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  • token分类的五个维度

    2018-05-09 14:05:53
    前言:本文对token类型进行了全面的分析,从目的、用途、法律、底层价值以及技术层五个维度进行分类。不管是准备发行代币的创业者,还是需要对代币进行价值评估的投资者,有了一...

    前言:本文对token类型进行了全面的分析,从目的、用途、法律、底层价值以及技术层五个维度进行分类。不管是准备发行代币的创业者,还是需要对代币进行价值评估的投资者,有了一个清晰的分类框架,对于理解token本身很有帮助。本文作者是Thomas Euler,文章来自于作者所在企业博客untitled-inc.com,由蓝狐笔记社群作者Pei”翻译。

      

    区块链、比特币可谓是2017年最热门的科技话题之一。尽管已有数十亿美元的资金投入到加密token的市场中,但不仅仅社会大众普遍缺乏知识,即使是经验丰富的投资人、长期参与区块链社区的成员,对不同token类型的认知也都还尚属有限。 

    其中最主要的原因之一,也是所有新兴领域中很常见的问题,就是缺乏一套清晰、通用的定义与专门用语。举个例子,一般人会把所有的token都通称为"加密货币(cryptocurrencies)”,这个定义并不明确。鉴于语言的明确性是分析所有概念的基础,如此不精确的用语往往容易造成概念上的混淆。

     

    不管你是打算发行一个token,或对某个token进行价值评估,你都必须先了解这个token主体本身代表的意义。随著区块链社区逐渐成长与成熟,也开始出现在"现实世界"人们的视线范围内,不管是投资人、监管者、政客、还是企业领导层,无一不在密切注视这个领域的发展。

     

    其中许多人还在观察、摸索,试图形成自己的立场和应对策略。因此,区块链相关知识的明确性和可得性, 在指导人们做出有根据的、良好的决策时,是至关重要的。

     

    这也是为什么Untitled INC团队致力于开发出一个完善的分类架构,因为它可以:

     

    1)反映出现有的各种token类型;

    2)允许跨维度的分类和分析不同的token;

    3)加速普及大众对加密token的了解。

     

      

    目前的TCF(代币分类框架)版本是v1.0, 由于区块链世界的进程极快, 我们会随著新的方法论产生,即时进行迭代。所以TCF其实是一个动态的文档,未来TCF也将会持续在Untitled INC的官网上进行更新和维护。

      

    从五个Tokens进行分类

     

     

    看待token的角度有很多种,而TCF要能产生实益,在于涵盖的维度是否足够完整。在研读了不少白皮书后,我们提炼出五大维度:目的、用途、法律地位、底层价值、技术层。

     

    目的

     

    这个token的目的是什么?它被设计出来的本意为何?从目的维度出发,即点出了为什么人们泛称所有token为加密货币是一种错误的说法。

     

    "加密货币"可以是其中一种目的,但在很多情况下,token是被设计来作为运转一个特定网络及催化其成长的工具("网络型token")、或是作为投资于某个实体或资产的权益证明("投资型token")。

     

    用途

     

    用途性token("utility token")是目前针对"具有实际用途的token"比较常见的称呼,但"utility token"一词其实还可以被细分。

     

    token为持有者创造实用性的方式有好几种:

     

    (1)给予持有者使用某个网络、或获得某些服务的权利(使用权token, "usage tokens");

     

    (2)给予持有者为系统工作的权利(工作权token,"work tokens");

     

    (3)同时具有两种权利(混合型token,"hybrid tokens")。当然,也有不具备任何实用性的token。

     

    法律地位

     

    法律的角度尤为关键,但由于外在环境波动过大,情势未明朗,未来几个月都仍有可能出现大幅变动。除了时间上的不确定性外,不同的司法管辖权地区还存在地域上的不一致性。

     

    目前为较多国家所接受的大原则是:只要没有明确用途的token(即无法清楚界定为utility token者)、以及不是纯粹的"加密货币"(仅具有货币属性的),都可能会被监管单位认为是"权益型token"(security token)。

     

    有些国家比如德国,其监管单位就对加密货币的组成下了定义,但在其他许多国家,法规更新的脚步还未跟上token这个新生事物被发明的速度,所以很多项目模糊摆荡在实用性token与权益型token之间。

     

    底层价值

     

    大部分的token在创建时即具有货币价值,但价值产生的来源各有不同。有些底层价值来自于债权(“IOU, I owe you”),连结现实世界资产的权利(也称做"资产担保token")。

     

    有些底层价值则连结至发行企业未来在商业上的成功,这种类型的token被大多数司法管辖权区划分为"证券token"。

     

    最后,还有一些代币跟网络价值相关,而不是中心实体(网络价值代币),这一类是最值得玩味的价值来源,但也是最让人头大的一种分类。

     

    技术层

     

    一个token所处的区块链技术层主要可分为三层:区块链的原生层token、非原生的协议层token、应用层token。

     

    这些维度彼此之间是互补的,而非互斥的,所以基本上大部分的token在五大维度的每个维度中都可以找到一个落点,这些落点与落点间彼此是强关连的。

     

    每个度下的代表性token

     

    我们找了市场上比较具有代表性的一些token,对它们进行分类。具体的分类详见下表。

    类模型测试

     

    透过上图这样一个颗粒高度细化的架构,我们对单一token的定义就有了更精确认知,以下举几个例子来阐释TCF是怎么分类的:

    以Augur的REP token为例,它的落点属于“非原生的协议层token-网络token-网络价值token-工作权token-用途token。”

     

    以Kik公司的KIN token为例,它属于“非原生协议层token-网络token-网络价值token-用途token-证券及加密货币型token。”

     

    Steem项目属于"原生协议token-网络token-网络价值token-用途token-"。以上先分析到这,可自行找一个感兴趣的项目套用、进行分析。

     

    原型

     

    当你试著套用这个架构对一些token进行分析后,你慢慢可以从中发现一些模式。如同笔者前面说的,你可以从中发现不同token类型之间的强关联。

     

     

    加密货币

      具有价值储藏及支付功能; 帐户单位

      非由中心化机构所发行

      可挖矿或预挖矿

    token化资产

      赋予对某个资产的使用权; 类似黄金,可支持非常小规模的交易

      所连结的标的资产必须为token发行方所持有

      (鉴于第二点)因此,跟加密货币相比,token化资产存在交易对手风险

    token化平台

      非由单一个体或组织所运作的网络平台

      过去平台用户所扮演的角色比较单一; 而今在token化平台上,每个参与者可同时扮演多重的角色,角色是分布式存在的

      (财务/使用)价值在网络中自由流动

    权益型token

      token化的证券,代表投资者的投资权益(虽然目前尚未有监管基础), 具有股权和货币的特性(例如用ICO取代传统IPO的方式)

      急速崛起的新型态权益:基于其富弹性、可透过智能合约编程的特性

      在现阶段监管框架还不完备的情况下,不确定性极高

    比如网络用途的token,通常也具备网络价值,即这些token的价值取决于网络本身。同样地,投资型token通常就不具备网络价值,但会跟特定资产做连结、或是具有股权的特性。我们根据这些模式可以归结出token的原型。

     

    针对每个原型,我们用不同的图示呈现出来。读者可以参照下图、每个原型都有其对应的图示。

     

    更多内容 

     

    TCF尽管对token归类和定位起到相当作用,但它并无法涵盖到token分析的所有面向,我们还是必须要考量其他面向。

     

    加密token并不是作为独立的个体存在,它只是分布式帐本系统中的一个组成要素而已。虽然在整个系统中,token对于建立起加密经济生态的动能,扮演著关键的角色,但token层也只是分布式帐本系统分层中的其中一层。另外两层分别是治理层和科技层,治理层和科技层中间透过token层连接。

     

    分布式帐本系统的分层详见下图,笔者不打算在本文中讲述太多细节,因为这些内容未来都值得独立一篇讲述。目前,你只需要先记住,在评估任何一个分布式帐本技术项目时,token绝对不是唯一的关注点,你应该通盘考量整个系统。

     

    完整的token分框架

     

    下图是完整的token分类模型:

     

    在我们设计这项框架时,有两个潜在维度是我们曾经想过、但最终并未纳入的:分别是"发行方式"和"供给结构"。没纳入的原因在于,发行方式只是一次性事件,并不能代表token本身的特性,在长期来看,token的发行方式并不会对token的表现造成影响。

     

    至于供给结构(固定总量、增发有上限、增发无上限),我们还是有些没把握。一方面,这个要素在进行投资决策时非常攸关; 但另一方面,它并不属于token本身的特性,而更像是整个系统中的一项属性(所以你可以看到,我们最后选择把它含盖在DLT系统分层下的token层中,但不把它归到token本身的维度)。

     

    写在最后

     

    随者区块链技术日趋成熟,赋予区块链术语清晰和明确的定义显得尤为重要。我们希望创造出一个共享资源,让大众更能够更加深入地理解token的含意,也让每个人都可以为改进这个架构做出一点贡献。

     

    本文的分类架构由作者ThomasEuler和几个Untitled INC的同事一起开发完成的。此外,Peter Trapp, Prof.Dr. Andranik Tumasjan, Dr. Oliver Krause, Dr.Karl-Michael Henneking,Daniel Pichler 也对本分类有贡献。

    风险警示:蓝狐所有文章都不构成投资推荐,投资有风险,建议对项目进行深入考察,慎重做好自己的投资决策。

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  • 我们知道宇宙有四个维度,但为什么只有四个,而不是5个甚至...宇宙可能有第五个维度的想法是在意识到宇宙有四个维度之后产生的。1919年,就在爱因斯坦发表他的广义相对论四年后,一位名叫卡鲁扎的科学家提出了这个想...

    我们知道宇宙有四个维度,但为什么只有四个,而不是5个甚至更多呢?

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    弦理论学家声称宇宙有很多维度:0、11、26,但是除了4个维度外,所有维度都卷曲得太小了,我们无法探测到它们。

    这不是我想说的。我说的是一个真正的第五维度,它和其他四个维度一样大,一样不弯曲。

    宇宙可能有第五个维度的想法是在意识到宇宙有四个维度之后产生的。1919年,就在爱因斯坦发表他的广义相对论四年后,一位名叫卡鲁扎的科学家提出了这个想法,并把他的论文寄给了爱因斯坦。卡鲁扎必须解释为什么第五维度可以在无形的情况下存在。

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    • 卡鲁扎

    毕竟,如果你和我同意在宇宙的任何地方见面,我只需要给你三个数字(如纬度、经度和高度)和时间。我不需要把我们的会面地点定在第五维的某个地方。

    卡鲁扎对我们为什么看不见第五维的解释是一个叫做圆柱度的假设。想法很简单:我们看不到第五维度,因为在第五维度中一切都是一样的。它就像一个长方形的面包。如果你想要的只是一片,在哪里切都无所谓。总是一样的。

    每个人都认为这不是一个明智的想法,这就是为什么一个叫克莱因的科学家后来说,不,维度是不一样的,它只是卷得很小。后来,弦理论学家运用现在被称为卡鲁扎-克莱因理论来描述他们的万物理论。

    但是,假设卡鲁扎是对的呢?假设宇宙有第五维,所有东西都是一样的,但如果不是完全一样呢?

    下面是第五维度的一些含义

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    基本观点是宇宙有第五个维度,但我们通常无法探测到这个维度,不是因为所有东西都完全相同,而是因为,当我们测量任何东西时,我们只能感知到一个平均值或随机值。

    如果这是真的,那就意味着量子力学不是随机的,而是在一个基本上看不见的维度中经典运动的结果。

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    让我们看一个类比:想象一个密封的气体盒子。气体箱处于平衡状态,所以它的状态不随时间改变。当我们把气压计或温度计放进盒子时,它的读数总是相同的,例如,1大气压和20摄氏度。然而,盒子里所有单独的气体分子都在不停地运动。所以它是随着时间变化的,但我们无法察觉这种变化,因为我们太大了,我们只能测量永不变化的平均值。

    在量子力学中也是如此。我们的宇宙不仅在时间上改变,而且在第五维上改变。

    不像时间,熵总是增加,在第五维,熵本质上是常数。恒定的熵使运动在那个维度不可见。我可以用下面的例子来说明这一点:

    一个思想实验

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    假设我们想要建造一个可以测量第五维度变化的时钟。这只钟从不准时地走。相反,它只是被设计用来改变另一个维度,我将称之为量子维度。

    所有时钟的工作都是基于某一做功的过程,即势能转化为动能的过程,例如下落的岩石或水、旋转的行星、释放的弹簧或衰变的放射性原子。似乎我们可以通过一些类似的变换来确定量子维数的变化。

    在那个维度中引入了一些类似于动能的东西,它是量子物理学中使整个过程有效的必要组成部分。因此,我们可以建立一个基于我们准备的量子场的时钟,并准备根据它在这种动能形式下的变化来测量。

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    现在,时钟依赖于另一个原理,那就是熵增。这是一个更加微妙的问题,但是,为了记录时间的流逝,我们至少需要知道两个时间点,一个过去的时间点,一个现在的时间点。为了做到这一点,时钟必须做有用的工作,这需要某种能量流和熵的增加。这提供了时钟的方向性,用来区分过去和现在。没有它,所有的瞬间,过去和未来,本质上是一样的。

    这就是时钟在量子维度上不工作的原因。在任何一个给定的点上,去掉一个滴答的可能性和加上一个滴答的可能性是一样的,所以你最终得到的滴答的数量将是随机的,平均来说,是零。

    另一种考虑第五维度的方法是,它像时间一样运动,因为我们在它上面移动(不像空间,我们可以通过加速自由移动),但它没有箭头,不像时间。时间之箭让我们得以感知它。没有箭头,没有过去,没有未来,只有现在。

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    解决这个问题的一种方法可能是一起观察我们在量子维度和时间中的流动,并创造一个在时间中改变的混合时钟。我们能区分量子维度和时间的变化吗?也许如此。

    布朗运动是一个很好的类比

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    目前,我们意识到这个维度的唯一方式是在量子测量中,感知到总是在那个维度中发生的个体波动。这些不是平均值,而是对随机性的测量。

    这有点像观察布朗运动,观察气体和液体中微小物体的振动。布朗运动通常是我们看不见的,除非我们在显微镜下看非常小的物体。然后,它通过振动变得可见,比如,花粉不断受到周围液体分子的轰击。

    因此,通过观察量子效应的行为,如单个粒子的光或电子,我们可以意识到这个维度,但我们不能直接通过它感知我们的流动。

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    你可以用布朗运动做一种时钟。简单地把一块花粉放在一个点上,然后记录你把它放在哪里。随着时间的推移,它会遵循所谓的随机运动。平均而言,它所移动的距离与所经过时间的平方根成正比。当液体处于平衡状态时,你可以观察并记录它。我们能在量子力学中做同样的事情吗?

    透过第五维的透镜,量子物理学不再神秘或怪异。量子物理的所有奇怪的效应,比如它可以是多个物体,然后在被观察时突然变成一个物体,以及它的非局域性质,都可以被解释为第五维的经典运动。

    因此,卡鲁扎可能一直是对的,但在他没有把他的发现与量子物理学联系起来这一点上是错的。相反,他的理论是经典极限的量子版本的理论。

    更多支持卡鲁扎理论的理由。

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    有更多的理由去支持卡鲁扎的想法,因为,如果将第五维与爱因斯坦的时空广义相对论结合起来,就会得到一个理论,其中五个维的广义相对论等于四个维和电磁的广义相对论,这意味着说电磁是第五维的引力。

    如果你像卡鲁扎那样做一个严格的圆柱度假设,你就得到了这两个力,但是,如果你稍微放宽它,你也可以证明物质本身只是在第五维时空曲率的变化。这意味着没有实际的物质,只有时空几何。

    保罗·韦森是这个想法的主要支持者,直到他去世。基本的想法是,如果我们假设是五维,我们不需要物质。我们只需要真空中的爱因斯坦理论。(这个理论并不能解释很多量子现象,比如测量力,所以它是不完整的。)

    韦森的方法是严格的经典,而我的是一个完全的量子理论(尽管不是万能理论)。因此,它解释了第五维不仅是电磁和物质,而且是量子物理和所有我们在那个理论中观察到的奇怪现象。

    我们怎么确定呢?

    第五个维度是真的还是假的,取决于我们在观察它的时候是否能脱离标准理论。例如,其中一个区别可能是,观察过程的不同表现取决于它们是在一个维度中流动还是实际上是随机的。这种思想叫做遍历性。

    遍历性是一个很有趣的术语,它指的是在一段时间内平均一个物理过程和在其构型空间上平均一个物理过程的等价性,比如说,一盒气体中的一组分子的所有可能排列的空间。一盒分子可以说是遍历的,因为在无限长的时间内,每种可能的构型都会达到。

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    如果一个系统的构型在无限长的时间内都无法达到,我们就说它是非遍历的。如果量子理论是一个五维的流,那么任何非遍历量子系统都将不同于标准量子理论,因为标准量子理论是基于一个配置空间的平均。

    另一种可能是,即使所有的物质和力都是遍历的,有些可能没有所谓的热力学极限,也就是说,他们的标准量子理论根本不存在。这可能是重力的情况。在这种情况下,引力理论可能存在,而它的标准量子理论则不存在。斯蒂芬·霍金在他的黑洞热力学理论中遇到了这个问题。黑洞的热力学极限在标准统计理论中不存在,但它确实以时间流的形式存在。

    在任何情况下,如果我们在第五维度运动但没有意识到它,这并不一定意味着我们不能通过它影响我们的运动。例如,爱因斯坦证明,我们可以通过加速或靠近强引力物体(如中子星或黑洞)来改变我们的运动。我们可能无法及时做出180度大转弯,但我们可以在一定程度上影响它。这第五个维度可能是相似的,在这种情况下,发现它并学习如何操作它可以打开一个科学和工程的广泛的可能性,这是四维根本不能提供的。

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  • Hofstede's Five Dimension:Hofstede的五个维度Hofstede’s Five Dimensioncomparison of Germany and ChinaHofstede’s Five DimensionsHofstede’s five dimensions are a useful tool to give someone an ...

    Hofstede's Five Dimension:Hofstede的五个维度

    Hofstede’s Five Dimension

    comparison of Germany and China

    Hofstede’s Five Dimensions

    Hofstede’s five dimensions are a useful tool to give someone an insight of different cultures. These elements give a country’s behaviour tendencies rather than an exact prescription.

    There are weaknesses to Hofstede’s Five Dimension theory as it may too easily encourage stereotyping. Even in countries as small as the UK, not all citizens are alike – e.g. it is argued that the culture in the North of England is quite different to the South. Hofstede has also been criticized for being too simplistic; however Hofstede’s theory does give us a general base to work from.

    74 countries are listed on Hofstede’s website from which information can be drawn to make comparisons not only between countries but against the world average to give a broader picture. The following graph gives a comparison between Germany and China. It also allows for assessment against the Asian average and World average and our own British culture as benchmarks.

    Hofstede Comparison: UK, Germany, China

    Asian Average and World Average

    Comparison of Germany and China

    Power Distance Index Germany 35 LOW China 80 HIGH

    Individualism Germany 67 HIGH China 66 LOW

    Masculinity Germany 66 HIGH China 66 HIGH

    Uncertainty Avoidance Germany 65 HIGH China 30 LOW

    Long Term Orientation Germany 31LOW China 118 HIGH

    Power Distance Index – PDI

    Power Distance measures equality of power in society and how much people are willing to allow or give in to superiority. Countries with high scores tend to operate with power being given to the top few, with little room for lower rank intervention. Low scoring countries either spread power through delegation or encourage input from more levels of society.

    Germany 35 China 80 World Average 55

    LOW POWER DISTANCE CULTURES

    HIGH POWER DISTANCE CULTURESDemocratic managementAutocratic managementManagement and subordinates treat one another as equals. Mutual respect

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  • 五个维度是算力也就是芯片的性能、灵活性、同构性、成本和功耗。 首先就是算力,也就是芯片的性能。这里的性能有很多方面,比如这个芯片做浮点或者定点数运算的时候,每秒的运算次数,以及这个芯片的峰值性能和

    目录

    说明

    CPU

    GPU

    ASIC

    FPGA


    说明

    本文参考:https://mp.weixin.qq.com/s/i7g9ApGi2Z8H9xI4JvqO6w,这边篇文章对常用的AI芯片做了比较客观的分析,我截取了部分内容,以便收藏备用。

    最常见的四种芯片是CPU、GPU、ASIC、FPGA。五个维度是算力也就是芯片的性能、灵活性、同构性、成本和功耗。

    首先就是算力,也就是芯片的性能。这里的性能有很多方面,比如这个芯片做浮点或者定点数运算的时候,每秒的运算次数,以及这个芯片的峰值性能和平均性能等等。灵活性指的是这个AI芯片对不同应用场景的适应程度。也就是说,这个芯片能不能被用于各种不同的AI算法和应用。

    同构性指的是,当我们大量部署这个AI芯片的时候,我们能否重复的利用现有的软硬件架构和资源,还是需要引入其他额外的东西。举个简单的例子,比如我的电脑要外接一个显示器,如果这个显示器的接口是HDMI,那么就可以直接连。但是如果这个显示器的接口只有VGA或者DVI或者其他接口,那么我就要买额外的转接头才行。这样,我们就说这个设备,也就是显示器,它对我现有系统的同构性不好。

     

    https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/ibcZDt1IvHVA26o4ricnotTOibaNurRYD8IlkWbU4nhprXLWVP5a4RESgqtiaxK6HktEFvsYMZeqXVjAJ5O7DUSuLw/640?wx_fmt=png&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1

    成本和功耗就比较好理解了。成本指的就是钱和时间,当然如果细抠的话,还有投入的各种人力物力,以及没有选择其他芯片带来的机会成本等等。不过归根到底还是钱和时间。成本包含两大部分,一部分是芯片的研发成本,另一部分是芯片的部署和运维成本。

    功耗就更好理解了,指的就是某种AI芯片对数据中心带来的额外的功耗负担。

     

    CPU

    对于CPU来说,它仍然是数据中心里的主要计算单元。事实上,为了更好的支持各种人工智能应用,传统CPU的结构和指令集也在不断迭代和变化。
    比如,英特尔最新的Xeon可扩展处理器,就引入了所谓的DL Boost,也就是深度学习加速技术,来加速卷积神经网络和深度神经网络的训练和推理性能。但是相比其他三种芯片,CPU的AI性能还是有一定差距。
    CPU最大的优势就是它的灵活性和同构性。对于大部分数据中心来说,它们的各种软硬件基础设施都是围绕CPU设计建设的。所以CPU在数据中心的部署、扩展、运维,包括生态其实都已经非常成熟了。它的功耗和成本不算太低,但也还在可接受的范围内。

    GPU

    GPU有着大规模的并行架构,非常适合对数据密集型的应用进行计算和处理,比如深度学习的训练过程。和CPU相比,GPU的性能会高几十倍甚至上千倍。因此业界的很多公司,都在使用GPU对各种AI应用进行加速。https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/ibcZDt1IvHVA26o4ricnotTOibaNurRYD8Is11ZV9Lb9mQvk9r4bngPVAn6O0OmPada7voJlskP5nUND1gzc4M9nw/640?wx_fmt=png&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1
    GPU的另外一个优势,是它有着比较成熟的编程框架,比如CUDA,或者OpenCL等等,这是GPU在AI领域得到爆发最直接的推动力量之一,也是GPU相比FPGA或者ASIC的最大优势之一。
    但是,GPU的最大问题就是它的功耗。比如,英伟达的P100、V100和A100 GPU的功耗都在250W到400W之间。相比于FPGA或ASIC的几十瓦甚至几瓦的功耗而言,这个数字显得过于惊人了。目前深度学习训练用的GPU主要是英伟达的GPU。

    ASIC

    ASIC就是所谓的人工智能专用芯片。这里的典型代表,就是谷歌阿尔法狗里用的TPU。根据谷歌的数据,TPU在阿尔法狗里替代了一千多个CPU和上百个GPU。
    https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/ibcZDt1IvHVA26o4ricnotTOibaNurRYD8IdvkeCzRQC3OMjIwyPfb5CJuV4yomb6fHHHRZlymgs4zib2OeUcfB4Uw/640?wx_fmt=png&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1
    在我们的衡量体系里,这种AI专用芯片的各项指标都非常极端,比如它有着极高的性能和极低的功耗,和GPU相比,它的性能可能会高十倍,功耗会低100倍。https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/ibcZDt1IvHVA26o4ricnotTOibaNurRYD8IxY7gKj3HO2iaT3ceYG1C01aiarYsgSNRO3NUfCSAToYlcovpRIaAo1DQ/640?wx_fmt=png&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1
    但是,研发这样的芯片有着极高的成本和风险。与软件开发不同,芯片开发全程都需要大量的人力物力投入,开发周期往往长达数年,而且失败的风险极大。放眼全球,同时拥有雄厚的资金实力和技术储备以进行这类研发的公司,大概用两只手就能数的出来。也就是说,这种方案对于大多数公司而言并可能没有直接的借鉴意义。
    此外呢,AI专用芯片的灵活性往往比较低。顾名思义,包括谷歌TPU在内的AI专用芯片,通常是针对某种特定应用而设计开发,因此它可能很难适用于其他的应用。在使用成本的角度,如果要采用基于ASIC的方案,就需要这类目标应用有足够的使用量,以分摊高昂的研发费用。同时,这类应用需要足够稳定,避免核心的算法和协议不断变化。而这对于很多AI应用来说是不现实的。
    值得一提的是,我国在人工智能专用芯片领域涌现出来了一波优秀的公司,比如寒武纪、地平线,还有之前被赛灵思收购的深鉴科技等等。受篇幅限制,关于这些公司的具体产品和技术,这里就不再展开了。https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/ibcZDt1IvHVA26o4ricnotTOibaNurRYD8IlPiciblZFyn1GmgIib79TBtrnHZ2cvytuJoYgwFvM0oQkn9QGA7vwJCbw/640?wx_fmt=png&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1

    FPGA

    最后再来说一下FPGA。我个人认为,FPGA能够在这些性能指标中达到比较理想的平衡。当然了,我目前的职业就和FPGA紧密相关,所以这个结论有屁股决定脑袋之嫌,谨供大家借鉴。
    https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/ibcZDt1IvHVA26o4ricnotTOibaNurRYD8Iypp4b4IOhCOZpllMPGPQBOaVmDwjhBjGzpUH30tA6FqCSKia7rRYKlA/640?wx_fmt=png&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1
    在性能方面,FPGA可以实现定制化的硬件流水线,并且可以在硬件层面进行大规模的并行运算,而且有着很高的吞吐量。
    FPGA最主要的特点其实是它的灵活性,它可以很好的应对包括计算密集型和通信密集型在内的各类应用。此外,FPGA有着动态可编程、部分可编程的特点,也就是说,FPGA可以在同一时刻处理多个应用,也可以在不同时刻处理不同的应用。
    在数据中心里,目前FPGA通常以加速卡的形式配合现有的CPU进行大规模部署。FPGA的功耗通常为几十瓦,对额外的供电和散热等环节没有特殊要求,因此可以兼容数据中心的现有硬件基础设施。
    在衡量AI芯片的时候,我们也经常使用性能功耗比这个标准。也就是说,即使某种芯片的性能非常高,但是功耗也非常高的话,那么这个芯片的性能功耗比就很低。这也是FPGA相比GPU更有优势的地方。https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/ibcZDt1IvHVA26o4ricnotTOibaNurRYD8I1BpWxCqbwYfXibWvVQwdPlGlke4iatzEzNuKOCCpEHPDSmKuD50a06ew/640?wx_fmt=png&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1
    在开发成本方面,FPGA的一次性成本其实远低于ASIC,因为FPGA在制造出来之后,可以通过重复编程来改变它的逻辑功能。而专用芯片一旦流片完成就不能修改了,但是每次流片都会耗资巨大。这也是为什么包括深鉴在内的很多AI芯片的初创企业,都使用FPGA作为实现平台的原因。
    所以说,相比其他硬件加速单元而言,FPGA在性能、灵活性、同构性、成本和功耗五个方面达到了比较理想的平衡,这也是微软最终选用FPGA,并在数据中心里进行大规模部署的主要原因。

     

    参考文章:https://mp.weixin.qq.com/s/i7g9ApGi2Z8H9xI4JvqO6w

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