徑的1毫米。反過來,這降低了延遲和功耗。哈里斯說:“這里有一個(gè)很好的正反饋循環(huán)”, “節(jié)省功耗使我們堆疊,而堆疊可以節(jié)省更多功耗?!?

  更高速度、更低功耗是如何實(shí)現(xiàn)的?

  Lightmatter光學(xué)計(jì)算陣列由DAC和ADC模塊封裝,作為與數(shù)字電路的其余部分的接口。DAC接收數(shù)字輸入信號,將其轉(zhuǎn)換為模擬電壓,并使用該電壓來驅(qū)動(dòng)激光器(該技術(shù)已在光纖發(fā)射器中廣泛使用)。

  來自該激光器的光,在進(jìn)入馬赫曾德爾干涉儀(MZI)后,相干光分為兩束,每半束光的相位調(diào)整不同,將具有不同相位的光束組合會導(dǎo)致相長或相消干涉,從而有效地調(diào)制通過MZI的光的亮度(該調(diào)制可被視為乘法運(yùn)算)。

  在波導(dǎo)(承載光的“電線”)相遇之處,信號被有效地加在一起,這是光MAC的基礎(chǔ)。計(jì)算陣列輸出的光到達(dá)光電二極管,通過機(jī)械手段實(shí)現(xiàn)MZI中的關(guān)鍵操作,改變光的相位。

  Lightmatter副總工程師Carl Ramey在Hot Chips演講解釋說,其光子芯片使用了納米光學(xué)機(jī)電系統(tǒng)(NOEMS)。與MEMS器件類似,波導(dǎo)結(jié)構(gòu)通過在下面蝕刻而懸浮,然后通過向其上方和下方的電容器板添加電荷來偏轉(zhuǎn)。這成功地改變了光的相位所需的數(shù)量,并且所需功率極低。

  “NOEMS設(shè)備具有一些非常驚人的性能,” Ramey說?!八鼈兊膿p耗極低,靜態(tài)功耗幾乎為零。我們只是將一些電子傾倒到小電容器上,幾乎沒有泄漏——電容足夠小,致動(dòng)所用的動(dòng)態(tài)功率也很小。(結(jié)構(gòu))也能以相對較高的速度啟動(dòng),最高可達(dá)數(shù)百兆赫?!?

  Ramey說,Lightmatter的演示芯片具有64 x 64計(jì)算元素,但可以很容易地?cái)U(kuò)大規(guī)模。

  據(jù)他介紹:“類似于基于晶體管的脈動(dòng)陣列,計(jì)算量與面積成線性比例關(guān)系,“延遲也隨著陣列的尺寸而縮放。因此,在一個(gè)典型的流水線晶體管設(shè)計(jì)中,您需要64個(gè)時(shí)鐘周期來執(zhí)行這些操作,從左到右。我們的延遲也隨陣列尺寸而定,但是速度要快三個(gè)數(shù)量級。因此,即使是1000 x 1000的陣列,其延遲也會遠(yuǎn)低于納秒?!?

  有趣的是,光子計(jì)算陣列消耗的功率與面積的平方根成比例。這是因?yàn)楣闹饕獨(dú)w因于數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。

  “當(dāng)我們將每個(gè)新元素添加到陣列中時(shí),我們將獲得更高的性能,但是我們只需要付出功率平方根的代價(jià)即可?!? Ramey說,“因此,我們制造的芯片越大,實(shí)際上它們的效率就越高。這與電子系統(tǒng)有很大不同,電子系統(tǒng)只是線性擴(kuò)展:性能越高,功耗越大?!?

  除了與計(jì)算相關(guān)的能量外,還有與在芯片周圍移動(dòng)數(shù)據(jù)有關(guān)的能量(當(dāng)今基于晶體管的大型AI芯片在硅片上移動(dòng)數(shù)據(jù)可能要消耗50-100W功率)。而通過光學(xué)計(jì)算,以光學(xué)方式移動(dòng)數(shù)據(jù),意味著不需要電源,從而節(jié)省了很多錢。

  結(jié)果是,光子計(jì)算設(shè)備的運(yùn)行功耗不到3W,僅是其他計(jì)算方法每次推理操作所消耗能量的一小部分。

  支持同時(shí)執(zhí)行多個(gè)AI推理任務(wù)

  光子計(jì)算的另一個(gè)有趣功能是并行處理能力。與光通信中使用的技術(shù)類似,可以將多個(gè)獨(dú)立的數(shù)據(jù)流編碼到不同波長的光上,并同時(shí)饋入計(jì)算引擎。

  這意味著光學(xué)計(jì)算芯片可以同時(shí)執(zhí)行多個(gè)AI推理任務(wù)?!斑@是光子計(jì)算的一個(gè)非常獨(dú)特的特性,” Lightmatter首席執(zhí)行官Nick Harris說,“這意味著您有一個(gè)物理資源,一個(gè)處理器,但它的作用就像一排處理器?!?

  雖然指定的光譜(1310至1600nm)在理論上可以適合至少1000路,但哈里斯說,因激光技術(shù)還不成熟,目前僅支持8路。

  結(jié)語:落地將是艱巨的挑戰(zhàn)

  據(jù)悉,Lightmatter的目標(biāo)客戶是當(dāng)今的數(shù)據(jù)中心,包括高性能計(jì)算等可擴(kuò)展系統(tǒng)。自動(dòng)駕駛技術(shù)是一個(gè)遙遠(yuǎn)的未來發(fā)展方向,不過哈里斯承認(rèn),進(jìn)入這一領(lǐng)域所需的可靠性工程將是“一項(xiàng)艱巨的任務(wù)”。

  Lightmatter具有完整的軟件堆棧,支持TensorFlow、PyTorch、ONNX等機(jī)器學(xué)習(xí)框架。哈里斯說,他們的目標(biāo)是在兩個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)框架之間實(shí)現(xiàn)即插即用。對于初創(chuàng)企業(yè)而言,首要挑戰(zhàn)之一可能是如何使持懷疑態(tài)度的客戶理解和接受光子計(jì)算的整個(gè)概念。

  如何做到這一點(diǎn)呢?哈里斯回應(yīng)稱:“這是一個(gè)艱巨的挑戰(zhàn)”。他介紹道,自1960年代以來的計(jì)算歷史上,從來沒有一種技術(shù)取代過電子晶體管做計(jì)算,人們已經(jīng)嘗試過,但從未成功。“我認(rèn)為這是您第一次看到它的實(shí)現(xiàn),而我們銷售它的方式就是通過展示它的運(yùn)行?!惫锼拐f。

  文章來源:EE Times,AnandTech

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