Imagination：SoC IP技術賦能未來硬核科技創(chuàng)新

在龐大的半導體細分產業(yè)鏈中，IP是其中最特殊的一環(huán)。正是借助眾多的IP，才讓半導體發(fā)展的步伐如此之快。IP是整個半導體上游產業(yè)鏈里面的核心，根據統(tǒng)計數據可以發(fā)現，每一元芯片能撐起200多元的社會經濟，而每一元的IP，能支持20000元的社會經濟價值，所以IP公司的存在是必要的。

隨著芯片復雜度不斷提升，特別是芯片進入SoC時代使得系統(tǒng)對各個環(huán)節(jié)技術要求越來越高，對一些中小型公司、創(chuàng)業(yè)公司來說，他們需要在成長過程中專注核心領域，沒辦法提供整個SoC完整的技術，所以它需要IP公司的支持，IP公司能協助它，讓它突出優(yōu)勢，協助他們完成SoC。在EEVIA第十屆年度中國硬科技媒體論壇暨2022產業(yè)鏈研創(chuàng)趨勢展望研討會上，Imagination產品市場高級經理黃音就詳細分享了“SoC IP技術如何賦能未來硬核科技創(chuàng)新”相關的技術內容。

Imagination作為一家以前主要為嵌入式例如手機領域提供處理器IP的企業(yè)，創(chuàng)新的焦點一是性能，二是功耗以及它們之間的平衡。面對國內內需市場的趨勢發(fā)展（臺式機，服務器、數據中心等國內GPU的需求不斷增加），首先是開始從小核往大核走，往大規(guī)模處理能力方向擴展；第二個市場需求在于功耗，功耗的重要性在每一個領域都有；第三是帶寬，帶寬是芯片產品不可逾越的坎兒，在芯片設計中帶寬越高功耗也會相應增長；第四是安全性，手機芯片、服務器、都需要安全措施去保障數據不被泄露。

   針對這些市場趨勢，Imagination作為一個IP核的供應商，需要思考怎么在技術層面進行創(chuàng)新。

    第一方面，靈活性和可擴展性。確保IP的可擴展性，Imagination還有低耦合多核技術，它不像一般的SoC需要有中心的核去控制其它核的工作，我們這里是低耦合技術，每個核有相同等級的權重和功能，所以我們的信號不需要一定經過中心的核，這樣可以節(jié)省能耗和帶寬。分塊延遲渲染（TBDR）技術也是Imagination最早提出的技術，是GPU里核心的技術，分塊技術能把負載在高性能GPU上高效分布?，F在業(yè)內的SoC芯片大多數都采用的是硬件壓縮技術，那Imagination的GPU IMGIC硬件壓縮技術特點是什么呢？Imagination提供了多達四種壓縮等級：從像素完全無損模式，到可確保 4:1 或更佳壓縮率的帶寬極省模式。也就是除了無損壓縮之外，我們還能做有損壓縮，例如25%的有損、50%的有損、75%的有損，而且有損壓縮之后，肉眼看起來跟原圖沒有太大的差別。此外我們的壓縮能節(jié)省大概20%到40%的帶寬。

Imagination是第一家實現GPU硬件虛擬化IP授權的公司，硬件虛擬化有3個好處，第一節(jié)省硬件成本，通過硬件虛擬化技術，用戶可以用單個GPU核最多支持8路虛擬OS，提高硬件利用率，這意味著用戶只需要幾分之一的硅片面積，即可滿足原有多個汽車OS的功能和性能需求。也就是實現一芯多屏。第二，更低的軟件成本。每個汽車OS都具有完整的驅動程序，并且可以以獨立和并發(fā)的方式直接向GPU底層硬件提交任務。這大大減少了CPU控制調度的程序開銷，以及軟件移植和維護的工作量。第三是安全性和健壯性。硬件虛擬化可在不同的汽車OS及其相對應的應用程序之間,提供安全隔離。非關鍵OS的應用程序的失效絕對不會影響到關鍵OS。除了隔離，還支持對多個汽車OS和應用之間，靈活地調整業(yè)務優(yōu)先級和分配GPU性能。我們這一項技術已經在廣泛應用于眾多車型中。

    基于固件的GPU，這是Imagination首創(chuàng)的，在GPU里面有一個小的固件的核，這個核存放了固件，它的主要作用首先可以做很多本地的事務，同時Offload host CPU部分的工作，減少Host CPU的負載；其次在GPU出錯的時候，它能夠采集全部的數據日志，并做一些錯誤分析；此外它還能進行一些Debug工作，因為我們有GDB的口，可以連接到GPU的寄存器；另外基于固件的核還能通過GPIO，做一些用戶需要的自定義業(yè)務。例如，連接外部的攝像頭、AI或壓縮解壓縮的設備，進行功耗的控制。

回頭看看過去的50年，是算法和算力的50年。計算的創(chuàng)新和演進除了可擴展性和靈活性之外，第二點是效能、效率，第三點就是它的可編程性。在軟件上，Imagination有行業(yè)標準的一些API工具，支持不同的語言，支持不同的API，Imagination能夠有一些可視的工具，還有一些Debug的設備，而且可以去做一些建模，能夠針對不同的AI應用場景需求，來做不同的部署和計算。

因為數據大爆發(fā)和AI計算的需求，SoC芯片公司追求更高性能、更低功耗、更節(jié)省帶寬。在SoC的整體設計上，需要采用異構解決方案。異構需要把不同類型的核進行集成，像CPU、GPU、NPU、神經網絡加速單元等進行疊加，進行專業(yè)分工和更先進的處理，在服務器、自動駕駛的汽車、深度神經網絡或者機器學習、人臉識別上，還有非常多的應用上，比如之前有一些行業(yè)伙伴，有些應用軟件公司，他們應用的軟件已經達到了非?？梢暬?、立體的效果，但它的硬件無法驅動，所以這就是硬件和驅動層面的工作需要去提升。

Imagination在AI領域研發(fā)也有十年的歷史，擁有業(yè)界領先的神經網絡加速器，這是一個極高效率的純硬件加速器，也是對GPU計算的一個補充，就是有部分的，比如專有的一些神經網絡層，直接放到AI上來做加速。有一些網絡例如非最大值抑制、典型圖形運算，都需要通過GPU來做，所以Imagination的GPU和AI是相互做配合的計算。在軟件方面，面對多核異構，Imagination有自己的IMGDNN中間件，往上能支持各家的運算庫，框架，不同的模型和算子。往下能夠到Imagination的NC-SDK層，這層是異構計算的核心部分，主要支持GPU和NNA的DDK，從而驅動硬件。

      Imagination一直是致力于做高性能的SoC IP核的公司，我們一直追求的就是最佳的PPA, 高性能，低功耗。我們的IP不僅適用于移動端，也同樣適用于桌面服務器等高性能領域，我們跟隨市場，追求可擴展性、靈活性，同時也有非常高的效率。