芯潮（ID：aichip001）编 | 云鹏

芯潮11月25日消息，日本AI创企Preferred Networks（PFN）在美国科罗拉多州丹佛市举行的2019全球超级计算大会上展示了定制AI训练芯片MN-Core，可以在500W的功耗基础上实现524TFLOPS算力，计算功率效率达到了1.05 TFLOPS / W，超过NV Tesla V100、华为昇腾910等AI芯片的能效比。

PFN成立于2014年，总部位于日本东京，目前已筹集了约1.3亿美元，其中日本丰田（Toyota）公司投资了9,660万美元。PFN主要致力于通过深度学习技术为边缘和物联网提供算力支持。此次展示的MN-Core基于台积电12nm工艺制造。以下是对WikiChipFuse相关报道的原文编译。

在全球超级计算机大会中PFN的展位上，我们会见了东京大学名誉教授Kei Hiraki。Hiraki教授一直参与PFN的MN-Core的开发。Hiraki解释说，PFN已经开发了一系列专用超级计算机，以加速其自己的应用程序的研发，这些应用程序使用大量的计算能力来进行深度学习。

该公司于2017年推出了首个AI超级计算机MN-1。该系统具有1,024个Nvidia Tesla P100 GPU，可达到1.39 PFLOPS和9.3PFLOPS的峰值计算量。当时，MN-1在工业超级计算机的TOP500上在日本排名第一，在世界排名第十二。

在2018年7月，PFN通过添加512个额外的Tesla V100 GPU增强了MN-1。较新的系统MN-1b将深度学习（张量）的计算能力提高到56 PFLOPS。

今年早些时候，PFN推出了迄今为止最大的超级计算机MN-2。该系统于2019年7月投入运行，该系统将V100 GPU的数量增加了一倍，并从PCIe卡切换为SXM2模块。

▲历代PFN超级计算机

PFN下一代超级计算机更加有趣。Hiraki教授解释说，PFN决定开发自己的专有深度学习加速器，以实现更高的性能，更重要的是实现更高的电源效率。

他们设计的是500瓦芯片，Hiraki表示这是在可能的冷却极限内进行的。该芯片本身在一个多芯片封装中包含四个内核。内核是根据公司自己的设计，以台积电12nm工艺制造。

▲MN-Core

在上面的芯片照片中，芯片上刻有单词“ GRAPE-PFN2”。尽管尚不清楚刻制的原因，但似乎有些体系架构源自GRAPE-DR。还需要指出的是，PFN团队的成员以前曾在GRAPE-DR物理协处理器（physics coprocessor）项目中工作，包括Hiraki教授。

MN-Core封装尺寸比较大，为85*85mm。内核面积也非常大，达到756.7mm²。在500 W功耗时，该芯片的算力为524TFLOPS。这为他们提供了1.05 TFLOPS / W的计算功率效率，这正是他们的目标。

该体系结构类似于GRAPE协处理器（coprocessor）的体系结构。尽管对各个区块进行了调整以用于训练任务，但各个区块的名称都很相似，并且总体操作非常相似。

MN-Core有DRAM I / F，PICe I / F和4个L2B区块。每个L2B中有8个L1B和1个区块存储器（block memory）。一级区块包括16个矩阵算术区块（MAB）以及其自己的区块存储器。矩阵算术单元（matrix arithmetic units）和4个处理元件（PE）组成一个MAB。每个芯片总共有512个MAB。

各个PE将数据传递给MAU，PE包含一个ALU并实现了PFN专门使用的许多自定义DL功能。PE的基本数据类型操作是16位浮点数，通过组合多个PE可以支持更高精度的操作。

▲MN-Core内部架构图

MN-Core芯片本身位于MN-Core板上，后者是一种PFN设计的基于PCIe的定制加速器板。Hiraki教授表示，芯片功耗为500W，0.55 V，有1000 A电流流经电路板，而封装对设计构成了重大挑战。

该板本身是x16 PCIe Gen 3.0卡，其中集成了MN-Core芯片，32 GiB内存以及定制设计的散热器和风扇。PFN估计该卡的功耗约为600瓦。

▲搭载MN-Core的板卡

在MN-Core服务器（一个7U机架式机箱）上安装了四个MN-Core板。每个服务器中都有一个双插槽CPU。四个板使它们每秒可以达到2 PFLOPS的半精度浮点运算。

▲MN-Core板卡和服务器规格

PFN计划在每个机架（rack）上堆叠其4台服务器。他们的下一代超级计算机MN-3将基于MN-Core。

▲MN-3超算概念图

PFN目前没有出售这种芯片的计划。MN-Core芯片和他们的超级计算机将专门用于自己的研发。

PFN预计MN-3拥有约300个机架，可用于4800个MN-Core板。这相当于每秒2 EFLOPS的算力。在功耗方面，PFN估计该机器的功率为3.36 MW，对于这种性能而言这是非常低的。例如，拥有1.88 EFLOPS算力的IBM Summit超级计算机功率为13MW。MN-3计划于2020年投入运营。

目前Google和Amazon等超大规模用户（hyperscalers）为自己的云服务器开发了自定义神经处理器（custom neural processors）。类似的趋势正在行业中出现，诸如Preferred Networks之类的公司设计了自己的NPU。

他们的目的都是相同的——通过设计和研发自己芯片，以便拥有独特的，与众不同的技术优势。目前，只有少数几家AI硬件初创公司推出了AI推理芯片，而没有一家初创公司交付AI训练芯片。这种专业训练芯片的缺乏，给可以制造超越当前顶级训练GPU能效比的AI芯片的公司带来了独特的机遇。

随着越来越多的企业进入AI训练芯片领域，整个市场格局可能将会发生变化。

此次PFN推出的MN-Core AI训练芯片，无论在绝对算力还是能效比方面都处于全球领先行列，不过该公司准备将这项成果掌握在自己手中，用于后续研发，之后是否会商用还未表态。

提高芯片的算力和深度学习推理能力是当下的大趋势，MN-Core的推出丰富了当下相对匮乏的AI训练芯片市场，为大规模超算提供了一种新的解决方案。

无论是谷歌、华为、英伟达、英特尔，都将自研AI芯片作为重点发力方向之一，唯有掌握“核心”，才能掌握核心技术优势。AI芯片算力市场，亟待更多新力量加入。

原文来自：WikiChipFuse

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