异型自动插件机在深度学习算法训练上非常高效
作者：wenwen
发布时间：2018-12-13
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目前以深度学习为代表的异型自动插件机人工智能计算需求，主要采用GPU、FPGA等已有的适合并行计算的通用芯片来实现加速。异型自动插件机在产业应用没有大规模兴起之时，使用这类已有的通用芯片可以避免专门研发定制芯片（ASIC）的高投入和高风险。但是，由于这类通用芯片设计初衷并非专门针对深度学习，因而天然存在性能、功耗等方面的局限性。随着人工智能应用规模的扩大，这类问题日益突显。
GPU作为图像处理器，设计初衷是为了应对图像处理中的大规模并行计算。因此，在应用于深度学习算法时，有三个方面的局限性：
第一，应用过程中无法充分发挥并行计算优势。异型自动插件机深度学习包含训练和推断两个计算环节，GPU在深度学习算法训练上非常高效，但对于单一输入进行推断的场合，并行度的优势不能完全发挥。
第二，无法灵活配置硬件结构。异型自动插件机GPU采用SIMT计算模式，硬件结构相对固定。目前深度学习算法还未完全稳定，若深度学习算法发生大的变化，GPU无法像FPGA一样可以灵活的配制硬件结构。
第三，运行深度学习算法能效低于FPGA。
尽管FPGA倍受看好，甚至新一代百度大脑也是基于FPGA平台研发，但其毕竟不是专门为了适用深度学习算法而研发，实际应用中也存在诸多局限：第一，基本单元的计算能力有限。为了实现可重构特性，FPGA内部有大量极细粒度的基本单元，但是每个单元的计算能力(主要依靠LUT查找表)都远远低于异型自动插件机CPU和GPU中的ALU模块；第二、计算资源占比相对较低。异型自动插件机为实现可重构特性，FPGA内部大量资源被用于可配置的片上路由与连线；第三，速度和功耗相对专用定制芯片(ASIC)仍然存在不小差距；第四，异型自动插件机FPGA价格较为昂贵，在规模放量的情况下单块FPGA的成本要远高于专用定制芯片。
所以越来越多的企业都开始采用自动化设备来代替人工，从而降低生产成本，在制造异型自动插件机的企业当中，佳永自动化科技有限公司拥有着成熟的技术团队，同时自主研发了异型自动插件机，其中采用了多轴高速精密运动控制，多角度视觉系统标定，伺服/视觉精准协同控制实现8-12个取插头电动夹持的力/位控制。在所有视觉系统均开启的情况下，单个插件速度也仅需0.6秒，可全面实现了异形元件插装标准化作业。
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