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關於微軟新一代HPU,你需要知道些什麼

時間:2017-07-28 來源:互聯網 瀏覽量:

最近,由於比特幣身價暴漲,“礦工”購入大量顯卡用於“挖礦”,導致顯卡價格上漲,英偉達、AMD顯卡均缺貨。

這大概又是一項脫離了設計者初衷的發明。

顯卡的核心元件是GPU(圖像處理單元),設計之初是為了渲染圖形。在很久以前,一般被叫做圖形加速卡。

但是在早期,GPU並不是什麼核心組件,有點類似協處理器,屬於有了更好,沒有也不要緊的東西,一般隻有那種高端的工作站和遊戲機上才用得上。

關於微軟新一代HPU,你需要知道些什麼(1)

然而到了今天,GPU的地位一路逆襲攀升,GPU的工作也不再局限於圖形處理,由於其運算能力強,而越來越多的參與到各種運算當中來。

對比CPU,GPU幹的活是那種沒技術含量,但是工作量巨大,需要重複很多次的那種。

假如把GPU比喻成一群小學生用人海戰術算加減乘除,那CPU就是一個掌握高等數學的教授。教授雖然厲害,但是在計算簡單但是任務量大的情況下,有時候也頂不住人多。

關於微軟新一代HPU,你需要知道些什麼(2)

CPU+GPU的模式,在PC時代被發揚光大,在移動智能設備上也是延續了下來。在AR/VR設備上,也是標準配置。但是,單純的GPU+CPU真的能滿足VR/AR的需求嗎?

AR需要處理目標識別、定位、跟蹤和建模等人工智能和計算機視覺問題,計算量大。尤其當多模態交互同時運行時,圖像識別、語音、手勢等計算需要大量運算資源,現有芯片可能不夠。

GPU的計算能力確實很強,吞吐量巨大並且精度高。但是計算時間上實時性並不是很好,一個複雜的3D圖形在AR/VR頭顯上渲染了很久,造成延遲過高,這個時候就很容易讓人產生眩暈感。

並且GPU的功耗大,VR/AR設備帶起來會很吃力。

Hololens的HPU

曾經有一期AR醬介紹過Hololens的拆解,其中有一個新奇的玩意——HPU(Holographic Processing Unit全息處理器),這是微軟自己的發明的說法,是一款ASIC定製芯片。

關於微軟新一代HPU,你需要知道些什麼(3)

根據微軟公布的信息,HPU處理能力達到每秒1T(10^12)次像素運算,功耗卻不到10W。HPU能夠融合來自5個攝像頭、一個深度傳感器以及運動傳感器的輸入信息,將信息壓縮並傳送到主處理器。此外HPU還能實現AI手勢識別。

微軟找遍了各大廠商的商用芯片,卻找不到合適的,於是就找台積電定製設計了電28nm工藝的芯片,不得不感歎微軟錢真多。

HPU中具有24個Tensilica DSP內核,以及高達8MB的Cache,此外還包含加速器。

HPU相當於協處理器,當遇到計算機視覺的矩陣運算和神經網絡的卷積運算時,協助主處理器(CPU和集成GPU)完成這些特定運算。並且HPU上集成的加速器也會協助主處理器完成各種運算。

關於微軟新一代HPU,你需要知道些什麼(4)

和GPU有一點相似之處,HPU一樣擁有很多計算核心

然而仔細觀察可以發現,HPU上用於高速存儲數據的Cache高達8M,這是普通GPU所沒有的。在文章頂端的兩張關於GPU和CPU的圖片可以看到。

一般來說,CPU需要大量的cache來過濾過多內存的訪問,減少訪存的延遲,提升CPU的響應速度,但是GPU並不需要。

HPU上集成了8M的cache可以讓HoloLens擁有比較小的延遲。

利用FPGA為DSP應用提供靈活的可重配置方案,Hololens則可以根據不同的應用場景來實現不同的DSP組合,滿足不同的要求。如此可以讓在限定的功率下,實現更好的性能表現。

關於微軟新一代HPU,你需要知道些什麼(5)

在手勢識別上,HoloLens雖然隻有兩個動作,但是識別精度很高。對於操作區範圍內的識別,靈敏度、防誤觸、各種光線下的操作都能比較好的完成,在這方麵少不了HPU的深度學習計算。

HPU上還有各種加速器,這些專用加速器可以幫助HPU快速執行一些算法(單靠DSP往往無法滿足這些算法的性能需求),微軟稱,使用專用加速器配合DSP可以實現200倍以上的性能改善,效果可謂驚人。

新一代HPU

HoloLens第二代快要麵世,這次據說將會搭載新一代的HPU,將會有巨大的提升。

微軟研究工程師道格·伯格(Doug Burger)表示新版本 HPU 將使用人工智能(AI)協處理器,並使用深度神經網絡技術來實現更有效的數據分析。

關於微軟新一代HPU,你需要知道些什麼(6)

第一代中HPU的深度學習能力還展現的不明確,而在新版本中HPU卻是作為了一個AI處理器的存在。

據稱,全新的 AI 協處理器支持多層次運算,也可以按需定製。AI 協處理器能夠持續運作,除了增加 HoloLens 的續航能力之外,還可以通過手部關節分區域分析,實現更複雜的手部追蹤,並且能夠在不發送樣本至雲端的情況下進行設備語音識別。

AI處理器的未來

在AR醬前幾期的“AR與AI融合的未來”中我們便提到,要讓AR真正看懂這個世界,深度學習是要有的,而傳統GPU計算能力雖然很強大但是並不一定適合移動端。

所以可以看到,現在越來越多的廠商開始嚐試定製芯片。

比如這款HPU就是一個博納百家之長的芯片。設計者可以根據自己的需求定製需要的芯片,而不需要局限於為標準化服務的CPU和GPU。

在AI芯片領域,google已經入局,AlphaGo就是使用了google的第一代TPU芯片。

芯片大廠Nvidia、Intel也不甘落後,不過各自的側重點不同。

未來AI/AR芯片可能會呈現出更多樣的態勢。

這款HPU說不定也會重演GPU當年的經曆,由一個協處理器轉正,逆襲成為必不可少的核心元件。

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