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AI浪潮下的基于RISC-V的DSA架構(gòu)芯片

時擎科技 ? 2023-08-05 08:19 ? 次閱讀
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最近,世界半導(dǎo)體大會在南京順利閉幕。展會期間,記者采訪到了時擎科技董事長蔣壽美,聊了聊關(guān)于DSA架構(gòu)芯片的發(fā)展與時擎科技的戰(zhàn)略規(guī)劃。

時擎科技成立于2018年,一直專注于邊端智能交互和信號處理芯片的研發(fā)。公司現(xiàn)有員工近百人,總部位于上海張江,并在無錫、深圳和香港設(shè)有子公司或分公司,成立以來先后完成過SIG海納亞洲、浦東科創(chuàng)、邦明資本、海望資本、新尚資本、濟(jì)南高新等知名投資機(jī)構(gòu)的多輪投資。據(jù)了解,時擎科技是國內(nèi)最早投入RISC-V處理器研發(fā)的團(tuán)隊之一,基于RISC-V指令架構(gòu)研發(fā)了一系列領(lǐng)域?qū)S眉軜?gòu)的DSA智能處理器和DSP信號處理器。

過去,RISC-V在業(yè)界總被認(rèn)為是ARM的替代品,而蔣壽美認(rèn)為,在AI時代,RISC-V架構(gòu)可以發(fā)揮更多潛力。

另起爐灶,沒包袱


進(jìn)入2023年,AI讓芯片的算力得到無與倫比的表現(xiàn)。作為軟件,AI可以說已經(jīng)榨干了所有芯片的極限。而當(dāng)摩爾定律腳步放緩,硬件成長速度變慢,算力從哪來?

目前,面對AI算法對硬件算力的壓榨,實行專用架構(gòu),或者說對AI算法進(jìn)行特定優(yōu)化的芯片成為化解高算力需求的新趨勢。目前專用芯片可以分為常規(guī)的CPU、GPU,以及FPGAASIC。芯片從CPU到ASIC,專用性依次提升,但通用性也相應(yīng)下降。ASIC作為專用芯片,它甚至只能跑固定算法,不過換來的則是超越所有芯片的運行速度與更低的功耗。有數(shù)據(jù)顯示,相對同級別CPU、GPU,該類ASIC芯片可提高運算性能15倍至30倍,并提高能耗效率30倍至80倍。不過,目前AI算法還正處于快速迭代中,將算法直接固定下來顯然不劃算。因此,專用性與通用性兩手抓的DSA架構(gòu)與FPGA受到更多的關(guān)注。

2017年,David Patterson與John Hennessy在“體系結(jié)構(gòu)的黃金年代”主題演講中提出了DSA架構(gòu)。相比FPGA,DSA更像是ASIC的升級版或回調(diào)版,而不是FPGA的改進(jìn)。DSA可以為某類應(yīng)用進(jìn)行特定優(yōu)化,實現(xiàn)更高的能效比。在RSIC-V高靈活性優(yōu)勢的加持下,DSA架構(gòu)還能發(fā)揮出更多優(yōu)勢,其中就包括能耗。從另一方面來說,目前FPGA已較為成熟,已經(jīng)有不少服務(wù)器用上了FPGA,但在新興的邊緣計算領(lǐng)域,由于對功耗較為敏感,DSA正在獲取更多市場。

邊緣AI,RISC-V的舞臺


RISC-V并不是適合所有的AI模型。很明顯,在AI大模型方面,由于其需要的極高算力與超高的相關(guān)資源消耗,讓幾乎所有RISC指令集望而卻步。以ChatGPT這類大模型為例,據(jù)OpenAI測算,ChatGPT訓(xùn)練階段總算力消耗約為3640 PF-days(約1PFLOP/s效率跑3640天),GPT-3訓(xùn)練成本預(yù)計能達(dá)到500萬美元/次。

邊緣AI,無法承載大模型對算力的高需求,瞄準(zhǔn)單一領(lǐng)域、對算力要求相對低的小模型AI則可以施展拳腳,RISC-V的機(jī)會就來了。尤其是物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,RISC-V已經(jīng)展現(xiàn)出了優(yōu)勢。前文提到,RISC-V的輕量化帶來靈活性優(yōu)勢,這一點也正好匹配了IOT領(lǐng)域的發(fā)展。2021年,RISC-V芯片數(shù)量已經(jīng)突破10億顆,其中最多應(yīng)用在語音識別、AI視覺、智能家電、工業(yè)控制、物聯(lián)網(wǎng)安全等領(lǐng)域。

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基于AT1601的環(huán)形全向麥克風(fēng)方案模組和成品應(yīng)用

蔣壽美表示,時擎科技創(chuàng)立之初就瞄準(zhǔn)AI物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域?!澳壳暗奈锫?lián)網(wǎng)市場還相對碎片化,并不像手機(jī)、筆記本電腦等有很大很完整的市場,不過也應(yīng)發(fā)現(xiàn)其發(fā)展趨勢,憑借RISC-V架構(gòu)的優(yōu)勢走進(jìn)賽道,才有更好的發(fā)展。成立5年以來,時擎科技一直聚焦在AIOT領(lǐng)域,并不斷在更多細(xì)分領(lǐng)域拓展業(yè)務(wù)。

從算法角度看,RISC-V指令集恰好與邊緣AI算法相匹配,自然能在AIOT領(lǐng)域呼風(fēng)喚雨。有專家認(rèn)為,RISC-V的指令集可以根據(jù)具體的應(yīng)用需求進(jìn)行裁剪和定制,因此可以更好地適應(yīng)不同的AI算法,包括深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。更重要的是,AI算法,無論是大模型還是小模型,都離不開算力屬性的支持。既要算力高,又要迭代快適應(yīng)廣,更輕更便捷的RISC-V非常適合。

還有一點非常重要,由于RISC-V指令集非常靈活,在設(shè)計芯片時,單個IP可以更加靈活的進(jìn)行組合或重構(gòu)(自行增減指令集或者核心數(shù)量),而不是必須遵守固有的IP協(xié)議,較死板的應(yīng)用IP核。簡單來說,RISC-V的IP相比其他IP還能繼續(xù)“拆解”,以解決芯片設(shè)計的多種情況。同時,這也為RISC-V架構(gòu)帶來了更高的擴(kuò)展性,設(shè)計師可以像玩樂高積木一樣任意拆分模塊,組合出理想中的芯片來。

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AT5050端側(cè)智能視覺處理芯片及基于AT5050的UVC模組

時擎科技眼中的AI時代


就ARM或X86的選擇上,一家中小規(guī)模的公司,一旦選擇在某個指令集上發(fā)力,就要投入大量人力資源去迎合。那么RISC-V怎么從早已成熟的ARM架構(gòu)中搶奪本來就稀缺的芯片人才呢?

蔣壽美表示,其實應(yīng)用RISC-V指令集并不會給芯片設(shè)計工程師造成很大困難。ARM與RISC-V之間的切換,就像是具有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)知識的程序員,在C語言Python之間的切換一樣。變化的只是指令,不變的是整體的設(shè)計理念。蔣壽美認(rèn)為,一個熟練掌握ARM架構(gòu)的設(shè)計師,可能僅需半個月就能切換到RISC-V的開發(fā)上來。

AI浪潮下,時擎科技發(fā)展加速。

據(jù)官方消息,公司近3年來取得了業(yè)績的快速成長,尤其是在疫情和行業(yè)周期雙重壓力的2022年,公司依然取得了50%以上的業(yè)績增長。2023年7月初,時擎科技宣布在上半年連續(xù)完成B+和B++輪融資。最近,國家工業(yè)和信息化部審核并公布了第五批專精特新“小巨人”企業(yè)名單,時擎科技憑借在端側(cè)智能處理和交互領(lǐng)域的專業(yè)化深耕和自主創(chuàng)新能力,榮膺國家級專精特新“小巨人”企業(yè)稱號。

最后,引用蔣壽美曾經(jīng)講過的一段話:“目前來說,端側(cè)市場發(fā)展趨勢快,且還沒有形成確定的格局,但端側(cè)AI芯片將會是千億級人民幣的市場?!?/p>

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