8月(yue)25日(ri)，在(zai)無錫(xi)舉辦(ban)的(de)“第二(er)屆中國(guo)集成(cheng)電路設計(ji)創新大會暨 IC 應用博覽會（ICDIA 2022）高(gao)峰論壇上，安(an)(an)謀科(ke)技產品研(yan)發負(fu)責人劉澍(shu)表(biao)示(shi)，隨著軟(ruan)件定義硬件成(cheng)為未(wei)來的(de)發展趨勢，各種場景化(hua)的(de)軟(ruan)件增加了系統(tong)的(de)碎片化(hua)和復雜度(du)，CPU、GPU、NPU以及(ji)ISP、VPU等計(ji)算單元構(gou)成(cheng)的(de)異構(gou)融合計(ji)算平(ping)臺，將(jiang)能(neng)夠在(zai)各種碎片化(hua)場景中，對計(ji)算的(de)差(cha)異化(hua)需求提(ti)供有效解決方(fang)案。安(an)(an)謀科(ke)技在(zai)立足(zu)全(quan)球(qiu)生(sheng)態(tai)、本土(tu)創新的(de)基(ji)礎上，將(jiang)自研(yan)IP和Arm IP打造成(cheng)一(yi)體化(hua)、高(gao)質量的(de)異構(gou)計(ji)算平(ping)臺，助力本土(tu)產業持續創新。
軟件定義硬件時代，異構計算解決復雜場景問題
AI、5G等飛速(su)發展的技(ji)術(shu)(shu)(shu)(shu)給我們的生活帶(dai)來了(le)巨大的便利性和高效性，隨之(zhi)而來的是成(cheng)(cheng)本以(yi)及(ji)軟(ruan)(ruan)(ruan)件(jian)(jian)復雜度的大幅增加。以(yi)汽車為(wei)(wei)例，一輛燃油(you)車的技(ji)術(shu)(shu)(shu)(shu)成(cheng)(cheng)本約(yue)為(wei)(wei)2000美(mei)元，其中(zhong)軟(ruan)(ruan)(ruan)件(jian)(jian)成(cheng)(cheng)本約(yue)為(wei)(wei)10%；混(hun)動汽車的技(ji)術(shu)(shu)(shu)(shu)成(cheng)(cheng)本約(yue)為(wei)(wei)1.5萬美(mei)元，其中(zhong)軟(ruan)(ruan)(ruan)件(jian)(jian)成(cheng)(cheng)本占(zhan)比提(ti)高到(dao)20%；而在L5級別的自動駕駛汽車中(zhong)，技(ji)術(shu)(shu)(shu)(shu)成(cheng)(cheng)本則將(jiang)達(da)(da)到(dao)近4萬美(mei)元，軟(ruan)(ruan)(ruan)件(jian)(jian)部分占(zhan)比將(jiang)高達(da)(da)50%。技(ji)術(shu)(shu)(shu)(shu)成(cheng)(cheng)本以(yi)及(ji)軟(ruan)(ruan)(ruan)件(jian)(jian)成(cheng)(cheng)本占(zhan)比的提(ti)升，意味(wei)著(zhu)兩者的重要性越來越高，并影(ying)響(xiang)到(dao)整個(ge)系統(tong)以(yi)及(ji)硬(ying)件(jian)(jian)的設計。同樣，在服(fu)務器市場也(ye)顯示出(chu)軟(ruan)(ruan)(ruan)件(jian)(jian)定(ding)(ding)義硬(ying)件(jian)(jian)的趨(qu)勢(shi)，例如(ru)容器技(ji)術(shu)(shu)(shu)(shu)、虛擬(ni)化(hua)技(ji)術(shu)(shu)(shu)(shu)、微(wei)服(fu)務技(ji)術(shu)(shu)(shu)(shu)等帶(dai)來的軟(ruan)(ruan)(ruan)件(jian)(jian)定(ding)(ding)義計算(suan)、軟(ruan)(ruan)(ruan)件(jian)(jian)定(ding)(ding)義網(wang)絡、軟(ruan)(ruan)(ruan)件(jian)(jian)定(ding)(ding)義存(cun)儲等。 “未來軟(ruan)(ruan)(ruan)件(jian)(jian)定(ding)(ding)義硬(ying)件(jian)(jian)的趨(qu)勢(shi)會從云發展到(dao)邊緣，進而發展到(dao)端側。”劉(liu)澍表示。
隨著軟(ruan)件定義硬(ying)件成(cheng)為趨勢，多種算法不斷涌現，場景化(hua)的軟(ruan)件增(zeng)加了系統的碎片化(hua)和(he)復雜(za)度。例如(ru)在拍照(zhao)優化(hua)這個(ge)(ge)應用(yong)(yong)場景中，需要用(yong)(yong)RGB圖像(xiang)深度摳圖、背(bei)(bei)景虛化(hua)后(hou)再進行(xing)超分處理(li)，最(zui)終顯示(shi)出符合需求的高質量圖片。在這個(ge)(ge)處理(li)過(guo)程(cheng)背(bei)(bei)后(hou)，硬(ying)件方面(mian)涉及(ji)到CPU和(he)ISP的協(xie)(xie)同(tong)以及(ji)GPU和(he)NPU的協(xie)(xie)同(tong)，乃(nai)至SoC中各個(ge)(ge)異構計(ji)算的協(xie)(xie)同(tong)和(he)配合。
在談及如何應對場景碎片化、多樣化的問題時，劉澍表示：“碎片化的場景更需要異構計算核心的配合，不僅需要CPU、GPU等通用計算單元，也需要高質量的人工智能處理(li)單(dan)元NPU，視頻圖像(xiang)處理(li)單(dan)元VPU、ISP或是其它安全(quan)處理(li)功能。通過各個計(ji)算單(dan)元之(zhi)間的(de)異構(gou)融(rong)合和協同工(gong)作，來(lai)滿(man)足復雜(za)場(chang)景(jing)對計(ji)算的(de)差(cha)異化需(xu)求(qiu)。”
評估系統真實需求，為客戶提供滿足真實應用場景的設計
面對(dui)越來(lai)越復雜的(de)碎片化場景(jing)，如何滿足硬件上的(de)需(xu)求(qiu)？答(da)案(an)是(shi)需(xu)要評估系(xi)統真(zhen)實(shi)(shi)的(de)需(xu)求(qiu)。劉澍指出，通(tong)用(yong)的(de)Benchmark無法代表真(zhen)實(shi)(shi)場景(jing)的(de)需(xu)求(qiu)。以自(zi)動駕駛場景(jing)分析為例，用(yong)一個(ge)賽道上簡單的(de)幾輛(liang)車在運行的(de)場景(jing)，通(tong)過車速來(lai)判斷真(zhen)實(shi)(shi)的(de)性(xing)能需(xu)求(qiu)顯(xian)然不夠準(zhun)確，因(yin)為真(zhen)實(shi)(shi)的(de)城市交通(tong)場景(jing)是(shi)非常復雜的(de)，存在著交通(tong)指示、人和各種各樣(yang)的(de)物體(ti)之間大量(liang)的(de)交互。
為評估系統的(de)(de)(de)(de)真實需求，安(an)謀(mou)科技提(ti)出了(le)基于(yu)場景的(de)(de)(de)(de)分(fen)(fen)析辦法(fa)，對游戲、編(bian)解碼、安(an)全等客戶關(guan)心(xin)的(de)(de)(de)(de)關(guan)鍵場景進(jin)(jin)行分(fen)(fen)析和(he)提(ti)取(qu)，分(fen)(fen)化出CPU、GPU的(de)(de)(de)(de)工(gong)作量以及(ji)NPU、VPU等其它異構核心(xin)單元(yuan)的(de)(de)(de)(de)工(gong)作量。通過(guo)對各計(ji)算(suan)單元(yuan)工(gong)作量的(de)(de)(de)(de)評估，進(jin)(jin)而得到性(xing)能模型和(he)功耗(hao)模型進(jin)(jin)一(yi)步(bu)分(fen)(fen)析，進(jin)(jin)而通過(guo)對帶寬、功耗(hao)、性(xing)能的(de)(de)(de)(de)分(fen)(fen)析最終達到最優(you)化的(de)(de)(de)(de)系統設計(ji)。”劉(liu)澍(shu)介(jie)紹到。
“通過Total Compute對系統級異構的分析，結合客戶的應用分析出真實需求，從而定義出滿足真實復雜場景的系統設計和芯片設(she)計方案。”劉澍(shu)指出，基(ji)(ji)于(yu)Arm的(de)(de)(de)(de)開(kai)發(fa)工具、分析(xi)工具以及(ji)強大的(de)(de)(de)(de)軟(ruan)件生態，我們為(wei)客戶提(ti)供相關的(de)(de)(de)(de)驅(qu)動、軟(ruan)件以及(ji)分析(xi)工具，還(huan)可(ke)以通過物理庫產品，為(wei)CPU、GPU定制最(zui)優(you)的(de)(de)(de)(de)PPA物理實現所需要(yao)的(de)(de)(de)(de)基(ji)(ji)礎(chu)單元。 “Total Compute方案已(yi)經得(de)到(dao)了很多國內合作伙伴的(de)(de)(de)(de)深(shen)度(du)參與。例如，通過Total Compute分析(xi)，游戲(xi)開(kai)發(fa)引擎(qing)取(qu)得(de)了內存(cun)帶(dai)寬節省30%的(de)(de)(de)(de)成果，這(zhe)對提(ti)升性能和減少功(gong)耗以及(ji)對芯(xin)片(pian)的(de)(de)(de)(de)成本節省都有很大的(de)(de)(de)(de)提(ti)升。”劉澍(shu)表示。
構建多元異構計算平臺，助力客戶加速產品開發
據劉澍介紹，安謀(mou)科(ke)技的自(zi)(zi)研(yan)IP和Arm產(chan)品形(xing)成了完(wan)整(zheng)的 異構核(he)心計(ji)(ji)算(suan)(suan)矩陣(zhen)。除了Arm CPU、GPU等通(tong)用計(ji)(ji)算(suan)(suan)IP外，安謀(mou)科(ke)技 “周易”NPU、“星辰”CPU、“山海”SPU以及“玲(ling)瓏”ISP和VPU等自(zi)(zi)研(yan)IP產(chan)品在(zai)異構計(ji)(ji)算(suan)(suan)中同(tong)樣是(shi)不可或(huo)缺(que)的核(he)心。劉澍表示： “安謀(mou)科(ke)技自(zi)(zi)研(yan)IP和Arm IP，追求(qiu)的是(shi)一體(ti)化的、完(wan)整(zheng)的異構計(ji)(ji)算(suan)(suan)的矩陣(zhen)。在(zai)這個(ge)矩陣(zhen)下(xia)，各(ge)個(ge)計(ji)(ji)算(suan)(suan)單元通(tong)過協同(tong)和互(hu)補形(xing)成一個(ge)完(wan)整(zheng)的平(ping)臺。安謀(mou)科(ke)技將持續致力于異構計(ji)(ji)算(suan)(suan)產(chan)品研(yan)發，為客戶提供多元化的、滿足實際場景需求(qiu)的解決方案。”
數(shu)據顯示，自安(an)謀科(ke)(ke)技成立以來，在國內的(de)(de)授(shou)權合作伙伴超(chao)過300家，累計芯片(pian)出(chu)貨量突破250億片(pian)，促進了(le)下游年產值過萬億元人民幣規模的(de)(de)科(ke)(ke)技產業發展，這也是(shi)安(an)謀科(ke)(ke)技在整個(ge)Arm生態(tai)里所做出(chu)的(de)(de)重要貢(gong)獻。“我(wo)們(men)希望通過Arm生態(tai)助力本土芯片(pian)產業，歡(huan)迎更多(duo)的(de)(de)合作伙伴加入到(dao)Arm生態(tai)中來。”劉澍總結道(dao)。
