张量处理顶级处理器：应用案例、厂商及细分市场选择揭秘

Claude Paugh
12月17日
讀畢需時 5 分鐘

张量处理在驱动现代人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 应用中发挥着至关重要的作用。选择合适的处理器能够显著影响张量计算的速度和精度，而张量计算对于深度学习模型至关重要。本文将探讨哪些处理器能够以最快、最精确的方式处理张量运算，重点介绍一些鲜为人知的利基处理器，并解释张量处理的重要性。此外，本文还将分析不同处理器擅长的具体应用场景，以及相应的厂商。

什么是张量处理？它为何如此重要？

张量是用于表示人工智能模型中数据的多维数组。张量处理涉及对这些数组执行数学运算，例如矩阵乘法，而矩阵乘法正是神经网络的基础。高效的张量处理能够加快人工智能模型的训练和推理速度，从而在图像识别、自然语言处理和自动驾驶等应用中带来更佳的性能。

张量处理之所以重要，是因为：

它能加速人工智能工作负载，减少时间和能源消耗。
它通过实现更复杂的计算来提高模型精度。
它支持对速度要求极高的实时人工智能应用。

专为张量运算设计的处理器在速度和效率方面都比通用 CPU 高出几个数量级。

用于张量处理的领先处理器

1. 图形处理单元（GPU）

应用案例：训练大规模深度学习模型、计算机视觉、自然语言处理、强化学习。

供应商和处理商：

NVIDIA ：NVIDIA A100 和 Blackwell GPU 是业界领先产品。它们配备了针对混合精度矩阵运算优化的 Tensor Core，可为训练和推理提供高吞吐量。
AMD ：AMD MI350X GPU 采用 CDNA 2 架构，提供极具竞争力的张量性能，专注于高性能计算和人工智能工作负载。

优势： GPU 在并行处理方面表现出色，使其成为大规模批量训练和复杂模型架构的理想选择。其广泛应用意味着强大的软件生态系统支持。

2. 张量处理单元（TPU）

应用案例：大规模人工智能训练和推理，尤其是在云环境中。

供应商和处理商：

谷歌：谷歌的TPU（例如TPU v5）是专为张量运算设计的定制ASIC芯片。它们提供高吞吐量和高能效，为谷歌的AI服务提供支持，并通过谷歌云平台提供。

优势： TPU 具有出色的每瓦性能，并且与 TensorFlow 紧密集成，使其成为以 Google 为中心的 AI 工作流程的首选。

3. 现场可编程门阵列（FPGA）

应用案例：低延迟人工智能推理、边缘计算、定制化人工智能工作负载。

供应商和处理商：

Xilinx（AMD） ：Versal AI Core 系列将适应性强的硬件与针对张量数学优化的 AI 引擎相结合。
英特尔：英特尔的 Agilex FPGA 为 AI 推理任务提供灵活的加速。

优势： FPGA 提供可定制的硬件加速，使开发人员能够针对特定应用定制张量处理流水线，尤其是在延迟和能效至关重要的情况下。

4. 带有人工智能扩展功能的中央处理器（CPU）

使用场景：通用人工智能工作负载、小规模训练和推理。

供应商和处理商：

英特尔：采用 DL Boost 技术的至强处理器利用向量神经网络指令 (VNNI) 加速张量运算。
AMD ：EPYC 处理器支持高核心数和 AVX-512 扩展的 AI 工作负载。

优势： CPU 仍然用途广泛，通常用于不需要大规模并行处理的 AI 工作负载，或者需要与其他任务集成的情况。

用于张量处理的特定处理器

除了主流选择之外，一些小众处理器在张量工作负载方面具有独特的优势，但受到的关注较少。

1. Graphcore IPU（智能处理单元）

应用案例：基于图的机器学习、稀疏张量运算、以研究为中心的 AI 模型。

供应商： Graphcore

详情： IPU 旨在处理细粒度并行和不规则数据结构，因此适用于不适合传统 GPU 或 TPU 架构的模型。

2. Cerebras 晶圆级引擎

应用案例：大规模人工智能模型训练、高吞吐量张量运算。

供应商： Cerebras Systems

详情：这款晶圆级引擎是迄今为止制造的最大芯片，集成了数十万个针对张量运算优化的核心。它面向需要极致计算能力的研究实验室和企业。

3. SambaNova DataScale

应用案例：企业人工智能工作负载、实时推理和训练。

供应商： SambaNova Systems

详情： SambaNova 的可重构数据流架构能够高效地加速张量运算，并专注于在数据中心轻松部署。

张量具体应用场景及处理器优势

训练深度神经网络

最佳处理器： NVIDIA A100/Blackwell GPU、Google TPU v5、Cerebras 晶圆级引擎。
原因：这些处理器具有大规模并行性和高吞吐量，可将训练时间从数周缩短到数天或数小时。

边缘实时推理

最佳处理器： Xilinx Versal FPGA、Intel Agilex FPGA、NVIDIA Jetson 系列。
原因：低延迟和高能效对于无人机、机器人和物联网传感器等边缘设备至关重要。

自然语言处理（NLP）

最佳处理器： NVIDIA GPU（带 Tensor Core）、Google TPU、Graphcore IPU。
原因：自然语言处理模型需要处理大型序列和稀疏数据，而这些处理器能够高效地处理这些数据。

计算机视觉

最佳处理器： NVIDIA GPU、AMD MI350X、支持 DL Boost 的 Intel Xeon。
原因：卷积运算和图像数据处理的高吞吐量使这些处理器适合视觉任务。

科学计算和高性能计算人工智能

最佳处理器： AMD MI350X、英特尔至强、Cerebras 晶圆级引擎。
原因：这些处理器将张量处理与传统的高性能计算能力相结合，用于模拟和人工智能驱动的研究。

供应商及其张量处理器概览

小贩	处理器	用例聚焦
英伟达	A100、H100、Jetson、Blackwell	训练、推理、边缘人工智能
谷歌	TPU v5	云端人工智能训练和推理
AMD	MI350X，EPYC	高性能计算人工智能、通用人工智能工作负载
英特尔	Xeon 搭载 DL Boost 技术，Agilex	通用人工智能、推理、高性能计算
赛灵思（AMD）	通用人工智能核心	边缘人工智能，低延迟推理
Graphcore	个人平台	研究人工智能、稀疏张量模型
大脑系统	晶圆级引擎	大规模人工智能训练
桑巴诺瓦	DataScale	企业人工智能