作者：北京華興萬邦管理咨詢有限公司 翔煜 商瑞

隨著大模型在不斷演進的同時將推理應(yīng)用大規(guī)模推向邊緣和端點設(shè)備，以及物聯(lián)網(wǎng)智化、具身智能、AI智能體（AI Agent）和物理AI等新的AI應(yīng)用場景和模式的快速涌現(xiàn)，AI賦能設(shè)備的主控芯片設(shè)計師正面臨著全新的挑戰(zhàn)。尤其是對于邊緣和端點設(shè)備，它們既可能成為大模型的承載設(shè)備，也可能是用智能去為應(yīng)用提供更好的核心功能，新的產(chǎn)品定義方向使主芯片架構(gòu)師不得不去思考，其芯片在如何應(yīng)對大模型快速演進的同時，還能實現(xiàn)用智能手段賦能傳統(tǒng)應(yīng)用和實現(xiàn)新興功能。

因此，在追求極致性能、功耗和面積（PPA）的模式之外，架構(gòu)師們需要富有前瞻性地去選擇高性能、高靈活性、可升級和開發(fā)者（生態(tài)）友好的架構(gòu)。我們不妨先回顧AI發(fā)展的歷程，從感知AI到生成式AI，再到智能體AI和物理AI，其應(yīng)用場景不斷拓展。在感知AI階段，Al技術(shù)在語音識別、深度推薦系統(tǒng)和醫(yī)學(xué)影像等領(lǐng)域取得顯著進展；生成式AI在數(shù)字營銷和內(nèi)容創(chuàng)作方面發(fā)揮了重要作用；智能體AI為編程、客戶服務(wù)、患者護理提供助力；物理AI推動了自動駕駛汽車和通用機器人發(fā)展。

伴隨著AI技術(shù)的發(fā)展，在傳統(tǒng)的CPU、GPU和FPGA等計算技術(shù)之外，諸如TPU、NPU 和DPU等專門針對特定算法或者模型的新型硬件數(shù)據(jù)處理加速器也開始出現(xiàn)，它們帶來高效率因而在許多場景中得到了應(yīng)用。與此同時，AI技術(shù)不斷向新的場景和應(yīng)用廣泛滲透，使得面向特定模型和場景的NPU等架構(gòu)難以應(yīng)對模型的變化和場景的多樣化，從而使傳統(tǒng)的 靈活性更高的CPU和GPU架構(gòu)依舊在計算領(lǐng)域占據(jù)重要地位。

但是，AI技術(shù)的進步和新場景的出現(xiàn)，正在迫使半導(dǎo)體知識產(chǎn)權(quán)（IP）提供商和芯片設(shè)計公司快速做出變化，無論是采用傳統(tǒng)架構(gòu)的廠商，還是新的xPU提供商都需要尊重產(chǎn)業(yè)規(guī)律。華興萬邦亦認(rèn)為，從技術(shù)經(jīng)濟學(xué)和企業(yè)實際經(jīng)營來看，高額的研發(fā)費用和市場營銷費用是多數(shù)芯片設(shè)計企業(yè)面臨的最重要費用，而靈活可擴展的架構(gòu)可以覆蓋更廣的市場并可以實現(xiàn)更長的產(chǎn)品生命周期，它們是攤銷這些費用以提升盈利能力的重要手段。

架構(gòu)創(chuàng)新迫在眉睫

Imagination Technologies中國業(yè)務(wù)發(fā)展負(fù)責(zé)人黃音在慕尼黑電子展AI技術(shù)創(chuàng)新論壇演講中分析道：“當(dāng)前主芯片設(shè)計不僅需要芯片企業(yè)投入大量研發(fā)資源，更需要協(xié)調(diào)生態(tài)合作伙伴的技術(shù)路線。面對AI算法快速迭代的挑戰(zhàn)，行業(yè)在探索創(chuàng)新架構(gòu)的同時，仍需重視經(jīng)過長期驗證的基礎(chǔ)計算架構(gòu)價值。以GPU為例，其架構(gòu)在保持高并行計算優(yōu)勢的同時，新一代設(shè)計正通過模塊化擴展能力（如可配置Shader集群、彈性內(nèi)存子系統(tǒng)）來適應(yīng)不同AI工作負(fù)載需求。作為專注圖形計算領(lǐng)域的IP廠商，Imagination觀察到，理想的AI加速架構(gòu)需要在三個維度取得平衡：支持細(xì)粒度并行的計算單元設(shè)計、滿足算法動態(tài)調(diào)整的可配置性，以及維持開發(fā)工具鏈的持續(xù)兼容性?！?/p>

“擴展能力是Imagination GPU開發(fā)演進的方向：在具備強大的渲染能力的同時，融合AI并行計算能力，在邊緣AI的場景下能提供靈活又高效的算力。所以，Imagination將幫助芯片設(shè)計人員發(fā)現(xiàn)真正的破局點，幫助他們?nèi)?gòu)建一個可以持續(xù)適配模型和算法演進、以及支持新興應(yīng)用的架構(gòu)平臺——而不是為某個模型做一次性的‘專用硬件定制’，從而避免硬件（處理器）總是費力費錢跟著算法跑的問題?！秉S音補充道。

Imagination正在幫助客戶導(dǎo)入更加靈活的架構(gòu)。以該公司不久前發(fā)布的Imagination DXTP GPU IP為例，它采用了先進的平衡架構(gòu)，增加了緩存和系統(tǒng)級帶寬，實現(xiàn)了更高的持續(xù)性能，幾何吞吐量提高50%，不僅能夠輕松同時處理圖形和計算任務(wù)，而且其功率效率還較其前序產(chǎn)品提升了20%，為邊緣AI提供了理想的GPU平臺。DXTP GPU已經(jīng)被全球知名科技公司采用，用于對AI 多數(shù)據(jù)類型處理、計算任務(wù)加速和本地內(nèi)存的支持。

三個落地是成功的關(guān)鍵

當(dāng)然，對于芯片設(shè)計師而言，這需要做到三個必須“落地”，即模型算法落地、垂直功能落地和開放生態(tài)落地。針對模型算法落地，Imagination的突破點是堅持構(gòu)建一個通用可編程的并行架構(gòu)平臺，并通過開放的編譯器和推理后端（backend），支持客戶軟硬件協(xié)同設(shè)計和提供適配路徑，幫助其客戶把諸如Transformer、Diffusion類模型和前沿算法快速落地到GPU上。為此該公司將幫助客戶認(rèn)識到在算法不斷演化的時代，架構(gòu)的“適配力”遠(yuǎn)比一時的TOPS值更重要。

在垂直功能落地方面，Imagination在移動、汽車、云和桌面等領(lǐng)域深耕了數(shù)十年，積累了豐富的經(jīng)驗和許多創(chuàng)新的支撐性技術(shù)，可以幫助客戶去避開其中的潛在風(fēng)險和快速在領(lǐng)域內(nèi)創(chuàng)造優(yōu)勢，這可以從該公司的D系列GPU IP的產(chǎn)品功能創(chuàng)新上可以看出其垂直領(lǐng)域功能落地能力。例如，DXT GPU是Imagination面向移動應(yīng)用、高端游戲和專業(yè)圖形設(shè)計等應(yīng)用推出的新一代GPU IP，它不僅率先在移動平臺上提供了可擴展的光線追蹤功能，還有2D雙速率紋理映射等多項可以提升處理速度和優(yōu)化內(nèi)存帶寬的技術(shù)。

為了幫助桌面和數(shù)據(jù)中心客戶實現(xiàn)高性能的云端GPU創(chuàng)新解決方案，Imagination推出了DXD GPU IP，首次將Imagination的API覆蓋擴展至DirectX，這一舉措顯著提升了DXD與Windows平臺上的應(yīng)用程序和游戲的兼容性。同時，Imagination的硬件虛擬化技術(shù) HyperLane支持在單個GPU上安全且獨立地運行多個操作系統(tǒng)，極大地提升了服務(wù)器的使用效率，降低了云游戲的運營成本，并為云游戲行業(yè)的發(fā)展帶來了創(chuàng)新的運營模式。

Imagination為汽車智駕芯片提供的專用IP是該公司支持芯片設(shè)計企業(yè)垂直功能落地的又一個典范，血的教訓(xùn)換來了更加嚴(yán)格的安全法規(guī)，使智駕芯片設(shè)計公司在算力、生態(tài)和生命周期之外，必須去認(rèn)真去考慮功能安全性。為了幫助芯片設(shè)計企業(yè)滿足全球汽車智能化需求，Imagination推出了DXS系列GPU，該系列IP不僅為智能駕駛艙和先進駕駛輔助（ADAS）等應(yīng)用所需SoC帶來匹配的算力，而且專為諸如汽車處理器等對功能安全性要求極為嚴(yán)苛的應(yīng)用，開發(fā)了結(jié)合GPU的計算模式特點并大幅降低成本的分布式功能安全機制（DSM）并通過了ASIL-B認(rèn)證。這為汽車和工業(yè)等越來越多需要GPU的圖形處理能力和計算能力的電子系統(tǒng)帶來了巨大的創(chuàng)新。

Imagination在支持客戶實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)生態(tài)落地方面也同樣頗費心機，其GPU IP全面支持OpenCL、SYCL、Vulkan Compute等開放標(biāo)準(zhǔn)，與PyTorch、TensorFlow等主流框架完美兼容。如Imagination通過與安卓生態(tài)系統(tǒng)合作，優(yōu)化對LiteRT的支持，為開發(fā)者提供豐富工具和示例，便于開發(fā)高性能AI應(yīng)用，充分展現(xiàn)了其GPU架構(gòu)的適配能力。這種開放生態(tài)簡化了新硬件與設(shè)備的集成流程，避免供應(yīng)商鎖定問題，使客戶能在不同平臺輕松部署。通過整合多方資源，Imagination可幫助客戶實現(xiàn)協(xié)同優(yōu)化，提升資源利用率和執(zhí)行效率，鞏固了其在GPU市場的領(lǐng)先地位，為企業(yè)應(yīng)對AI算法和產(chǎn)品快速迭代提供堅實支持。

總結(jié)與展望

大模型的下沉、算法創(chuàng)新和邊緣及端側(cè)AI的崛起為基于 GPU的主控芯片帶來了新的發(fā)展契機，在AI一體機、新物聯(lián)網(wǎng)、智能安防和自動駕駛等領(lǐng)域已經(jīng)出現(xiàn)了巨大的需求，這些設(shè)備對高性能的圖形處理和AI推理同時都有越來越多的需求，因此更靈活和可擴展的架構(gòu)可以使芯片設(shè)計公司的產(chǎn)品覆蓋更廣泛的市場領(lǐng)域，同時可以擁有更長的產(chǎn)品生命周期，也就有了更高的潛在盈利能力。

審核編輯 黃宇