從邊緣注入“芯”動力，國產(chǎn)GPGPU需要腳踏實地

集微網(wǎng)消息，隨著 5G、人工智能、IoT 等技術(shù)的發(fā)展，萬物互聯(lián)時代撲面而來，算力需求將越來越大。根據(jù)華為發(fā)布的《智能世界2030》報告預(yù)測，到2030年，人類將進入YB數(shù)據(jù)時代，通用算力將增長10倍、人工智能算力將增長500倍。未來計算將面臨物理極限的挑戰(zhàn)，而GPGPU有望成為這一問題答案。

這和芯動力聯(lián)合創(chuàng)始人李原的觀點不謀而合。“CPU+GPU”可能會是未來很多場景的的解決方案，這一架構(gòu)既包含CPU在通用編程方面的優(yōu)勢，又結(jié)合GPU高效率的特點，將是未來計算的發(fā)展方向”，李原在接受集微網(wǎng)采訪時如是說。

算力經(jīng)濟時代，歸國開啟“芯”旅程

實際上，從2008年在美國加州創(chuàng)立IPG Communications，承接通訊基站大型芯片設(shè)計項目，到后來將公司出售給Intel，李原和其團隊一直在為未來尋找新的發(fā)展方向。

李原回憶稱，“我們已經(jīng)看到專用芯片（ASIC）正走向極限。ASIC專用性很強，且效率非常高，但開發(fā)周期較長，使其在變化莫測的市場和客戶需求下疲于奔命。”另外當(dāng)時正值A(chǔ)I計算行業(yè)百花齊放，CPU、GPU 、FPGA以及專用TPU等技術(shù)路線都浮出水面。

經(jīng)過調(diào)查發(fā)現(xiàn)，英偉達采用GPU作AI計算的效率只有0.5%，這意味著整個芯片面積上僅有0.5%的晶體管用于計算。因此在李原看來，英偉達雖是并行計算領(lǐng)域真正的開拓者，但顯然GPGPU領(lǐng)域前景十分廣闊。

是否能夠用軟件做到和專用芯片同等的效率？李原團隊就此確認了新方向：做既通用性能又高的產(chǎn)品。隨之而來的，便是可重構(gòu)GPGPU芯片架構(gòu)“RPP”的誕生，以及歸國創(chuàng)立珠海市芯動力科技有限公司。

如果說GPU天生為數(shù)據(jù)的批量處理而生，那么可重構(gòu)架構(gòu)就是助其實現(xiàn)靈活高效特性的關(guān)鍵所在。據(jù)了解，芯動力即將推出的R8 芯片基于可重構(gòu)架構(gòu)，除了具備專用芯片所沒有通用編程性，面積效率比可達到英偉達同類產(chǎn)品的7~10倍，能效比也超過3倍。

盡管如此，李原直言，架構(gòu)并非為效率而生，而是為用戶、軟件產(chǎn)生的，“Intel深諳這一點，生存要仰賴客戶，用戶的生態(tài)環(huán)境要遠遠優(yōu)先于自己的生態(tài)環(huán)境”。

由于懂得這一點，芯動力在可重構(gòu)計算普及難的問題上采用了被廣泛接受的CUDA語言。公司成立之初，芯動力便專門設(shè)計了適用于CUDA語言的可重構(gòu)架構(gòu)，使得基于“RPP”架構(gòu)的芯片計算效率逼近ASIC。

采取側(cè)翼滲透戰(zhàn)略，從邊緣切入GPU計算領(lǐng)域

有了技術(shù)優(yōu)勢，市場選擇又是一個難題?？v觀全球，英偉達已經(jīng)憑借其 GPU 產(chǎn)品成為云端訓(xùn)練市場的壟斷者，英特爾、AMD 等巨頭也在積極發(fā)力 AI 芯片市場。李原指出，和行業(yè)大廠相比，初創(chuàng)企業(yè)在規(guī)模、市場、資金投入以及資源方面都存在短板。因而對于一家初創(chuàng)公司而言，先要找到自己的定位，活下來。

在李原看來，公司兼具技術(shù)與專利優(yōu)勢，與其和英偉達正面交鋒，不如找其薄弱處進行刺穿—比如邊緣計算。

在數(shù)字時代，全球每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)約有540萬億兆（MB）。海量數(shù)據(jù)從終端傳輸?shù)皆贫?，通常會遇到通訊延時的問題，若部分數(shù)據(jù)先通過邊緣層進行本地計算，則能夠降低成本并提高效率。李原向集微網(wǎng)透露，芯動力將先著手布局工業(yè)自動化領(lǐng)域，同時也嘗試進入視頻處理領(lǐng)域。第一款應(yīng)用于邊緣服務(wù)器的芯片R8已經(jīng)流片，采用三星14nm工藝，算力達到32 TOPS，功耗小于14W。

他補充說，“我們會在并行計算領(lǐng)域繼續(xù)向前開拓?！迸e例來說， GPU吞吐量大、延遲大的計算特點使其做實時信號處理會受到限制，但可重構(gòu)架構(gòu)具備實時性，因此未來通訊基站的上下變頻模塊，GPU具備巨大優(yōu)勢。

李原預(yù)測，未來計算的發(fā)展方向?qū)⑹荂PU+GPU，“這種組合在工業(yè)領(lǐng)域可拓展的方向相當(dāng)大，很少有能夠替代的分析技術(shù)。這一方案不僅兼具效率與編程性，同時開發(fā)周期又快。也正因如此，基于對硬件優(yōu)化的解決方案逐漸被淘汰了?！?/p>

而在GPGPU市場發(fā)展進入快車道的同時，中國已經(jīng)成為GPU技術(shù)的最大用戶，需求場景覆蓋短視頻、安防、智能交通、智慧物流等各行業(yè)并行計算領(lǐng)域。這一趨勢之下，也要求國內(nèi)企業(yè)不斷構(gòu)筑產(chǎn)品與技術(shù)優(yōu)勢。

戒驕戒躁，腳踏實地做“真”產(chǎn)品

對此，李原強調(diào)稱，“得到客戶的認同，企業(yè)才能生存下來?！彼忉屨f，“和其他公司相比，我們更加注重長遠的東西，更加注重怎樣才能真正取得優(yōu)勢，怎樣才能夠被客戶所認可?！边@并非是針對融資或者造勢方面的考量，而是一家產(chǎn)品公司總得拿出最真實的東西來證明自己。

“腳踏實地”是李原在采訪中多次提及的詞匯，就像這支平均從業(yè)經(jīng)驗達15年的海歸芯片團隊最初選擇珠海，也是基于同樣的原因。李原稱，回國創(chuàng)業(yè)缺少的不是資金也并非人才，而是一份腳踏實地，“珠海是一個比較接地氣的城市，這里的半導(dǎo)體公司經(jīng)驗積累深厚，產(chǎn)品周期快，產(chǎn)品線覆蓋也比較全面?！?/p>

隨著AI計算賽道玩家越來越多，企業(yè)生存與發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)愈來愈大。李原認為這是國內(nèi)市場的一個優(yōu)勢：只有在最激烈的競爭中存活下來，才有繼續(xù)發(fā)展的可能。他舉例說，“封裝工藝給我們帶來了一個非常好的機會。芯片采用Chiplet集成封裝的設(shè)計是一個非常有潛力的方向”。在技術(shù)趨勢上，Chiplet“小芯片”設(shè)計被認為是延續(xù)摩爾定律的關(guān)鍵技術(shù)。

盡管業(yè)界尚未制定一套統(tǒng)一的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致Chiplet市場目前僅有少數(shù)參與者。但李原表示，該公司已經(jīng)和封裝合作伙伴展開研發(fā)。李原強調(diào)，技術(shù)的優(yōu)勢總會逐漸消失。因為技術(shù)更迭很快，再偉大的技術(shù)都不會永遠持續(xù)下去，“我們不停的學(xué)習(xí)，不停透過市場得到反饋，在學(xué)習(xí)中不停創(chuàng)造才是最重要的。”

這樣一家低調(diào)而踏實的企業(yè)一直以來也備受投資機構(gòu)的看好。今年3月，芯動力獲得合創(chuàng)資本投資，目前其新一輪融資正在進行中。

合創(chuàng)資本副總裁劉華瑞表示，邊緣計算是AI落地的一個重要的場景，芯動力的RPP架構(gòu)能夠在現(xiàn)有的AI生態(tài)環(huán)境下提升算力，降低成本和功耗，必將在市場上發(fā)揮重要的作用。李原博士及其團隊在大型數(shù)字芯片方面有深厚的經(jīng)驗，對產(chǎn)業(yè)鏈非常熟悉，在目前全產(chǎn)業(yè)鏈都資源緊缺的情況下還能夠順利完成MPW的投片，實屬不易。