【導(dǎo)讀】在芯原AI專題技術(shù)研討會(huì)上，芯原高級(jí)副總裁、定制芯片平臺(tái)事業(yè)部總經(jīng)理汪志偉表示，“大模型”與AIGC對(duì)于算力需求正在不斷升級(jí)，這既然體現(xiàn)在云端，也體現(xiàn)在邊緣端和終端：云端訓(xùn)練主要側(cè)重于高性能計(jì)算、大數(shù)據(jù)分析、海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，邊緣計(jì)算則側(cè)重于推理、實(shí)施決策和部分?jǐn)?shù)據(jù)訓(xùn)練，終端數(shù)據(jù)采集則涵蓋原始數(shù)據(jù)采集、帶AI的智能傳感器、為大模型提供Tokenized的數(shù)據(jù)輸入。要解決這些從“云”到“端”的算力問題，就需要相應(yīng)的硬件、相應(yīng)的芯片。
6月13日，在芯原AI專題技術(shù)研討會(huì)上，芯原高級(jí)副總裁、定制芯片平臺(tái)事業(yè)部總經(jīng)理汪志偉表示，“大模型”與AIGC對(duì)于算力需求正在不斷升級(jí)，這既然體現(xiàn)在云端，也體現(xiàn)在邊緣端和終端：云端訓(xùn)練主要側(cè)重于高性能計(jì)算、大數(shù)據(jù)分析、海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，邊緣計(jì)算則側(cè)重于推理、實(shí)施決策和部分?jǐn)?shù)據(jù)訓(xùn)練，終端數(shù)據(jù)采集則涵蓋原始數(shù)據(jù)采集、帶AI的智能傳感器、為大模型提供Tokenized的數(shù)據(jù)輸入。要解決這些從“云”到“端”的算力問題，就需要相應(yīng)的硬件、相應(yīng)的芯片。
芯原IP業(yè)務(wù)全球市場(chǎng)領(lǐng)先
芯原是一家能提供從IP到芯片設(shè)計(jì)、定制芯片一站式服務(wù)的完整解決方案的公司，擁有六大類處理器IP儲(chǔ)備（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NPU、圖形GPU、視頻VPU、音頻/語音DSP、圖象信號(hào)ISP、顯示處理IP）所有的這些處理器IP都會(huì)在我們?cè)O(shè)計(jì)AIGC相關(guān)的芯片里面都會(huì)用到。
目前，芯原的IP業(yè)務(wù)已經(jīng)在全球市場(chǎng)處于領(lǐng)先地位，半導(dǎo)體IP收入排名全球第七，License收入排名全球第五。
具體而言，視頻處理器（VCU）市占率排名全球第一，全球前二十大云平臺(tái)解決方案提供商中12個(gè)采用了芯原的IP；NPU全球累積出貨超1億顆，已被72家客戶用于其128款人工智能芯片中，擁有超過10個(gè)市場(chǎng)應(yīng)用領(lǐng)域；GPGPU在全球搭載出貨量接近20億。
汪志偉解析道，這幾年發(fā)展非常好的NPU、GPGPU直接貢獻(xiàn)到了AI機(jī)器人大模型所需的算力芯片和算力應(yīng)用上；VPU經(jīng)歷了三年發(fā)展，它既可以進(jìn)行圖象的“放大、縮小、畫質(zhì)增強(qiáng)”，也可以成為AIGC生成式視頻與圖象的一部分；數(shù)?；爝@一部分，也支持到從250nm～5nm的不同芯片工藝節(jié)點(diǎn)，而且是在各個(gè)不同的方向上都有合作。
豐富的流片經(jīng)驗(yàn)
為了更好的為AIGC提供IP，就一定需要一個(gè)平臺(tái)，即芯原的定制芯片服務(wù)平臺(tái)。每年該平臺(tái)幫助客戶設(shè)計(jì)30顆以上的芯片，全球首批7nm EUV芯片在2018年一次流片成功，已有多顆5nm芯片成功量產(chǎn)與流片。
汪志偉強(qiáng)調(diào)，芯原在各種先進(jìn)工藝節(jié)點(diǎn)都有著豐富的流片與量產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)，從28nm～5nm有大量的流片與量產(chǎn)的經(jīng)驗(yàn)。
持續(xù)迭代的系統(tǒng)級(jí)芯片設(shè)計(jì)平臺(tái)
芯原針對(duì)系統(tǒng)級(jí)芯片的設(shè)計(jì)平臺(tái)SiPaaS已經(jīng)迭代很多年，i.MX覆蓋前端到后端。而該平臺(tái)為云端設(shè)計(jì)的芯片都與AI和AIGC相關(guān)。
“我們的SiPaaS系統(tǒng)設(shè)計(jì)平臺(tái)經(jīng)過多年不斷演進(jìn)，每年都有大量芯片基于該平臺(tái)進(jìn)行設(shè)計(jì)和流片。由于積累了豐富的技術(shù)，可以支持不同處理器架構(gòu)、總線和存儲(chǔ)器。因此，每次設(shè)計(jì)新一代芯片時(shí)，差距都非常小。這也是為什么我們的一次流片成功率能達(dá)到90%以上?！蓖糁緜ケ硎?，芯原從前端設(shè)計(jì)入手，近年來已經(jīng)擴(kuò)展到軟件設(shè)計(jì)，并將完整的軟件SDK交付給客戶。
舉例來說，一家全球性芯片大廠利用SiPaaS設(shè)計(jì)的轉(zhuǎn)碼芯片，是全球首批5nm高性能轉(zhuǎn)碼芯片之一，目前已經(jīng)應(yīng)用在數(shù)據(jù)中心。該芯片搭載了芯原自己的AI引擎，通過AI解碼后的圖像，可以生成新的圖像和視頻內(nèi)容。
再舉例來說，芯原還為客戶設(shè)計(jì)了用于數(shù)據(jù)中心的高算力AIGC芯片，適用于訓(xùn)練和推理，內(nèi)核包括多核高性能CPU和芯原高性能GPGPU-AI IP。由于高性能AIGC芯片需要非常龐大的帶寬，這款芯片還搭載了6400Mhz的HBM3。
為滿足數(shù)據(jù)中心對(duì)算力不斷增長(zhǎng)的需求，芯原設(shè)計(jì)了支持Chiplet互聯(lián)的芯片。它可以通過4～6路接口互聯(lián)，將4顆以上的芯片拼接在一起。
汪志偉介紹，芯原為客戶設(shè)計(jì)的芯片面積已經(jīng)達(dá)到六七百平方毫米，已經(jīng)接近光照極限，很難進(jìn)一步增大面積，這種情況下Chiplet設(shè)計(jì)就是解決算力問題的途徑之一。
芯片需要軟件的支持，因此，芯原提供從IP到芯片再到軟件的一站式完整解決方案。通過這套解決方案，能夠充分發(fā)揮硬件性能的完整軟件協(xié)議棧，從底層到中間層，滿足推理和訓(xùn)練的要求，解決芯片間和板卡間互聯(lián)的通信問題。
通過車規(guī)認(rèn)證的的設(shè)計(jì)流程
汽車是邊緣AIGC重要應(yīng)用場(chǎng)景之一，芯原設(shè)計(jì)流程早在兩年前就通過了車規(guī)安全認(rèn)證，目前已經(jīng)有多個(gè)客戶和項(xiàng)目在進(jìn)行車規(guī)芯片設(shè)計(jì)。
芯原設(shè)計(jì)的自動(dòng)駕駛芯片支持300TOPS～500TOPS算力，能夠在車上運(yùn)行大模型，實(shí)現(xiàn)超高算力。需要強(qiáng)調(diào)的是，芯原在設(shè)計(jì)階段就完成了基礎(chǔ)軟件的開發(fā)，如多目標(biāo)檢測(cè)和自動(dòng)泊車功能。這樣，當(dāng)客戶收到芯片后，就可以在一個(gè)月內(nèi)使用視覺、AI、傳感器和自動(dòng)駕駛等車載功能，幫助客戶大大縮短整車的上市時(shí)間。
此外，在座艙中，芯原實(shí)現(xiàn)了人臉識(shí)別、手勢(shì)識(shí)別和駕駛員狀態(tài)識(shí)別等基礎(chǔ)算法和功能，提供基礎(chǔ)算法軟件平臺(tái)。對(duì)于軟件能力或算法較弱的客戶，這些平臺(tái)可以幫助其在基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化和二次開發(fā)，針對(duì)自身需求微調(diào)算法或模型。
針對(duì)智慧出行應(yīng)用，芯原按照高算力、低功耗、高可靠性要求，設(shè)計(jì)開發(fā)所需的平臺(tái)化的Chiplet方案及相關(guān)技術(shù)，并提供從Chiplet、Die-to-Die接口、封裝到軟件的整體解決方案。
不止如此，早在2022年4月2日，芯原宣布正式加入U(xiǎn)CIe（Universal Chiplet Interconnect Express）產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟。
作為中國(guó)大陸首批加入該組織的企業(yè)，芯原將與UCIe產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟其他成員共同致力于UCIe版本規(guī)范和新一代UCIe技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的研究與應(yīng)用，為芯原Chiplet技術(shù)和產(chǎn)品的發(fā)展進(jìn)一步夯實(shí)基礎(chǔ)。
為邊緣帶來AIGC
在邊緣計(jì)算領(lǐng)域，芯原同樣擁有許多成果。
比如說，客戶設(shè)計(jì)的AI-ISP目前已經(jīng)成功流片，并應(yīng)用于國(guó)內(nèi)一家手機(jī)大廠。該芯片從確定到流片僅用9個(gè)月時(shí)間。
該AI-ISP芯片帶有AI增強(qiáng)功能，算力強(qiáng)勁，可以輕松運(yùn)行一般的推理任務(wù)，能夠提高手機(jī)用戶圖像成像質(zhì)量，獲得更好效果。這也是AIGC的一部分，所有的原始數(shù)據(jù)和通過AI處理的數(shù)據(jù)都可以通過手機(jī)上傳到云端，作為云端訓(xùn)練數(shù)據(jù)的一部分。
在端側(cè)比較典型的另一個(gè)案例是Open Se Cura項(xiàng)目，這是一個(gè)低功耗安全智能傳感芯片，與谷歌合作開發(fā)。
該芯片在端側(cè)幫助大模型采集數(shù)據(jù)，適用于智能門鈴、安全攝像頭和智能圖像處理，還可以用于語音和圖像的喚醒功能。芯原進(jìn)行了許多數(shù)字設(shè)計(jì)的最佳實(shí)踐，從確定到設(shè)計(jì)完成僅用了七個(gè)半月的時(shí)間。
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