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FPGA将成为英特尔进入微软AI市场迟到的船票

2018年11月07日 09:31 次阅读
长远来看,英特尔豪赌167亿美元收购FPGA制造商Altera的举动是一笔好买卖。现在,FPGA已经成为深层神经网络GPU的强力竞争对手;英伟达应该也已经发现了,微软新的实时云AI/深度学习平台“BrainWave”项目正在采用英特尔的Stratix 10 FPGA;在微软早期进行的测试中,其基于StraTIx 10的“BrainWave”项目中的FPGA系统在FP8持续计算上达到39.5万亿次每秒的运算速度;微软计划向需要实时人工智能服务的Azure客户推介搭载英特尔计算平台的“Brain Brain”项目。 预计英特尔的FPGA将减缓英伟达数据中心/汽车业务板块的增长速度。 英特尔收购Altera时豪掷的167亿美金终于见到回报了。现在,Altera的FPGA(现场可编程门阵列)产品成为英特尔对抗英伟达基于GPU的深度学习神经网络平台的利器。与CPU(中央处理单元)相比,GPU(图形处理单元)在并行计算方面存在优势,GPU专家英伟达借此跻身为深度学习计算领域的公认领导者。 然而,英伟达的投资者们应该注意到,微软新的实时人工智能云平台“BrainWave项目”搭载了英特尔的StraTIx 10 FPGA。微软在选择深度神经网络[DNN]处理单元或DPU时,没有选择英伟达的Tesla或者Volta GPU,反而选择了StraTIx 10。 英特尔将从微软在全球各个数据中心大规模部署“BrainWave”项目中获得显著的经济效益。英特尔没有任何独立的GPU产品,但它拥有的FPGA足以加强其未来在超大型深度神经网络中的作用。 FPGA将成为英特尔进入微软AI市场迟到的船票 为什么这很重要 现在,以人工智能为中心的数据中心和汽车业务板块为英伟达贡献的季度收入已经超过5亿美金。微软在向Azure客户提供的Brainwave项目中使用FPGA后,也可以为英特尔贡献同等规模的季度收入。我估计,除了微软之外,其它涉足人工智能的公司也会在其GPU加速的深度学习平台中使用英特尔的FPGA。 英伟达股价上升到目前的高度,部分原因来自于它在深度学习计算方面的先发优势。微软采用英特尔的FPGA加速其深度神经网络也可以帮助提升其股价表现。专注AI的投资者们现在应该正视英特尔,它的StraTIx 10产品让英特尔一跃成为深层神经网络的硬件供应商巨头。 过去三年中,英伟达的股票大幅跑赢了英特尔。未来,应用在微软Azure服务业务中的Stratix FPGA将成为英特尔进入企业AI市场的迟到的船票。 FPGA将成为英特尔进入微软AI市场迟到的船票 通过GPU加速的Azure产品,微软与英伟达公司建立了合作伙伴关系。另一方面,BrainWave项目是微软使用FPGA加速器推进其实时人工智能商业服务的举措。 训练深度学习计算机是一个需要高吞吐量的计算密集型过程,GPU优异的并行计算性能使其成为理想选择。然而,GPU能够并行处理复杂的训练输入,FPGA则对加速推理很有效。 加速推理的主要目的是改善服务器与最终用户之间的延迟。 微软对“BrainWave”项目的推广定位是实时(零延迟)AI平台。因此,英特尔的FPGA比英伟达的GPU更加适合做微软BrainWave项目的DPU。 BrainWave项目最终可能用在微软为百度自主驾驶汽车定制的云框架/解决方案上。微软是百度自主驾驶汽车业务上的合作伙伴。和微软一样,百度也在其数据中心上使用FPGA。基于FPGA的BrainWave项目被标榜为针对计算机视觉、机器学习和深度学习,它可以满足未来自动驾驶汽车的云基础设施需求。 GPU和FPGA是目前虽小但正在快速增长的人工智能服务行业的关键元件。 根据Tractica的报告,到2025年,与AI相关的产品和服务市场规模将增长到368亿美元。FPGA可以帮助英特尔在这个利基市场上更好地竞争。 FPGA将成为英特尔进入微软AI市场迟到的船票 未来,英特尔真的需要更多FPGA产品客户。它需要这块收入来帮助支付它在以167亿美元收购Altera时发行的70亿美元债券。每个新收入来源都可以帮助英特尔恢复因大举投资Altera而拉下的饥荒。 为什么英特尔的FPGA对微软至关重要 Stratix 10的F32峰值性能仍然明显低于英伟达的Pascal GPU。 然而,市场正日趋采用紧凑型低精度数据类型(低于32位或FP32)。 TensorFlow和Caffe等DNN软件框架支持低精度FP16(16位)和FP8(8位)数据类型。在这些不需要FP32级性能的深入学习/机器学习任务中,FPGA可以大行其道。 FPGA将成为英特尔进入微软AI市场迟到的船票 对于非常低精度的2位和1位DNN的持续改进和FPGA在FP8和FP9 DNN框架上的出色表现相辅相成。人工智能/深度学习并不完全依赖于英伟达GPU所擅长的传统密集FP32和FP64运算。微软的Brainwave项目并没有使用GPU,是因为它还希望能够通过低精度FPGA实现更节能的DNN。不像可以深度定制的FPGA,当涉及到低精度、稀疏、不规则的DNN时,GPU的表现很差。 FPGA将成为英特尔进入微软AI市场迟到的船票 在早期测试中,基于Stratix 10的Brainwave项目中的FPGA硬件持续计算性能达到39.5万亿次每秒,这个测试是微软在定制的低精度8位浮点格式下完成的。随着继续优化完善Brainwave项目,预计性能还可以进一步提高。 FPGA将成为英特尔进入微软AI市场迟到的船票 结论 微软长期以来对FPGA的兴趣是英特尔大举押注Altera的原因之一。BrainWave项目是微软2011年推出的 Catapult项目的延续。六年前,微软就已经在其数据中心中配备了Altera FPGA加速板。现在,微软正在使用英特尔最新的Stratix 10 FPGA来加速基于云的深度学习任务,而不仅仅是传统的企业计算工作负载。 微软早在2011年就知道,传统的Xeon CPU无法胜任AI计算任务。英特尔迅速收购Altera的举措表明,它已准备好适应微软转向FPGA加速超大型数据中心的巨大转变。我认为,英特尔从来都没有考虑过购买英伟达这样的GPU厂商,它看中的是微软大力推动FPGA加速云计算背后的趋势,投资的是Altera的潜力和FPGA的未来。 FPGA将成为英特尔进入微软AI市场迟到的船票 在数据中心硬件产品上,英特尔不需要拿出自己的GPU来与英伟达竞争,它手中的利器是基于14nm工艺、面向数据中心加速应用的Stratix 10。英特尔将继续向数据中心运营商兜售Xeon处理器,同时也会努力争取为其FPGA获得新的订单。

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TMP411设备是一个带有内置本地温度传感器的远程温度传感器监视器。远程温度传感器,二极管连接的晶体管通常是低成本,NPN或PNP型晶体管或二极管,是微控制器,微处理器或FPGA的组成部分。 远程精度为±1 °C适用于多个设备制造商,无需校准。双线串行接口接受SMBus写字节,读字节,发送字节和接收字节命令,以设置报警阈值和读取温度数据。 TMP411器件中包含的功能包括:串联电阻取消,可编程非理想因子,可编程分辨率,可编程阈值限制,用户定义的偏移寄存器,用于最大精度,最小和最大温度监视器,宽远程温度测量范围(高达150°C),二极管故障检测和温度警报功能。 TMP411器件采用VSSOP-8和SOIC-8封装。 特性 ±1°C远程二极管传感器 ±1°C本地温度传感器 可编程非理想因素 串联电阻取消 警报功能 系统校准的偏移寄存器 与ADT7461和ADM1032兼容的引脚和寄存器 可编程分辨率:9至12位 可编程阈值限...
发表于 2018-09-19 16:35 8次阅读
TMP411 ±1°C Programmable...

TMP468 具有引脚可编程的总线地址的高精度远...

TMP468器件是一款使用双线制SMBus或I 2 C兼容接口的多区域高精度低功耗温度传感器。除了本地温度外,还可以同时监控多达八个连接远程二极管的温度区域。聚合系统中的温度测量可通过缩小保护频带提升性能,并且可以降低电路板复杂程度。典型用例为监测服务器和电信设备等复杂系统中不同处理器(如MCU,GPU和FPGA)的温度。该器件将诸如串联电阻抵消,可编程非理想性因子,可编程偏移和可编程温度限值等高级特性完美结合,提供了一套精度和抗扰度更高且稳健耐用的温度监控解决方案。 八个远程通道(以及本地通道)均可独立编程,设定两个在测量位置的相应温度超出对应值时触发的阈值。此外,还可通过可编程迟滞设置避免阈值持续切换。 TMP468器件可提供高测量精度(0.75°C)和测量分辨率(0.0 625°C)。该器件还支持低电压轨(1.7V至3.6V)和通用双线制接口,采用高空间利用率的小型封装(3mm×3mm或1.6mm×1.6mm),可在计算系统中轻松集成。远程结支持-55°C至+ 150°C的温度范围。 特性 8通道远程二极管温度传感器精度:±0.75&...
发表于 2018-09-18 16:05 4次阅读
TMP468 具有引脚可编程的总线地址的高精度远...