2019-12-17
14:00:41
来源: 半导体行业观察
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来源：内容来自半导体行业观察整理
近日，英特尔宣布宣布以20亿美元收购Habana Labs。
英特尔数据平台事业部执行副总裁兼总经理孙纳颐（Navin Shenoy）认为：
“此次收购推进了我们的人工智能战略，即：
从智能边缘到数据中心，为客户提供适合各种性能需求的解决方案。
具体来说，通过高性能训练处理器系列产品和基于标准的编程环境，Habana Labs大大增强了我们数据中心人工智能产品的实力，以应对不断变化的人工智能负载。
”
孙纳颐同时表示：
“我们了解到，客户们在寻求易于编程的专用人工智能解决方案时，也需要在各种工作负载和神经网络拓扑上拥有卓越的可扩展性能，而Habana在这些方面的骄人纪录有目共睹，因此我们很高兴Habana这样的人工智能团队加入英特尔。
我们整合后的知识产权和专业知识，将为数据中心的人工智能工作负载提供无与伦比的计算性能和效率。
”
收购完成后，Habana将作为一个独立的业务部门，并将继续由当前管理团队来领导
Habana Labs是谁？
Habana Labs创立于2016年，通过为处理性能、成本和功能带来数量级改进，解锁人工智能的真正潜力。
该公司着手从头开发人工智能处理器，为深度训练神经网络的特定需求以及生产环境中的推理部署进行优化。
Habana Labs是一家位于以色列特拉维夫和加州圣何塞的无晶圆厂半导体公司，在全球范围内雇有120多名员工。
在去年11月，该公司宣布完成超额认购的7500万美元B轮融资，从而加快其持续增长。
此次融资由英特尔投资领投，WRV Capital、Bessemer Venture Partners、Battery Ventures和现有投资者等也加入其中。
自创立以来，该公司已经筹集到1.2亿美元。
公司主要从事训练和推理芯片及相关产品研发，具体信息如下：
Habana的分叉产品线采用了两种独立的芯片设计–一种用于推理，另一种用于训练。我们已经看到英特尔Nervana NNP等其他公司使用了这种方法。这使他们可以针对每种工作负载类型更好地进行优化。但是，Habana则宣称，他们依靠相同的基础架构进行训练和推理，但是针对稍有不同的工作负载优化了这两种设计。但如英特尔等其他公司都依靠两种截然不同的芯片设计。
Goya
Goya是Habana的微体系结构，用于加速推理。Goya采用台积电（TSMC）16纳米工艺制造，而这个产品实际上是Gaudi的简化版本。芯片的两个主要组件是TPC（Tensor Processor Core：张量处理器内核）和GEMM（通用矩阵乘法：general matrix multiply）引擎。
TPC是该公司基于VLIW SIMD的CPU / DSP设计。这些内核基于自定义的VLIW ISA，该功能具有专门的AI SIMD矢量指令。Habana试水TPC的目的之一就是提高灵活性。这些内核是完全C可编程的，它们可以实现任何必要的AI功能，并且支持包括8位，16位和32位整数和浮点运算在内的整个混合精度数据类型。使用Habana的软件堆栈，提供粗粒度（coarse-grained）和细粒度（fine-grained）控制旋钮（control knobs），以将硬件的精度控制到张量级别。这对于某些您希望降低性能但又会获得更好的精度的领域非常重要（This is important for certain fields where you’d rather take a small performance hit but get slightly better accuracy）。完整的Goya芯片具有一个集群中的八个TPC。该芯片与TPC集群一起集成了强大的GEMM（通用矩阵乘法）引擎。
芯片的另一个有趣方面是TPC没有本地缓存。相反，它们具有本地暂存器块以及GEMM引擎和TPC共享的大型共享内存。缓存可以由软件管理，以便针对较低的数据移动进行优化。这使他们能够更轻松地从大型缓存池中传输数据，并改善TPC的确定性。Habana表示，大多数模型应适合高速缓存并完全包含在芯片上。对于更大的内存池，为芯片提供两个通道的DDR4内存，总容量为16 GiB。
Goya推理芯片HL-1000被封装在PCIe Gen 4加速卡中。提供了两个SKU、所提供的冷却类型有被动和主动、卡存储容量之间的差异在4到16 GiB之间。Habana说，卡的最大TDP为200 W，但我们可以预期典型功耗通常仅为该值的一半。
Gaudi
Gaudi是Habana用于加速训练的微体系结构。与Goya一样，它也是用TSMC 16纳米工艺设计，并具有非常相似的架构。该芯片将八个TCP与GEMM引擎集成在一个集群中。由于Gaudi是根据Goya设计的，因此Habana确实设法植入了一些新功能。就支持的数据类型而言，随着行业将bfloat16作为训练的首选数据类型，Habana在Gaudi中增加了对其的支持。Habana说，在TPC和GEMM引擎中，它添加了ISA的一些新功能和硬件功能，以帮助加速某些较新的算法。
但是，存在许多关键差异。高迪旨在允许大规模训练。Habana说，在设计芯片时，关键的要求之一就是在小batch size时实现高吞吐量。另一个要求是使用标准以太网作为通信介质。这与专有接口（例如英特尔的ICL链接或用于其NPU和GPU的Nvidia Nvlink）完全不同。Habana希望为客户提供使用现有硬件的自由，并利用标准以太网交换机进行扩展，而不是将其引入并锁定在其他专有接口中。为此，Gaudi集成了10个100 Gb以太网端口以及RoCE RDMA。此外，由于训练需要更高的带宽和更大的存储容量。因此这个双通东的DDR4接口被四个HBM2代替，且拥有32 GiB的内存。
Habana提供两种尺寸的HL-2000 Gaudi芯片：OCP加速器模块和标准PCIe卡。两种尺寸都包含32 GiB的HBM2存储器，总带宽为1 TB / s。与Goya一样，PCIe卡也有许多散热选项。
Habana还提供了一个参考平台，以允许不想打扰自己盒子设计的客户使用。HL-1包含八张Gaudi HL-205 OAM卡。HLS-1的独特之处在于他们没有CPU。Habana安装了八块高Gaudi芯片，并将它们互连在一起，然后简单地将连接性暴露给外界。公开了4个PCIe端口和6个QSFP-DD端口。客户可以自由选择最适合其工作负载的CPU类型和比率，并使用四个Mini-SAS HD端口进行连接。
Goya HL-1000推理芯片已经交付了将近一年。目前，Gaudi HL-2000训练芯片正在提供样品。Habana已经在着手开发其下一代推理和训练芯片，该芯片将转移到7纳米工艺进行。
*免责声明：本文由作者原创。文章内容系作者个人观点，半导体行业观察转载仅为了传达一种不同的观点，不代表半导体行业观察对该观点赞同或支持，如果有任何异议，欢迎联系半导体行业观察。
今天是《半导体行业观察》为您分享的第2161期内容，欢迎关注。
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