La arquitectura del chip AI apunta al procesamiento de gráficos

TOKIO - El diseñador de procesadores de inteligencia artificial Blaize, anteriormente conocido como ThinCI (pronunciado "Think-Eye"), reveló que su procesador de flujo de gráficos (GSP) totalmente programable entrará en producción en volumen en el segundo trimestre de 2020.

Si bien la startup de seis años no dice nada sobre las especificaciones de sus productos, como el nivel de potencia y los resultados de la evaluación comparativa, su chip de prueba, grabado a mediados de 2018 y alojado en una caja basada en Linux, se ha involucrado en 16 programas piloto en todo el mundo. durante un año, afirmó el cofundador y director ejecutivo de Blaize, Dinakar Munagala.

Blaize describe su GSP como capaz de realizar "procesamiento de gráficos directo, gestión y ejecución de gráficos de tareas en el chip y paralelismo de tareas". En resumen, Blaize diseñó el GSP para satisfacer las necesidades de procesamiento de IA que anteriormente no habían sido satisfechas por GPU, CPU o DSP.

Para muchos analistas de la industria que cubren los procesadores de IA, este es un argumento que han escuchado antes.

Kevin Krewell, analista principal de Tirias Research, dijo:“Sé un poco sobre ThinCI, pero nunca entendí la arquitectura. Sin embargo, me alegro de que hayan cambiado el nombre ".

La escasez de detalles técnicos sobre la arquitectura GSP en su presentación de diapositivas está alimentando la frustración y el escepticismo en la comunidad de analistas tecnológicos. Sin embargo, Munagala promete una publicación de información en el primer trimestre de 2020.

Diagrama de bloques de alto nivel de la arquitectura GSP

La arquitectura GSP consta de una serie de procesadores de flujo de gráficos, procesadores matemáticos dedicados, control de hardware y varios tipos de caché de datos. La compañía afirma que el GSP puede ofrecer:"Un verdadero paralelismo a nivel de tarea, uso mínimo de memoria fuera del chip, programación de gráficos de hardware en profundidad, arquitectura totalmente programable". Haga clic aquí para ver una imagen más grande (Fuente:Blaize)

Cómo inscribirse en una lista de proveedores calificados

La buena noticia para Blaize en la mente de Munagala es una multitud de clientes tempranos que ya utilizan su GSP. Durante un año, Blaize ha estado enviando una unidad de escritorio con GSP. Puede simplemente enchufarse a una toma de corriente y conectarse a Ethernet. Los científicos de datos, los desarrolladores de software y hardware ya están evaluando las funciones a nivel de sistema habilitadas por GSP, dijo Munagala.

Blaize, con 87 millones de dólares en financiación, cuenta con el respaldo de los primeros inversores y socios, incluidos Denso, el primer nivel de Japón, Daimler y Magna. "También hemos obtenido ingresos del segmento automotriz desde hace un par de años", dijo Munagala.

Con un chip grabado en la mano, muchas empresas emergentes se enfrentan a un "¿Qué hacemos ahora?" dilema. Richard Terrill, vicepresidente y desarrollo comercial estratégico de Blaize, dijo a EE Times:"Ya pasamos esa etapa hace un año".

Blaize se ha centrado en construir su infraestructura reforzando un equipo de ingeniería (ahora de 325 personas) que se extiende a California, India y el Reino Unido. Se está mudando a nuevas instalaciones y comenzando a contratar ingenieros de aplicaciones de campo en Japón y EMEA. . "Mantenemos nuestro impulso", dijo Munagala.

Para Blaize, su negocio GSP ya no se trata de competir con nuevas empresas rivales en las especificaciones de las presentaciones en power point. Se trata de averiguar cómo los clientes utilizarán su GSP para qué aplicaciones y cuánta energía consume "a nivel de sistema" en usos específicos.

Blaize ha estado muy ocupado definiendo su logística, haciendo que sus productos califiquen para la industria automotriz y asegurándose de que el proceso interno y la documentación estén certificados. "Ya pasamos por un proceso de auditoría y estamos en una lista de proveedores aprobados y calificados" de un cliente automotriz, dijo Munagala. Este fue un proceso muy necesario aplicado por los fabricantes de automóviles y los de nivel, que prefieren evitar las nuevas empresas que podrían no durar lo suficiente para entregar productos.

Blaize contrató a unos 30 ingenieros en el Reino Unido (en Kings Langley y Leeds), asignados para trabajar en el desarrollo de productos automotrices. Son un equipo muy unido de ingenieros que se soltó cuando Imagination se deshizo de MIPS. “Se trata de un grupo de personas altamente calificadas que trabajaron juntas en MIPS para que los ASIC basados ​​en MIPS calificaran para la automoción para Mobileye”, explicó Munagala.

Computación gráfica

Aunque la IA viene en muchos tipos diferentes de redes neuronales, "todas las redes neuronales están basadas en gráficos", explicó Munagala. En teoría, esto permite a los desarrolladores aprovechar la estructura nativa de gráficos para construir múltiples redes neuronales y flujos de trabajo completos en una sola arquitectura. Por lo tanto, el nuevo discurso de marketing de la empresa para su GSP es "100% nativo de gráficos".

Sin embargo, Blaize no es exactamente un unicornio en el universo de la computación gráfica. Graphcore, Mythic y ahora Wave Computing han hablado sobre la "optimización y compilación de gráficos de flujo de datos" en el procesamiento de IA.

Terrill dijo:"Por supuesto, la computación gráfica tiene más de 60 años de historia".

Blaize GSP afirma una distinción de otros procesadores de flujo de datos basados ​​en gráficos en tres áreas, dijo Munagala. Primero, "Nuestro GSP es totalmente programable", capaz de realizar "una amplia gama de tareas", dijo.

En segundo lugar, es "dinámicamente reprogramable ... en un solo ciclo de reloj".

En tercer lugar, "Ofrecemos la integración de la transmisión", lo que permite minimizar la latencia. El multiplicador de eficiencia masiva se entrega a través de "un mecanismo de transmisión de datos", donde se minimiza o elimina el movimiento de datos no computacionales, explicó.

Procesamiento de ejecución secuencial

Haga clic aquí para ver una imagen más grande (Fuente:Blaize)

La naturaleza de gráficos nativos de la arquitectura GSP puede minimizar el movimiento de datos de ida y vuelta a DRAM externa. Solo la primera entrada y la salida final se necesitan externamente, mientras que todo lo demás en el medio son solo datos temporales e intermedios. Esto da como resultado una reducción masiva del ancho de banda de la memoria y el consumo de energía.

Haga clic aquí para ver una imagen más grande (Fuente:Blaize)

Los objetivos declarados para los sistemas Blaize son "la menor latencia posible, la reducción de los requisitos de memoria y la demanda de energía en los niveles de chip, placa y sistema".

Cuando se le preguntó si el diseño de computación gráfica de Blaize será defendible por patente, Mungala dijo:“Estamos seguros de nuestra cartera de patentes. Tenemos varias patentes, algunas ya concedidas y otras aplicadas, pero lo hemos estado haciendo durante varios años ".