AI芯片：清华天机芯片内部结构分析（TianJic）

最近，清华七年磨一剑，放出一大招，文章直接登上NATURE的封面。
《Towards artificial general intelligence with hybrid Tianjic chip architecture》。
文章介绍了整个TianJic的结构及具体应用。
本文延续以往一贯的风格，仅仅研究文章中公开的内部计算架构。

一、整体思路

人工智能通常有两个主要方向：
（1）一种是面向计算科学的方向
（2）一种是面向神经科学的方向
如下图所示。

1.面向计算科学方向

这个方向，整体思路是用大量精确计算来实现人工智能。比如ANN，具体会引入CNN，LSTM等计算。

2.面向神经科学方向

这个方向，整体思路是模仿人类大脑的工作原理，实现人工智能。比如SNN。

3.小结

这两个方向，可以看作原理不同的两类实现方式。之前的研究都是各自分离的。清华天机首次尝试将两种计算方式融合到一个芯片架构中，相辅相成，建立新的人工智能系统。
想必这也是为啥能登上Nature封面的一个重大原因吧。

二、计算核心结构

2.1 ANN与SNN

因为ANN与SNN的计算流程如下，存在一定程度的相似，可以共用部分运算逻辑。
比如，ANN中的CNN，主要做的是乘累加；
SNN，会用到加法。
具体，如下图所示。

2.2 融合ANN与SNN

二者可以共用加法逻辑。
清华用一个MUX去选择，当是SNN时，就跳过乘法逻辑，直接进入加法逻辑。
如下图所示。

2.3 TianJic FCore

上方的基础单元结构确定后，然后多个这样的逻辑组合起来，形成了TianJic的整体架构，成为FCore。
如下图所示。

可以看出，左侧的Axon，输入的是activition，右侧的Synapse mem，输入的是权重，经过中间的Dendrite的乘加逻辑后，将计算中间结果传递给下方的Soma，根据是SNN或者ANN，选择对应的计算路径，分别处理。

2.4 FCore Array

单个FCore可以通过配置，成为执行SNN或ANN的逻辑功能。
多个FCore，通过配置成SNN或ANN，再组合在一起，可以灵活配置组合形成不同拓扑结构。有点FPGA的可重构思想在里面。
比如某个SNN的FCore的输出可以作为另外一个ANN的FCore的输入。
如下图所示。

三、核心计算架构 FCore

3.1 FCore

FCore的整体结构可以从文章后面的补充附图略窥一二。
如下图所示。

从上图中可知，整个FCore由多个模块组合而成。
Axon模块，主要提供输入的图像数据（activision）；
Synapse模块，主要提供权重参数；
Dendrite模块，执行乘法和加法计算；
Soma模块，执行后续的激活/pooling等功能。
Router模块，调配数据的传递，类似一个DMA结构，或者，实现可重构配置的功能。

这么一看，其实清华TianJic的架构，也很常见。
乍一看，比较像谷歌的TPU。但是，再看，又更像寒武纪的DianNao。
仔细一看，就是这二者的结合。
整体来说，架构的安排更加类似DianNao。
因为FCore的16个MAC并没有串联在一起形成阵列，而是单独的存在，非常类似寒武纪的DianNao架构。但是呢，又不是完全学的寒武纪的DianNao，大概就是，融合了PuDianNao与TPU的设计思路。

FCore怎么计算呢？
举个例子，计算某个卷积时，假设该卷积是3X3的，那么，就是9个乘法结果的累加。
由于FCore的每个MAC并没有串联一起，反而类似单独并行的存在，所以，估计是一个MAC，单独完成某个卷积需要的9次乘法，将每次的乘法结果传递给下面的加法，然后，等下一次的乘法结果到了就继续累加，一直等到9个乘法结果都累加在一起了，然后将计算结果传递给Soma模块的Potential Memory。
这么一看，FCore的计算方法，反而与寒武纪的PuDianNao比较像。

当然，我也只是单纯凭借文章中的文字及图片做的猜测，或许会有不准确的地方，所以只是写出来给大家当作娱乐一下，不要当真，我也不负责的，解释归清华啊。

四、TianJic 优缺点分析

从上面的分析中，简单认识了一下FCore的计算方式。
那么就顺势来看看TianJic的优点及缺点。

4.1 优点

这个就很明显了，最大的优点是融合了ANN与SNN两种不同类型的计算于一体。
单个的FCore，通过复用存储逻辑、计算逻辑，达到同一块芯片通过灵活配置可计算SNN和ANN。（感觉清华系的芯片，总是有一种可重构的思路在里面）
多个的FCore，通过配置成可执行ANN或SNN，然后再串联组合，形成功能多变的系统。多个FCore组成阵列，配置成不同的功能，就能够适应不同的需求。
整体来说，比较灵活。

4.2 缺点

清华毕竟是我考不上的学校，里面的人那自然是很厉害了，设计的芯片想必是没有缺点全是优点的。
不过，我就吹毛求疵吧，提一下吧。

最大的感受是：算力不够！

从截图看，一个Dendrite模块，才16个MAC，这个算力就很小了。
对比一下：
DianNao 16X16=256个乘法器， 16个加法器
TPU1 256X256=64K个MAC（乘加单元，等同包含一个乘法器，一个加法器）
TianJic 的FCore 只有 16个MAC

这么一对比，就发现，TianJic的运算单元太少了，别说与多年前的TPU1比了，就是DianNao都能秒杀FCore。FCore表现出来就是算力不够。如果是在DianNao那个年代，还行，但是现在都是9102年了，这点算力根本不够的。
估计，这也是为啥TianJic会有组成阵列的需要了。
不过，就算能够用多个FCore组合成算力更强大的阵列，但是感觉还不如增大单个FCore的计算资源。
多个FCore组合在一起，数据的传输延迟，功耗，都远远大于单个FCore内部的传输。
所以，我单纯觉得算力太弱，如果组成足够算力的阵列，功耗又真的不小，感觉挺鸡肋的。

别打我，不说了～～～

标签：TianJic,芯片,ANN,AI,FCore,计算,SNN,DianNao
来源： https://blog.csdn.net/evolone/article/details/100036990