瀚博首款AI推理芯片出炉,性能超越英伟达T4,年内即将量产

简介: 瀚博推出的 AI 推理芯片,性能超过英伟达最新的 A10 与 T4,同时使用成本还更低。

7 月 7 日,在上海举行的首场发布会上,芯片创业公司瀚博半导体展示了旗下最新产品,SV100 系列云端通用 AI 推理芯片和 VA1 通用 AI 推理加速卡。刚刚推出的芯片实现了业内领先的性能指标。


微信图片_20211205214159.jpg瀚博半导体 CEO 钱军在发布会上展示 SV102 芯片。


「我们要做的是服务器级别的芯片,SV100 系列是全方位超过英伟达同类产品的芯片解决方案。」瀚博半导体创始人、CEO 钱军在发布会上说道。

本次推出的产品包括芯片 SV102,以及基于该芯片的 AI 加速卡 VA1,即将在今年第四季度投入量产。


云端通用 AI 推理芯片


瀚博推出的 SV102 是 SV100 系列的首款芯片,它面向云端的 AI 的通用化推理任务,INT8 算力高达 200TOPS,其内含多颗瀚博自主设计的 IP 核,配备通用软件栈,对于云计算客户提供了完整的解决方案。


选择推理作为突破点,是瀚博对于市场和业内竞争力分析之后作出的决定。

随着 AI 应用的逐渐成熟,落地业务的增多,目前云服务市场上推理任务的需求逐渐超过训练。相关数据显示,2021 年 AI 推理市场已超过训练市场,未来其差距还会逐渐拉大。高通则认为到 2025 年将有 90% 的算力将被用于机器学习推理。

而在推理任务上,相对更加专精的 DSA 芯片性能显著超过目前业内普遍采用的 GPU,前者可能会成为芯片领域的下一个发展方向。


微信图片_20211205214238.jpg

瀚博提出的 SV100 系列芯片,对于视频任务进行了特别的优化。当前,计算机视觉任务占据了 AI 市场的大部分,视频流占据数据流的 70%,而且比例持续攀升。这些任务需要强大的视频解码能力,对于处理延迟、吞吐量和能耗效率提出了较高要求。


SV102 是一款高性能人工智能与视频处理芯片,深度学习推理性能指标数倍于现有主流数据中心 GPU(如英伟达 T4、A10)。基于瀚博自研的,针对多种深度学习推理负载而优化的通用架构,该芯片支持计算机视觉、视频处理、自然语言处理和搜索推荐等推理应用场景,同时集成高密度视频解码,广泛适用于云端与边缘解决方案,节省设备投资、降低运营成本。


通用 AI 推理加速卡,效率超越英伟达


基于 SV102 芯片,瀚博推出了适用于云服务器的 VA1 机器学习加速卡,其提供高效率深度学习 AI 推理加速,在同等能耗下可以实现 2-10 倍于 GPU 的最高 AI 吞吐率,适合实时应用,同时兼备良好的通用性和可扩展性,支持 FP16, BF16 和 INT8 数据类型的众多主流神经网络快速部署——包括检测,分类,识别,分割,视频处理,LSTM/RNN,NLP/BERT,搜索推荐等。


微信图片_20211205214304.jpg

瀚博半导体 CTO 张磊向我们介绍了 VA1 加速卡的性能指标。


VA1 具备强大的视频处理性能:支持 64 路以上 H264,H265 或 AVS2 1080p 解码,分辨率支持最高达 8K。另一方面,作为标准半高半长 75W 功率的 PCIe 4.0 板卡,VA1 适用于绝大多数服务器,被动散热且无需额外供电,可实现高密度的部署。


和英伟达最新发布的安培架构 A10 板卡对比,在 ResNet-50(int8)任务上,瀚博芯片在 75W 功率时效率是对手的两倍以上。「即使英伟达的产品运行在 150W,我们的芯片运行在 75W 功率时性能也是超过它的,」张磊介绍道。「在 BERT int8 任务上,VA1 的性能也是 A10 在 75W 上的两倍,T4 的两倍多。」


如果以整体运行成本 TCO 的方式来计算,采用 VA1 的服务器整机算力可以达到 T4 设备的 2.5 倍以上,功耗却相对更低,可以节省超过 60% 的服务器成本。


微信图片_20211205214332.jpg


除了硬件产品外,瀚博也搭建了自己的 VastStream 软件平台,支持 TensorFlow、PyTorch、Caffe2 等主流深度学习框架模型。


今年 6 月,SV100 系列芯片宣布测试成功。瀚博创造的几个数字引人关注:在开始测试后 8 分钟全部点亮,在 40 小时之内,芯片所有功能模块基础测试全部完成。对于全新设计的高端芯片来说,这是一个奇迹。


「我们与重要合作伙伴快手的合作非常紧密。打造芯片必须理解客户的实际需求,我们打造了高性能的数据中心,会把最新的板卡插在服务器里,跑各类实际应用,验证产品的性能。」钱军表示。据介绍,目前已有多家国内外科技公司正在和瀚博合作,并等待芯片的大规模量产。


微信图片_20211205214417.jpg


除了 SV102 以外,瀚博半导体还计划推出功率为 15W 和 150W 的推理产品,覆盖更多市场。


「我们不是一个国产替代的故事,我们希望打造国际级别的产品。为了这样的目的,我们组建了有能力的团队。」钱军说道。


瀚博半导体于 2018 年底成立于上海,目前在北京、深圳、多伦多等地均设有研发中心。


这家公司的核心团队源自于 AMD,部分成员曾设计了业界首款 7nm 制程 GPU。自公司创立起,瀚博一直致力于核心 IP 的自主研发,至今已完成多个 IP、高端设计流程,并拥有完善的数据中心构建能力。目前,瀚博的员工总数已超过 200 人。


在融资方面,2019 年 3 月,瀚博获得了来自真格基金的天使轮融资,2019 年 7 月完成 Pre A 轮。2020 年 7 月,红点、快手领投了该公司的 A 轮融资;最近一轮则在今年 3 月,由中国互联网投资基金和经纬中国联合领投,融资金额高达 5 亿元人民币。


瀚博旗下首款芯片的推出,宣告了国内 AI 芯片业内又加入了一股强大的势力。随着各家的 DSA 芯片不断出炉,国内造芯的竞争已经进入了全新的阶段。



相关实践学习
部署Stable Diffusion玩转AI绘画(GPU云服务器)
本实验通过在ECS上从零开始部署Stable Diffusion来进行AI绘画创作,开启AIGC盲盒。
相关文章
|
20天前
|
存储 人工智能 自然语言处理
高级 RAG 技术:提升生成式 AI 系统输出质量与性能鲁棒性【预检索、检索、检索后、生成优化等】
高级 RAG 技术:提升生成式 AI 系统输出质量与性能鲁棒性【预检索、检索、检索后、生成优化等】
高级 RAG 技术:提升生成式 AI 系统输出质量与性能鲁棒性【预检索、检索、检索后、生成优化等】
|
2天前
|
人工智能 Java 编译器
.NET 9 发布 性能提升、AI 支持与全方位改进
【11月更文挑战第5天】.NET 9 引入了多项改进,包括性能提升、AI 支持和全方位功能优化。性能方面,编译器增强、服务器 GC 优化、矢量化和硬件支持等提升了执行效率。AI 方面,新增学习材料、合作伙伴生态、原生支持和生成式 AI 集成。此外,.NET Aspire 组件升级、编程语言新功能和开发工具更新进一步提升了开发体验。
|
6天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 机器人
何恺明新作出炉!异构预训练Transformer颠覆本体视觉学习范式,AI性能暴涨超20%
【10月更文挑战第29天】在机器人学习领域,训练通用模型面临数据异构性的挑战。近期研究“Scaling Proprioceptive-Visual Learning with Heterogeneous Pre-trained Transformers”提出异构预训练Transformer(HPT),通过大规模预训练学习跨不同本体和任务的共享表示,显著提升了性能。实验结果显示,HPT在未见过的任务上表现优异,性能提升超过20%。
21 6
|
6天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
o1医学领域大胜GPT-4,性能暴涨!顶尖华人团队激动发文:离AI医生越来越近了
【10月更文挑战第29天】近日,一支顶尖华人团队发布论文《A Preliminary Study of o1 in Medicine: Are We Closer to an AI Doctor?》,揭示了OpenAI最新语言模型o1在医学领域的卓越表现。研究显示,o1在概念识别、文本总结、问答等任务上远超GPT-4,显著提升了医学领域的AI应用水平,向实现AI医生的目标迈进了一大步。
18 3
|
14天前
|
人工智能 运维 Serverless
Serverless GPU:助力 AI 推理加速
近年来,AI 技术发展迅猛,企业纷纷寻求将 AI 能力转化为商业价值,然而,在部署 AI 模型推理服务时,却遭遇成本高昂、弹性不足及运维复杂等挑战。本文将探讨云原生 Serverless GPU 如何从根本上解决这些问题,以实现 AI 技术的高效落地。
|
21天前
|
人工智能 安全 芯片
【通义】AI视界|谷歌 Tensor G5 芯片揭秘:1+5+2 八核 CPU,支持光线追踪
本文由【通义】自动生成,涵盖黄仁勋宣布台积电协助修复Blackwell AI芯片设计缺陷、苹果分阶段推出Apple Intelligence、OpenAI保守派老将辞职、英伟达深化与印度合作推出印地语AI模型,以及谷歌Tensor G5芯片支持光线追踪等最新科技资讯。点击链接或扫描二维码,获取更多精彩内容。
|
8天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 弹性计算
阿里云AI服务器价格表_GPU服务器租赁费用_AI人工智能高性能计算推理
阿里云AI服务器提供多种配置选项,包括CPU+GPU、CPU+FPGA等组合,支持高性能计算需求。本文汇总了阿里云GPU服务器的价格信息,涵盖NVIDIA A10、V100、T4、P4、P100等多款GPU卡,适用于人工智能、机器学习和深度学习等场景。详细价格表和实例规格见文内图表。
|
16天前
|
人工智能 机器人 云计算
【通义】AI视界|OpenAI据称已计划联手博通和台积电共同打造自研芯片
本文由【通义】自动生成,涵盖苹果iOS 18.2将集成ChatGPT、OpenAI联手博通和台积电自研芯片、微软指责谷歌发起影子运动、英伟达高管预测AI将呈现人类形态、OpenAI董事会主席的初创公司估值达45亿美元等热点资讯。更多精彩内容,请访问通通知道。
|
17天前
|
数据采集 人工智能 搜索推荐
【通义】AI视界|迎接Apple Intelligence,Mac家族进入M4芯片时代
本文概览了近期科技领域的五大热点:苹果宣布Apple Intelligence将于2025年4月支持中文;新款Mac将搭载M4芯片;ChatGPT周活跃用户达2.5亿,主要收入来自订阅;Meta开发AI搜索引擎减少对外部依赖;周鸿祎支持AI发展但反对构建超级智能。更多详情,访问通义平台。
|
23天前
|
人工智能 NoSQL 机器人
MongoDB Atlas与YoMio.AI近乎完美适配:推理更快速、查询更灵活、场景更丰富
随着MongoDB的新发布和革新,YoMio.AI的“闪电式发展”值得期待。

热门文章

最新文章

下一篇
无影云桌面