Transformer的出现让专用AI芯片变得岌岌可危

本文将分析CNN，还有近期比较火的SwinTransformer以及存内计算对AI芯片发展趋势的影响，Transformer的出现让专用AI芯片变得岌岌可危，命悬一线。 所谓AI芯片算力一般指INT8精度下每秒运作次数，INT8位即整数8比特精度。AI芯片严格地说应该叫AI加速器，只是加速深度神经网络推理阶段的加速，主要就是卷积的加速。一般用于视觉目标识别分类，辅助驾驶或无人驾驶还有很多种运算类型，需要用到多种运算资源，标量整数运算通常由CPU完成，矢量浮点运算通常由GPU完成，标量、矢量运算算力和AI算力同样重要，三者是平起平坐的。AI算力远不能和燃油车的马力对标，两者相差甚远。 AI芯片的关键参数除了算力，还有芯片利用率或者叫模型利用率。AI芯片的算力只是峰值理论算力，实际算力与峰值算力之比就是芯片利用率。

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上表为英伟达旗舰人工智能加速器T4的芯片利用率，芯片的利用率很低，大部分情况下93%的算力都是闲置的，这好比一条生产线，93%的工人都无所事事，但工资还是要付的。实际上芯片利用率超过50%就是非常优秀，利用率低于10%是很常见的，极端情况只有1%，也就是说即使你用了4片英伟达顶级Orin，算力高达1000TOPS，实际算力可能只有10TOPS。 这也就是AI芯片主要的工作不是AI芯片本身，而是与之配套的软件优化，当然也可以反过来，为自己的算法模型定制一块AI芯片，如特斯拉。但应用面越窄，出货量就越低，摊在每颗芯片上的成本就越高，这反过来推高芯片价格，高价格进一步缩窄了市场，因此独立的AI芯片必须考虑尽可能适配多种算法模型。 这需要几方面的工作：

首先主流的神经网络模型自然要支持；

其次是压缩模型的规模并优化，将浮点转换为定点；

最后是提供编码器Compiler，将模型映射为二进制指令序列。

早期的AI运算完全依赖GPU，以致于早期的神经网络框架如Caffee、TensorFlow、mxnet都必须考虑在GPU上优化，简单地说就是都得适应GPU的编码器CUDA，这也是英伟达为何如此强的原因，它无需优化，因为早期的神经网络就是为GPU订做的。CUDA为英伟达筑起了高高的城墙，你要做AI运算，不兼容CUDA是不可能的，所有的程序员都已经用习惯了CUDA。但要兼容CUDA，CUDA的核心是不开源的，无论你如何优化，都不如英伟达的原生CUDA更优。车载领域好一点，可以效仿特斯拉。 卷积运算就是乘积累加，Cn=A×B+Cn-1，A是输入矩阵，简单理解就是一副图像，用像素数字矩阵来表示一副图像，B是权重模型，就是深度学习搜集训练数据，经过几千万人民币的数据中心训练出的算法模型，也可以看做是一种特殊的滤波器，右边的C是上一次乘积的结果。左边的C就是本次计算的输出结果。卷积运算后经过全连接层输出，画出Bounding Box并识别。用代码表示如下。

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这些计算中有大量相同的数据存取，如下表。

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每一次运算都需要频繁读取内存，很多是重复读取，这非常耗费时间和功率，显然是一种浪费，AI芯片的核心工作就是提高数据的复用率。 AI芯片分为两大流派，一是分块矩阵的One Shot流派，也有称之为GEMM通用矩阵乘法加速器，典型代表是英伟达、华为。二是如脉动阵列的数据流流派，典型代表是谷歌、特斯拉。还有些非主流的主要用于FPGA的Spatial，FFT快速傅里叶变换。

华为AI芯片电路逻辑

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以华为为例，其将矩阵A按行存放在输入缓冲区中,同时将矩阵B按列存放在输入缓冲区中,通过矩阵计算单元计算后得到的结果矩阵C按行存放在输出缓冲区中。在矩阵相乘运算中，矩阵C的第一元素由矩阵A的第一行的16个元素和矩阵B的第一列的16个元素由矩阵计算单元子电路进行16次乘法和15次加法运算得出。矩阵计算单元中共有256个矩阵计算子电路,可以由一条指令并行完成矩阵C的256个元素计算。 由于矩阵计算单元的容量有限，往往不能一次存放下整个矩阵，所以也需要对矩阵进行分块并采用分步计算的方式。将矩阵A和矩阵B都等分成同样大小的块,每一块都可以是一个16×16的子矩阵，排不满的地方可以通过补零实现。首先求C1结果子矩阵,需要分两步计算：第一步将A1和B1搬移到矩阵计算单元中,并算出A1×B1的中间结果;第二步将A2和B2搬移到矩阵计算单元中，再次计算A2×B2 ，并把计算结果累加到上一次A1×B1的中间结果，这样才完成结果子矩阵C1的计算，之后将C1写入输出缓冲区。由于输出缓冲区容量也有限,所以需要尽快将C1子矩阵写入内存中，便于留出空间接收下一个结果子矩阵C2。 分块矩阵的好处是只计算了微内核，速度很快，比较灵活，编译器好设计，增加算力也很简单，只要增加MAC的数量即可。成本低，消耗的SRAM容量小。

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上图为一个典型的脉动阵列，右侧是一个乘加单元即PE单元的内部结构，其内部有一个寄存器，在TPU内对应存储Weight，此处存储矩阵B。左图是一个4×4的乘加阵列，假设矩阵B已经被加载到乘加阵列内部；显然，乘加阵列中每一列计算四个数的乘法并将其加在一起，即得到矩阵乘法的一个输出结果。依次输入矩阵A的四行，可以得到矩阵乘法的结果。PE单元在特斯拉FSD中就是96*96个PE单元。

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不过最后还要添加累加器，需要多个SRAM加入。 脉动式优点是流水线式，不依赖一次一次的指令，一次指令即可启动。吞吐量很高。算力做到1000TOPS易如反掌，单PE占硅片面积小。但是其编译器难度高，灵活度低，要做到高算力，需要大量SRAM，这反过来推高成本。 在实际应用当中，情况会比较复杂，完整的深度学习模型都太大，而内存是很耗费成本的，因此，模型都必须要压缩和优化，常见的压缩有两种，一种是Depthwise Convolution，还包括了Depthwise Separable Convolution。另一种是Pointwise Convolution。Depthwise层，只改变feature map的大小，不改变通道数。而Pointwise层则相反，只改变通道数，不改变大小。这样将常规卷积的做法（改变大小和通道数）拆分成两步走。

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常规卷积，4组（3,3,3）的卷积核进行卷积，等于108。

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Depthwise卷积，分成了两步走，第一步是3*3*3，第二步是1*1*3*4，合计是39，压缩了很多。 谷歌TPU v1的算力计算是700MHz*256*256*2=92Top/s@int8，之所以乘2是因为还有个加法累积。高通AI100的最大算力计算是16*8192*2*1600MHz=419Top/s@int8，高通是16核，每个核心是8192个阵列，最高运行频率1.6GHz，最低估计是500MHz。

性能最大化对应的模型要求

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对谷歌TPU v1来说，其最优性能是输入为256，而不少Depthwise是3*3，其利用率为9/256，即3.5%。对高通AI100来说，如果算法模型输入通道是256，那么效率会降低至16/256，即6.3%。显然对于精简算法模型，TPU非常不适合。对于精简模型来说，高通AI100非常不适合。 以上这些都是针对CNN的，目前图像领域的AI芯片也都是针对CNN的。近期大火的Swin Transformer则与之不同。2021年由微软亚洲研究院开源的SwinTransformer的横扫计算机视觉，从图像分类的ViT，到目标检测的DETR，再到图像分割的SETR以及3D人体姿态的METRO，大有压倒CNN的态势。但其原生Self-Attention的计算复杂度问题一直没有得到解决，Self-Attention需要对输入的所有N个token计算N的二次方大小的相互关系矩阵，考虑到视觉信息本来就是二维（图像）甚至三维（视频），分辨率稍微高一点就会暴增运算量，目前所有视觉类AI芯片都完全无法胜任。

Swin Transformer的模型结构

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从图上就能看出其采用了4*4卷积矩阵，而CNN是3*3，这就意味着目前的AI芯片有至少33%的效率下降。再者就是其是矢量与矩阵的乘法，这会带来一定的浮点矢量运算。 假设高和宽都为112，窗口大小为7，C为128，那么未优化的浮点计算是4*112*112*128*128+2*112*112*112*112*128=41GFLOP/s。大部分AI芯片如特斯拉的FSD和谷歌的TPU，未考虑这种浮点运算。不过华为和高通都考虑到了，英伟达就更不用说了，GPU天生就是针对浮点运算的。看起来41GFLOP/s不高，但如果没有专用浮点运算处理器，效率也会急速下降。

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与CNN不同，Swin Transformer的数据选择与布置占了29%的时间，矩阵乘法占了71%，而CNN中，矩阵乘法至少占95%。

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针对Swin Transformer的AI芯片最好将区块模型与数据流模型分开，指令集与数据集当然也最好分开。

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针对Swin Transformer，理论上最好的选择是存内计算也叫存算一体，上图是存内计算架构与传统AI芯片的冯诺依曼架构的功耗对比，存内计算架构在同样算力的情况下，只有冯诺依曼架构1/6的功耗。

冯诺依曼架构与存内计算架构对比

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典型的存内计算架构芯片

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不过目前存内计算离实用距离还非常遥远：

第一，内存行业由三星、美光和SK Hynix三家占了90%的市场，行业门槛极高，这三家极力保持内存价格稳定。

第二，目前AI模型都是越来越大，用存内计算存储大容量AI模型成本极高。三星的存内计算芯片测试用的是二十年前的MNIST手写字符识别，这种AI模型是kb级别的。而自动驾驶用的至少也是10MB以上。

第三，精度很低，当前存内计算研究的一个重点方法是使用电阻式RAM（ReRAM）实现位线电流检测。由于电压范围，噪声和PVT的变化，模拟位线电流检测和ADC的精度受到限制，即使精度低到1比特也难以实现，而辅助驾驶目前是8比特。

第四，电阻式RAM可靠性不高。经常更新权重模型，可能导致故障。

最后，存内计算的工具链基本为零。最乐观的估计，存内计算实用化也要5年以上，且是用在很小规模计算，如AIoT领域，自动驾驶领域十年内都不可能见到存内计算。即使存内计算实用化，恐怕也是内存三巨头最有优势。

Transformer的出现让专用AI芯片变得非常危险，难保未来不出现别的技术，而适用面很窄的AI专用芯片会完全丧失市场，通用性比较强的CPU或GPU还是永葆青春，至于算力，与算法模型高度捆绑，但捆绑太紧，市场肯定很小，且生命周期可能很短。 声明：本文仅代表作者个人观点。

审核编辑 ：李倩