AI 時代的摩爾定律？黃氏定律靠的是自身技術力將 AI 性能年年加倍

作者 雷鋒網 | 發布日期 2020 年 12 月 16 日 8:45

1965 年，時任快捷半導體公司工程師，也是後來英特爾（Intel）的創始人之一的戈登·摩爾（Gordon Moore）提出了摩爾定律（Moore’s law），預測積體電路上可以容納的晶體管數目大約每經過 24 個月便會增加 1 倍。

後來廣為人知的每 18 個月晶片性能將提高 1 倍的說法是由 Intel CEO 大衛·豪斯（David House）提出。過去的半個多世紀，半導體行業按照摩爾定律發展，並驅動了一系列的科技創新。

有意思的是，在摩爾定律放緩的當下，以全球另一大晶片公司 NVIDIA 創始黃仁勳（Jensen Huang）名字命名的定律——「黃氏定律（Huang’s Law）」對 AI 性能的提升作出預測，預測 GPU 將推動 AI 性能實現逐年翻倍。

Intel 提出了摩爾定律，也是過去幾十年最成功的晶片公司之一。NVIDIA 作為當下最炙手可熱的 AI 晶片公司之一，提出黃氏定律是否也意味著其將引領未來幾十年晶片行業的發展？

AI 性能將逐年翻倍

受疫情影響，一年一度展示 NVIDIA 最新技術、產品和中國合作夥伴成果的 GTC China 改為線上舉行，黃仁勳缺席今年的主題演講，由 NVIDIA 首席科學家兼研究院副總裁 Bill Dally 進行分享。Bill Dally 是全球著名的電腦科學家，擁有 120 多項專利，在 2009 年加入 NVIDIA 之前，曾任史丹佛大學電腦科學系主任。加入 NVIDIA 之後，Dally 曾負責 NVIDIA 在 AI、光線追蹤和高速互連領域的相關研究。

在 GTC China 2020 演講中，Dally 稱：「如果我們真想提高電腦性能，黃氏定律就是一項重要指標，且在可預見的未來都將一直適用。」

Dally 用三個項目說明黃氏定律將如何得以實現。首先是為了實現超高能效加速器的 MAGNet 工具。NVIDIA 稱，MAGNet 生成的 AI 推理加速器在模擬測試中，能夠達到每瓦 100 tera ops 的推理能力，比目前的商用晶片高出一個數量級。

之所以能夠實現數量級的性能提升，主要是因為 MAGNet 採用了一系列新技術來協調並控制通過設備的訊息流，最大限度地減少數據傳輸。數據搬運是 AI 晶片最耗能的環節已經是當今業界的共識，這一研究模型以模組化實現能夠實現靈活擴展。

Dally 帶領的 200 人的研究團隊的另一個研究項目目標是以更快速的光鏈路取代現有系統內的電氣鏈路。Dally 說：「我們可以將連接 GPU 的 NVLink 速度提高一倍，也許還會再翻番，但電信號最終會消耗殆盡。」

這個項目是 NVIDIA 與哥倫比亞大學的研究團隊合作，探討如何利用電信供應商在其核心網絡中所採用的技術，通過一條光纖來傳輸數十路信號。據悉，這種名為「密集波分複用」的技術，有望在僅一毫米大小的晶片上實現 Tb/s 級數據的傳輸，是如今連網密度的 10 倍以上。

Dally 在演講中舉例展示了一個未來將搭載 160 多個 GPU 的 NVIDIA DGX 系統模型。這意味著，利用「密集波分複用」技術，不僅可以實現更大的吞吐量，光鏈路也有助於打造更為密集的系統。

想要發揮光鏈路的全部潛能，還需要相應的軟件，這也是 Dally 分享的第三個項目——全新程式語言系統原型 Legate。Legate 將一種新的編程速記融入了加速軟件庫和高級運行時環境 Legion，借助 Legate，開發者可在任何規模的系統上運行針對單一 GPU 編寫的程序——甚至適用於諸如 Selene 等搭載數千個 GPU 的巨型超級電腦。

Dally 稱 Legate 正在美國國家實驗室接受測試。

MAGNet、以光鏈路取代現有系統內的電氣鏈路以及 Legate 是成功實現黃氏定律的關鍵，但 GPU 的成功才是基礎。因此，GPU 當下的成功以及未來的演進都尤其重要。

GPU 是黃氏定律的基礎

今年 5 月，NVIDIA 發布了面積高達 826 平方毫米，整合了 540 億個晶體管的 7 奈米全新安培（Ampere）架構 GPU A100。相比 Volta 架構的 GPU 能夠實現 20 倍的性能提升，並可以同時滿足 AI 訓練和推理的需求。

憑藉更高精度的第三代 Tensor Core 核心，A100 GPU AI 性能相比上一代有明顯提升，此前報導，在 7 月的第三個版本 MLPerf Training v0.7 基準測試（Benchmark）結果中，NVIDIA 的 DGX SuperPOD 系統在性能上開創了 8 個全新里程碑，共打破 16 項紀錄。

另外，在 10 月出爐的 MLPerf Inference v0.7 結果中，A100 Tensor Core GPU 在雲端推理的基準測試性能是最先進 Intel CPU 的 237 倍。

更強大的 A100 GPU 迅速被多個大客戶採用，迄今為止，阿里雲、百度智能雲、滴滴雲、騰訊雲等眾多中國雲服務提供商推出搭載了 NVIDIA A100 的多款雲服務及 GPU 實例，包括圖像辨識、語音辨識，以及計算流體動力學、計算金融學、分子動力學等快速增長的高性能計算場景。

另外，新華三、浪潮、聯想、寧暢等系統製造商等也選擇了最新發布的 A100 PCIe 版本以及 NVIDIA A100 80GB GPU，為超大數據中心提供兼具超強性能與靈活的 AI 加速系統。

Dally 在演講中提到：「經過幾代人的努力，NVIDIA 的產品將通過基於物理渲染的路徑追蹤技術，即時生成令人驚豔的圖像，並能夠借助 AI 構建整個場景。」

與光鏈路取代現有系統內的電氣鏈路需要軟硬體的匹配一樣，NVIDIA GPU 軟硬體的結合才能應對更多 AI 應用場景苛刻的挑戰。

Dally 在此次的 GTC China上首次公開展示了 NVIDIA 對話式 AI 框架 Jarvis 與 GauGAN 的組合。GauGAN 利用生成式對抗網路，只需簡略構圖，就能創建美麗的風景圖。演示中，用戶可通過語音指令，即時生成像照片一樣栩栩如生的畫作。

GPU 是黃氏定律的基礎，而能否實現並延續黃氏定律，僅靠少數的大公司顯然不夠，還需要眾多的合作夥伴激發對 AI 算力的需求和更多創新。

黃氏定律能帶來什麼？

NVIDIA 已經在構建 AI 生態，並在 GTC China 上展示了 NVIDIA 初創加速計劃從 100 多家 AI 初創公司中脫穎而出的 12 家公司，這些公司涵蓋會話人工智慧、智慧醫療 / 零售、消費者網路 / 行業應用、深度學習應用 / 加速數據科學、自主機器 / IoT / 工業製造、自動駕駛汽車。

智慧語音正在改變我們的生活。會話人工智慧的深思維提供的是離線智慧語音解決方案，在佔有很少空間的前提下實現智慧交互，語音合成和語音辨識保證毫秒級響應。深聲科技基於 NVIDIA 的產品研發高質量中英文語音合成、聲音定制、聲音複製等語音 AI 技術。

對於行業應用而言，星雲 Clustar 利用 NVIDIA GPU 和 DGX 工作站，能夠大幅提升模型預測精確度以及解決方案處理性能，讓傳統行業的 AI 升級成本更低、效率更高。

摩爾定律的成功帶來了新的時代，黃氏定律能否成功仍需時間給我們答案。但這一定律的提出對 AI 性能的提升給出了明確的預測，並且 NVIDIA 正在通過硬體、軟體的提升和創新，努力實現黃氏定律，同時藉生態的打造想要更深遠的影響 AI 發展。

黃氏定律值得我們期待。

附圖：▲ NVIDIA GPU 助推 AI 推理性能每年提升 1 倍以上。（Source：影片截圖）
▲NVIDIA 首席科學家兼研究院副總裁 Bill Dally。
▲ 搭載 160 多個 GPU 的 NVIDIA DGX 系統模型。

資料來源：https://technews.tw/2020/12/16/huang-law-predicts-that-ai-performance-will-double-every-year/?fbclid=IwAR1vXHWAGt_b8nDRW6VUqzpAINX_n_DzJ0KwJvdBnl18s8Q1A3Thk7hgBoI

Silicon Labs新型Secure Vault技術 重新定義IoT裝置安全

【CTIMES/SmartAuto 報導】 2020年03月09日 星期一

芯科科技 (Silicon Labs)宣布推出安全功能新套件Secure Vault技術，以協助連接裝置製造商因應不斷提升的物聯網(IoT)安全威脅及監管壓力。Silicon Labs的Wireless Gecko Series 2平台運用Secure Vault將一流的安全軟體功能與物理不可仿製功能(PUF)硬體技術相結合，藉以大幅降低IoT安全性漏洞和智慧財產權受損風險。

Silicon Labs資深副總裁暨物聯網產品事業部總經理Matt Johnson表示：「隨著安全情勢的快速變化，IoT開發人員面臨越來越大的壓力，必須提升裝置安全性並滿足不斷演變的法規要求。Secure Vault運用目前用於IoT無線SoC之最先進整合式硬體和軟體安全保護來簡化開發、加速產品上市時間，協助裝置製造商開發因應未來的產品。」

Secure Vault的硬體功能可為具備成本效益之無線SoC解決方案提供優化的安全級別。安全子系統(包括專用核心、匯流排和記憶體)係與主機處理器分離，獨特硬體分離設計，可將關鍵功能(例如安全金鑰儲存管理及加密)隔離至各自的功能區域中，進一步提高整個裝置安全性。新型安全功能組合非常適合致力於解決新興監管措施的公司，使其能因應如歐洲的GDPR和美國加州的SB-327等法規。

Omdia資深網路安全分析師Tanner Johnson表示：「嵌入式安全性是IoT產品的關鍵要求，僅靠軟體更新無法解決所有不安全硬體中存在的漏洞。因此，硬體元件能為裝置安全提供第一道防線，尤其是針對IoT產品安全之新法規。」

Secure Vault以獨特的硬體和軟體功能組合提升IoT安全性，讓產品製造商更容易保護其品牌、設計和消費者數據。整合安全系統與無線SoC可協助設計人員簡化開發過程，並在產品生命週期內對連接裝置安全地進行無線(OTA)更新。藉由向連接產品提供正版、可信賴的軟體或韌體，將有助於減輕無法預料的漏洞、威脅和監管措施。

Secure Vault所提供之新安全功能包括：

安全裝置認證

連接裝置的最大挑戰之一是部署後的驗證。Silicon Labs之工廠信任佈建服務具備可選的安全編程，在IC製造時可為每個單獨晶粒提供類似出生證明的安全裝置身份憑證，實現部署後的安全性、驗證性和符合證明的健康檢查。裝置認證可確保晶片在使用壽命內的驗證性。

安全金鑰管理和儲存

裝置和資料存取安全方案的效用直接依賴於金鑰的保密性。使用Secure Vault可加密金鑰並與應用程式碼隔離。由於採用PUF所產生的主加密金鑰可對所有金鑰進行加密，因此可提供幾乎無限的安全金鑰儲存。每個裝置的啟動簽章都是獨一無二的，而主金鑰在啟動時即會建立以避免主金鑰的儲存，進一步減少攻擊途徑。

先進的竄改檢測

此特性提供廣泛的功能，從易於實現的產品周邊防竄改功能，到透過電壓、頻率和溫度操縱對晶片進行複雜的竄改檢測。駭客往往利用這些變化迫使硬體或軟體異常運行，為錯誤攻擊製造漏洞，可配置的竄改回應功能則使開發人員可設定適當的響應動作，包括中斷、重置或在極端情況下刪除金鑰。

Silicon Labs目前已對支援Secure Vault功能的新型無線SoC進行樣品檢測，預計於2020年第二季末發表。

附圖：Silicon Labs新型Secure Vault技術整合安全性保護連接產品、數據和智慧財產權抵擋新興威脅

資料來源：http://www.ctimes.com.tw/DispNews-tw.asp?O=HK4396GGEP8SAA00NO&fbclid=IwAR0bzYd_sZiC3J1yeCuUH3FfOxxeXdwOJ9qItzEbMoj3_Vf0hiLxkpE1-1I

Silicon Labs新型Secure Vault技術 重新定義IoT裝置安全

【CTIMES/SmartAuto 報導】 2020年03月09日 星期一

芯科科技 (Silicon Labs)宣布推出安全功能新套件Secure Vault技術，以協助連接裝置製造商因應不斷提升的物聯網(IoT)安全威脅及監管壓力。Silicon Labs的Wireless Gecko Series 2平台運用Secure Vault將一流的安全軟體功能與物理不可仿製功能(PUF)硬體技術相結合，藉以大幅降低IoT安全性漏洞和智慧財產權受損風險。

Silicon Labs資深副總裁暨物聯網產品事業部總經理Matt Johnson表示：「隨著安全情勢的快速變化，IoT開發人員面臨越來越大的壓力，必須提升裝置安全性並滿足不斷演變的法規要求。Secure Vault運用目前用於IoT無線SoC之最先進整合式硬體和軟體安全保護來簡化開發、加速產品上市時間，協助裝置製造商開發因應未來的產品。」

Secure Vault的硬體功能可為具備成本效益之無線SoC解決方案提供優化的安全級別。安全子系統(包括專用核心、匯流排和記憶體)係與主機處理器分離，獨特硬體分離設計，可將關鍵功能(例如安全金鑰儲存管理及加密)隔離至各自的功能區域中，進一步提高整個裝置安全性。新型安全功能組合非常適合致力於解決新興監管措施的公司，使其能因應如歐洲的GDPR和美國加州的SB-327等法規。

Omdia資深網路安全分析師Tanner Johnson表示：「嵌入式安全性是IoT產品的關鍵要求，僅靠軟體更新無法解決所有不安全硬體中存在的漏洞。因此，硬體元件能為裝置安全提供第一道防線，尤其是針對IoT產品安全之新法規。」

Secure Vault以獨特的硬體和軟體功能組合提升IoT安全性，讓產品製造商更容易保護其品牌、設計和消費者數據。整合安全系統與無線SoC可協助設計人員簡化開發過程，並在產品生命週期內對連接裝置安全地進行無線(OTA)更新。藉由向連接產品提供正版、可信賴的軟體或韌體，將有助於減輕無法預料的漏洞、威脅和監管措施。

Secure Vault所提供之新安全功能包括：

安全裝置認證

連接裝置的最大挑戰之一是部署後的驗證。Silicon Labs之工廠信任佈建服務具備可選的安全編程，在IC製造時可為每個單獨晶粒提供類似出生證明的安全裝置身份憑證，實現部署後的安全性、驗證性和符合證明的健康檢查。裝置認證可確保晶片在使用壽命內的驗證性。

安全金鑰管理和儲存

裝置和資料存取安全方案的效用直接依賴於金鑰的保密性。使用Secure Vault可加密金鑰並與應用程式碼隔離。由於採用PUF所產生的主加密金鑰可對所有金鑰進行加密，因此可提供幾乎無限的安全金鑰儲存。每個裝置的啟動簽章都是獨一無二的，而主金鑰在啟動時即會建立以避免主金鑰的儲存，進一步減少攻擊途徑。

先進的竄改檢測

此特性提供廣泛的功能，從易於實現的產品周邊防竄改功能，到透過電壓、頻率和溫度操縱對晶片進行複雜的竄改檢測。駭客往往利用這些變化迫使硬體或軟體異常運行，為錯誤攻擊製造漏洞，可配置的竄改回應功能則使開發人員可設定適當的響應動作，包括中斷、重置或在極端情況下刪除金鑰。

Silicon Labs目前已對支援Secure Vault功能的新型無線SoC進行樣品檢測，預計於2020年第二季末發表。

附圖：Silicon Labs新型Secure Vault技術整合安全性保護連接產品、數據和智慧財產權抵擋新興威脅

資料來源：http://www.ctimes.com.tw/DispNews-tw.asp…