AI 칩 아키텍처는 그래프 처리를 대상으로 합니다.

TOKYO — 이전에 ThinCI("Think-Eye"로 발음)로 알려진 AI 프로세서 디자이너 Blaize는 완전히 프로그래밍 가능한 GSP(그래프 스트리밍 프로세서)가 2020년 2분기에 양산될 것이라고 밝혔습니다.

6년 된 신생 기업은 전력 수준 및 벤치마킹 결과와 같은 제품 사양에 대해 입을 다물고 있지만 2018년 중반에 테이프로 테이프를 붙이고 Linux 기반 상자에 보관된 테스트 칩은 전 세계적으로 16개의 파일럿 프로그램에 참여했습니다. Blaize의 공동 설립자이자 CEO인 Dinakar Munagala는 1년 동안 주장했습니다.

Blaize는 GSP를 "직접 그래프 처리, 온칩 작업 그래프 관리 및 실행, 작업 병렬 처리"를 수행할 수 있다고 설명합니다. 요컨대, Blaize는 이전에 GPU, CPU 또는 DSP로 충족되지 않았던 AI 처리 요구 사항을 충족하도록 GSP를 설계했습니다.

AI 프로세서를 다루는 많은 업계 분석가에게 이것은 이전에 들어본 프레젠테이션입니다.

Tirias Research의 수석 분석가인 Kevin Krewell은 다음과 같이 말했습니다. 그래도 이름을 바꿔서 다행입니다.”

슬라이드 프레젠테이션에서 GSP 아키텍처에 대한 기술적 세부 정보가 부족하여 기술 분석가 커뮤니티에 좌절과 회의론이 가중되고 있습니다. 그러나 Munagala는 2020년 1분기에 정보 공개를 약속합니다.

GSP 아키텍처의 상위 수준 블록 다이어그램

GSP 아키텍처는 일련의 그래프 스트리밍 프로세서, 전용 수학 프로세서, 하드웨어 제어 및 다양한 유형의 데이터 캐시로 구성됩니다. 이 회사는 GSP가 "진정한 작업 수준 병렬 처리, 오프칩 메모리의 최소 사용, 깊이 우선 하드웨어 그래프 스케줄링, 완전히 프로그래밍 가능한 아키텍처"를 제공할 수 있다고 주장합니다. 더 큰 이미지를 보려면 여기를 클릭하십시오(출처:Blaize)

적격 공급업체 목록에 오르기

Munagala가 생각하는 Blaize의 좋은 소식은 이미 GSP를 사용하고 있는 초기 고객의 무리입니다. Blaize는 1년 동안 GSP가 포함된 데스크톱 장치를 출시했습니다. 전원 소켓에 연결하고 이더넷에 연결하기만 하면 됩니다. 데이터 과학자, 소프트웨어 및 하드웨어 개발자는 이미 GSP가 지원하는 시스템 수준 기능을 평가하고 있다고 Munagala는 말했습니다.

8,700만 달러의 자금을 확보한 Blaize는 Denso, 일본의 Tier 1, Daimler 및 Magna를 포함한 초기 투자자 및 파트너의 지원을 받고 있습니다. Munagala는 "우리는 몇 년 전부터 자동차 부문에서도 수익을 내고 있습니다."라고 말했습니다.

테이프로 만든 칩을 손에 들고 많은 신생 기업은 "지금 무엇을 해야 합니까?"라는 문제에 직면해 있습니다. 양도 논법. Blaize의 부사장 겸 전략적 비즈니스 개발 담당 부사장인 Richard Terrill은 EE Times에 "우리는 이미 1년 전에 그 단계를 통과했습니다."라고 말했습니다.

Blaize는 캘리포니아, 인도 및 영국으로 확장되는 엔지니어링 팀(현재 325명으로 규모)을 강화하여 인프라 구축에 중점을 두었습니다. 새로운 시설로 이전하고 일본 및 EMEA에서 현장 애플리케이션 엔지니어를 고용하기 시작했습니다. . "우리는 추진력을 계속 유지하고 있습니다."라고 Munagala가 말했습니다.

Blaize에게 GSP 비즈니스는 더 이상 파워 포인트 프레젠테이션의 사양에서 라이벌 신생 기업과 경쟁하는 것이 아닙니다. 고객이 어떤 애플리케이션에 대해 GSP를 어떻게 사용할지 그리고 특정 용도에서 "시스템 수준"에서 소비하는 전력의 양을 파악하는 것입니다.

Blaize는 물류 문제를 해결하고 제품을 자동차 인증을 받았으며 내부 프로세스와 문서가 인증되었는지 확인하느라 분주했습니다. Munagala는 "우리는 이미 감사 프로세스를 거쳤으며 승인되고 적격한 공급업체 목록에 올라와 있습니다."라고 한 자동차 고객이 말했습니다. 이는 제품을 제공할 만큼 오래 지속되지 않을 수 있는 신생 기업을 피하는 것을 선호하는 자동차 제조업체와 상위 기업이 시행하는 매우 필요한 프로세스였습니다.

Blaize는 영국(Kings Langley 및 Leeds)에서 자동차 제품 개발 작업을 담당하는 엔지니어 약 30명을 고용했습니다. 그들은 Imagination이 MIPS를 매각했을 때 느슨해진 엔지니어들로 구성된 촘촘하게 짜여진 팀입니다. Munagala는 "MIPS 기반 ASIC이 Mobileye에 대한 자동차 인증을 받기 위해 MIPS에서 함께 일한 우수한 자격을 갖춘 사람들입니다."라고 설명했습니다.

그래프 컴퓨팅

AI는 다양한 유형의 신경망으로 제공되지만 "모든 신경망은 그래프 기반"이라고 Munagala는 설명합니다. 이론적으로 이를 통해 개발자는 그래프 네이티브 구조를 활용하여 단일 아키텍처에서 여러 신경망과 전체 워크플로를 구축할 수 있습니다. 따라서 회사의 GSP에 대한 새로운 마케팅 피치는 "100% 그래프 네이티브"입니다.

그러나 Blaize는 그래프 컴퓨팅 세계에서 정확히 유니콘이 아닙니다. Graphcore, Mythic 및 현재 실패한 Wave Computing은 모두 AI 처리에서 "데이터 흐름 그래프의 최적화 및 컴파일"에 대해 이야기했습니다.

Terrill은 "물론 그래프 컴퓨팅은 60년 이상의 역사를 가지고 있습니다."라고 말했습니다.

Blaize GSP는 세 가지 영역에서 다른 그래프 기반 데이터 흐름 프로세서와 구별된다고 Munagala가 말했습니다. 첫째, "우리 GSP는 완전히 프로그래밍 가능하며" "광범위한 작업"을 수행할 수 있다고 그는 말했습니다.

둘째, "단일 클록 주기에서 동적으로 재프로그래밍 가능"합니다.

셋째, 지연을 최소화할 수 있는 "스트리밍 통합을 제공합니다." 그는 비계산적 데이터 이동이 최소화되거나 제거되는 "데이터 스트리밍 메커니즘"을 통해 막대한 효율성 배율을 제공한다고 설명했습니다.

순차 실행 처리

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GSP 아키텍처의 그래프 네이티브 특성은 데이터가 외부 DRAM으로 앞뒤로 이동하는 것을 최소화할 수 있습니다. 외부에서는 첫 번째 입력과 최종 출력만 필요하고 중간에 있는 나머지는 임시 중간 데이터일 뿐입니다. 그 결과 메모리 대역폭과 전력 소비가 크게 줄어듭니다.

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Blaize 시스템에 대해 명시된 목표는 "가능한 한 낮은 대기 시간, 메모리 요구 사항 및 칩, 보드 및 시스템 수준에서 에너지 요구량 감소"입니다.

블레이즈의 그래프 컴퓨팅 디자인이 특허를 받을 수 있는지 묻는 질문에 Mungala는 “우리는 우리의 특허 포트폴리오에 대해 확신을 갖고 있습니다. 우리는 여러 특허를 보유하고 있습니다. 일부는 이미 부여되었고 다른 일부는 출원되었지만 우리는 수년 동안 이 일을 하고 있습니다."