0
  • 聊天消息
  • 系统消息
  • 评论与回复
登录后你可以
  • 下载海量资料
  • 学习在线课程
  • 观看技术视频
  • 写文章/发帖/加入社区
会员中心
创作中心

完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>

3天内不再提示

AI芯片的动态功率控制技术解析

我快闭嘴 来源:爱集微 作者:嘉德IPR 2020-10-20 15:18 次阅读
加入交流群
微信小助手二维码

扫码添加小助手

加入工程师交流群

NVIDIA发明的具有主动电源管理系统的GPU,借助于人工智能技术,在保证性能的前提下提供了更好的可靠性,并且可用于需要高度可靠性的计算场景中。

3D图形显卡在1999年NVIDIA公司推出GeForce 256时开始了其首次变革,这种硬件光影转换技术,极大的提高了计算机的图像显示性能,对游戏领域产生了重要的革命意义,同时也带给了用户极高的画面真实感。

当前,图形处理器已经无处不在,GPU不再仅仅用于图形应用,而是被广泛用于密集计算操作的应用程序,包括人工智能、实时识别和自动驾驶等领域中。

就在2020年9月2日凌晨,NVIDIA发布了RTX30系列显卡,分别为RTX3070、RTX3080和RTX3090,据悉,3070的性能比2080更强,价格确更加便宜,3080的性能是2080的两倍,价格却和2080一样,而3090则支持8K 60帧光线追踪。

而随着人工智能芯片的兴起,不仅仅是各种人工智能训练需要借助于NVIDIA的图形显卡,NVIDIA也在尝试将人工智能技术应用在GPU图形处理单元中。在18年,NVIDIA发布了一款全新的AI芯片,它将价值10000美元的性能,塞进了一个售价仅为1299美元的小盒子,30W功耗就可以与1万美元的工作站媲美。

无疑,这样的技术对于AI芯片的功耗的要求非常高,因此需要电源控制器来最小化AI芯片的功率。为达此目的,NVIDIA在2020年2月13日发明了一项名为“指令和机器学习的能量特征有效地操作处理系统的技术”的发明专利(公开号:US 2020/0050920 A1),申请人为NVIDIA公司。

根据该专利目前公开的资料,让我们一起来看看这项AI芯片的动态功率控制技术吧。


如上图,为该专利中发明的AI芯片中主动电源管理控制系统的示意图,系统100中包含有多个GPU(102),这些GPU通过数字通信总线与其他部件互相通信。在供电方面,这些GPU由配电网110供电,电源管理单元140监视着配电网供给的电流,同时电源管理单元接受由并行处理器116发送的功率控制指令。

基于GPU当前的工作功率以及处理器所发送的信号,电源管理单元可以预测处理器在未来时段所需要的电量,并控制提供给GPU的电压,以便于为GPU提供适当的功率。这样不仅可以保证GPU发挥稳定的性能,同时也可以控制GPU的功耗,更重要的是,通过预先在需要高功率的时段来限制其功率,可以避免出现电流过载的情况,否则可能导致电路损坏或者电源过热。

由此看来,电源管理模块的预测工作是十分重要的,在NVIDIA的方案中,使用基于硬件的深度学习加速器对于深度神经网络进行加速,从而对处理器的功耗进行预测。


AI芯片的动态功率控制技术解析

如上图,为预测GPU功率的功率控制技术流程图,首先,输入功率监视器采用ADC(数模转换芯片)来对于提供给GPU的电源进行采样,采样包括输入的电流以及电压,并将采样结果转换为数字信号输出。

其次,并行处理器接收预测功率信号的指令,这样可以确定预测的GPU功率与当前功率之间的差值,在确定误差之前,需要对预测功率进行缩放,以使其与当前功率处于正常的比例之中。

这种操作基于深度学习的方法,来更新自适应PID控制器,因为并行处理器的工作负载可以在短时间尺度上变化,因此,处理器可以主动控制输入到GPU的电源,并根据并行处理器中的工作负载变化来优化处理器的性能和功耗。


AI芯片的动态功率控制技术解析

如上图,为这种具有学习机制的实现主动电源管理技术的电路示意图,其中电路400包括ADC(118)、滤波和缩放器电路420、状态向量寄存器430、PID控制器440、电压控制器450以及学习系统460。

该专利中特别提及,虽然处理器可以通过对于指令进行解析,来估计是否需要更高或者更小的功率,但是处理器可能并不知道通过执行这种指定的指令具体需要消耗多少功率。

这就像一个长跑运动员,他可能大概知道在半程马拉松比赛中可能会消耗多少卡路里的能量,但是通常无法预测小段路途中的具体卡路里能量消耗,因为具体的能量消耗与太多的因素关联,例如环境条件、温度、实际速度以及自身体重等的变化。

所以,具体的电源使用情况还是取决于处理器的软件指令的特定顺序,尽管处理器可以预估消耗的功耗,并对GPU的功率进行大致的调整,但是由于制造工艺以及不同的计算任务,因此并不能精准的进行功耗控制。

以上就是NVIDIA发明的基于人工智能的芯片功耗控制系统,这种具有主动电源管理系统的GPU智能芯片,在保证芯片性能的前提下具有更高的可靠性,因此可用于需要高度可靠性的计算环境,例如:数据种心、服务器环境等。此外,在目前较为火热的智能驾驶领域中,这种方案不仅可以避免电流因为瞬间的下降而影响自动驾驶的通信信号,而且还可以通过实现更快的功率管理响应来改善车辆的功耗消耗。

关于嘉德


深圳市嘉德知识产权服务有限公司由曾在华为等世界500强企业工作多年的知识产权专家、律师、专利代理人组成,熟悉中欧美知识产权法律理论和实务,在全球知识产权申请、布局、诉讼、许可谈判、交易、运营、标准专利协同创造、专利池建设、展会知识产权、跨境电商知识产权、知识产权海关保护等方面拥有丰富的经验。
责任编辑:tzh

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
  • 芯片
    +关注

    关注

    462

    文章

    53532

    浏览量

    458937
  • gpu
    gpu
    +关注

    关注

    28

    文章

    5099

    浏览量

    134438
  • AI
    AI
    +关注

    关注

    89

    文章

    38086

    浏览量

    296408
  • 人工智能
    +关注

    关注

    1813

    文章

    49734

    浏览量

    261442
收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二维码

扫码添加小助手

加入工程师交流群

    评论

    相关推荐
    热点推荐

    电机驱动和控制技术解析

    (驱动板)是强电部,分其中包括两个单元,一是功率驱动单元IPM用于电机的驱动,二是开关电源单元为整个系统提供数字和模拟电源。 控制板是弱电部分,是电机的控制核心也是伺服驱动器技术核心
    发表于 11-27 08:04

    AI芯片冷却技术,正在成为关键

    电子发烧友网综合报道 随着单芯片性能的不断提高,AI芯片功率飙升至数千瓦级别,需要更加搞笑的散热来保证芯片的稳定运行。最近市场有消息传出,
    发表于 09-20 00:36 1604次阅读

    【「AI芯片:科技探索与AGI愿景」阅读体验】+AI芯片到AGI芯片

    、分布式群体智能 1)物联网AGI系统 优势: 组成部分: 2)分布式AI训练 7、发展重点:基于强化学习的后训练与推理 8、超越大模型:神经符号计算 三、AGI芯片的实现 1、技术需求 AI
    发表于 09-18 15:31

    【「AI芯片:科技探索与AGI愿景」阅读体验】+AI的科学应用

    配备科学发现仍需人类的直觉和灵感 ④正价可解释性和透明性 ⑤解决伦理和道德问题六、AI芯片用于“AI科学家”系统 AI芯片的作用:七、用量子
    发表于 09-17 11:45

    【「AI芯片:科技探索与AGI愿景」阅读体验】+半导体芯片产业的前沿技术

    半导体芯片是现在世界的石油,它们推动了经历、国防和整个科技行业。-------------帕特里克-基辛格。 AI的核心是一系列最先进的半导体芯片。那么AI
    发表于 09-15 14:50

    【「AI芯片:科技探索与AGI愿景」阅读体验】+AI芯片的需求和挑战

    景嘉微电子、海光信息技术、上海复旦微电子、上海壁仞科技、上海燧原科技、上海天数智芯半导体、墨芯人工智能、沐曦集成电路等。 在介绍完这些云端数据中心的AI芯片之后,还为我们介绍了边缘AI
    发表于 09-12 16:07

    【「AI芯片:科技探索与AGI愿景」阅读体验】+可期之变:从AI硬件到AI湿件

    的不同。随着AI热潮的兴起,大脑的抽象模型已被提炼成各种的AI算法,并使用半导体芯片技术加以实现。 而大脑是一个由无数神经元通过突触连接而成的复杂网络,是极其复杂和精密的。大脑在本质上
    发表于 09-06 19:12

    【「AI芯片:科技探索与AGI愿景」阅读体验】+内容总览

    AI芯片:科技探索与AGI愿景》这本书是张臣雄所著,由人民邮电出版社出版,它与《AI芯片:前沿技术与创新未来》一书是姊妹篇,由此可见作者在
    发表于 09-05 15:10

    AI 芯片浪潮下,职场晋升新契机?

    职场、渴望在专业领域更进一步的人来说,AI 芯片与职称评审之间,实则有着千丝万缕的联系,为职业晋升开辟了新的路径。 AI 芯片领域细分与职称对应 目前,
    发表于 08-19 08:58

    【书籍评测活动NO.64】AI芯片,从过去走向未来:《AI芯片:科技探索与AGI愿景》

    问题请咨询工作人员(微信:elecfans_666)。 AI芯片,从过去走向未来 四年前,市面上仅有的一本AI芯片全书在世界范围内掀起一阵求知热潮,这本畅销书就是《
    发表于 07-28 13:54

    ip6806芯片的详细参数解析

    本文深入解析了英集芯IP6806无线充电发射端控制芯片技术细节,包括其基础架构、核心参数、功能特性、应用场景以及智能控制和安全防护功能。其
    的头像 发表于 05-10 09:03 1731次阅读
    ip6806<b class='flag-5'>芯片</b>的详细参数<b class='flag-5'>解析</b>

    边缘AI MPU深度盘点:品牌、型号与技术特性全解析

    边缘AI MPU深度盘点:品牌、型号与技术特性全解析 随着边缘计算与人工智能的深度融合,边缘AI MPU(微处理器)已成为支撑物联网、智能制造、自动驾驶等场景的核心硬件。本文从品牌、型
    的头像 发表于 04-30 17:27 3312次阅读

    反激的PSR与SSR控制技术解析及优劣

    控制芯片处理后得到MOS管的驱动信号,其开通时间决定了电感所储存的能量,从而也影响副边绕组输出电压,经过这个反馈过程最终得到稳定的输出电压。SSR技术是发展较早的反激电源控制
    发表于 03-27 13:51

    充电桩负载测试系统技术解析

    设备。本文将深入解析该系统的技术架构与核心功能。 一、系统技术架构 现代充电桩负载测试系统采用模块化设计,主要由功率负载单元、数据采集系统、控制
    发表于 03-05 16:21

    直流充电测试负载关键技术解析

    直流充电测试负载作为电动汽车充电设施研发验证的核心装备,其技术性能直接影响充电桩的测试精度和可靠性。随着充电功率向480kW以上级别突破,测试负载系统面临着更高的技术挑战,需在功率密度
    发表于 03-05 16:18