算力256TOPS，典型功耗35W，存算一體芯片殺入智能駕駛

國產(chǎn)智駕芯片有了新玩家

“最高物理算力256 TOPS，典型功耗35W，基于12nm制程工藝?！?/p>

5月10日，后摩智能發(fā)布首款基于存算一體架構(gòu)的智駕芯片——鴻途?H30，并公布上述關(guān)鍵指標。

算力、數(shù)據(jù)和算法，并稱AI的三大核心要素。其中，算力屬于基礎(chǔ)設(shè)施，又被稱為新時代的原油。隨著ChatGPT語言大模型的出現(xiàn)，AI迎來了自己的iPhone時刻，算力的重要性也愈加凸顯。

走在最前的英偉達，不斷推出更高算力的芯片，一些玩家選擇了跟隨，另外一些選擇另辟道路，通過存算一體、量子計算等突破算力瓶頸。

后摩智能的存算一體芯片H30，便是一道新的解題思路，也讓主機廠、Tier 1有了更多新選擇。

飆升的算力需求，待打破的“存儲、功耗”墻

英偉達旗艦AI芯片H100，隨著AI生成式大模型受到廣泛關(guān)注，售價近期一度被炒到46000美金。

H100是英偉達于去年推出的一款全新架構(gòu)的GPU芯片。

8塊H100，再加上4個NVLink可以組合一個DGX H100，AI算力高達32 PetaFlops。英偉達CEO黃仁勛稱，20塊H100就可以承載全球互聯(lián)網(wǎng)的流量。

熱衷自動駕駛的特斯拉CEO馬斯克，不久前購買了數(shù)千塊H100，笑稱“看起來每個人和他們的狗此時都在買GPU?！?/p>

H100大熱，體現(xiàn)了市場對于芯片算力需求飆升，時代進入了一個AI爆發(fā)的新階段。

不過，算力飆升后也讓大家看到了芯片面臨的瓶頸，即：存儲墻和功耗墻。

目前市面上的大多數(shù)芯片，均基于1945年提出的馮·諾依曼計算系統(tǒng)進行設(shè)計，計算和存儲功能分別由中央處理器和存儲器完成。

在這一架構(gòu)中，每次計算需要先讀取內(nèi)存的數(shù)據(jù)，計算后再存回內(nèi)存，大部分過程都在讀取和存儲數(shù)據(jù)。

處理器的性能跟隨摩爾定律逐年提升，存儲器發(fā)展滯后。

隨著數(shù)據(jù)處理量增大，存儲速度跟不上數(shù)據(jù)處理速度，形成了“存儲墻”。數(shù)據(jù)在處理器和存儲器之間來回搬運，還造成了功耗損失，形成了“功耗墻”。

為了拆掉兩塊墻，芯片領(lǐng)域提出存算一體的新架構(gòu)，直接利用存儲器進行數(shù)據(jù)處理，這種新架構(gòu)具備大算力、低功耗、低延時等優(yōu)點。

后摩智能創(chuàng)始人兼CEO吳強的偶像是Jim Keller，后者是操刀過特斯拉FSD芯片的大神。Jim Keller曾說過，“不滿于常規(guī)的改良，而是要做底層的重構(gòu)和創(chuàng)新?！?/p>

因此，兩年前創(chuàng)立后摩智能時，吳強選擇了一個不依賴先進工藝，通過底層架構(gòu)創(chuàng)新來實現(xiàn)AI計算效率的新方向。

這就有了后來的基于存算一體架構(gòu)的鴻途?系列芯片。

面向智能駕駛，H30已支持點云、BEV網(wǎng)絡(luò)

“256TOPS是物理算力，不是市面上常說的稀疏虛擬算力?！眳菑娤虼蠹医榻BH30芯片時重點強調(diào)。

物理算力是指芯片的理論峰值算力。

有人將算法比作公式，將物理算力比作人的智商。從物理算力的維度，市面上已量產(chǎn)的國產(chǎn)智駕芯片，基本上都不如H30。

H30的能效比也非常高。

基于更為成熟的 SRAM 存儲介質(zhì)，采用數(shù)字存算一體架構(gòu)，H30在INT8 數(shù)據(jù)精度下AI 核心IPU 能效比高達 15 Tops/W，是傳統(tǒng)架構(gòu)芯片的7 倍以上。

根據(jù)后摩實驗室及MLPerf公開測試結(jié)果，以經(jīng)典的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)Resnet50為例，在 Batch Size 等于1 和 8 的條件下，分別達到了 8700 幀/秒和 10300 幀/秒的性能，是英偉達基于8nm芯片性能的5.7倍和2.3倍。

簡單來說，H30 在芯片性能提升2倍的同時，功耗減少了50%。

那么，這塊芯片能做什么？

后摩智能將第一款芯片產(chǎn)品的應(yīng)用場景選在了智能駕駛領(lǐng)域。

吳強認為，智能駕駛芯片一定是要無限接近于人腦的計算方式和效率，而存算一體的價值正在于此，與智能駕駛的終局需求天然吻合。

作為一款面向智能駕駛的芯片，H30對于當(dāng)下熱門的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均可以支持。而且，H30的架構(gòu)專門針對智能駕駛場景，在低延時下性能可以更加充分地展現(xiàn)。

后摩智能表示，一些高階自動駕駛領(lǐng)域常用的經(jīng)典CV網(wǎng)絡(luò)和自動駕駛網(wǎng)絡(luò)等，目前已經(jīng)成功移植到H30上，比如點云網(wǎng)絡(luò)、BEV網(wǎng)絡(luò)等。

此外，基于H30的智駕方案已經(jīng)部署在后摩智能合作伙伴的無人小車上。比如，后摩智能與新石器無人車合作的無人駕駛解決方案，便是基于存算一體芯片。

基于H30，后摩智能還打造了力馭智能駕駛硬件平臺，作為主機廠面向智能駕駛的參考設(shè)計和評估平臺。

官方數(shù)據(jù)顯示，力馭的CPU算力為200Kdmips，AI算力達到256 TOPS（INT8物理算力）。

按照規(guī)劃，基于第一代產(chǎn)品H30的力馭計算平臺將在今年6月向Alpha客戶送測。第二代產(chǎn)品H50將于明年一季度回片，支持主機廠客戶2025年的量產(chǎn)車型。

基于存算一體，變革底層架構(gòu)

讓H30擁有如此成績的，是一套全新的架構(gòu)。

主流芯片產(chǎn)品中，英偉達、高通、地平線等自動駕駛的芯片，基于馮·諾依曼架構(gòu)，也就是存儲分離。

H30則基于存算一體，從架構(gòu)上進行底層創(chuàng)新。

后摩智能聯(lián)合創(chuàng)始人兼研發(fā)副總裁陳亮總結(jié)，H30這款芯片實現(xiàn)了六項技術(shù)突破：

大算力、全精度、低功耗、車規(guī)級、可量產(chǎn)、通用性。

后摩智能自研了IPU處理器架構(gòu)，第一代IPU天樞架構(gòu)專為智能駕駛打造。

天樞架構(gòu)的設(shè)計思路是，采用多核、多硬件線程的方式來靈活擴展算力，AI 計算可以在核內(nèi)完成端到端處理，保證通用性。

H30芯片里面有4個IPU核，部署在系統(tǒng)總線NoC上。

每個IPU 核又由4個Tile組成，每個Tile對應(yīng)一個硬件線程，既可以獨立進行不同任務(wù)的計算，又可以聯(lián)合進行同一個任務(wù)的計算。

每個Tile的內(nèi)部，包含CPU、Tensor Engine、CIM、Feature Buffer、Special Function Unit、Vector Processor、DMA、Shared Memory&Controller。

其中，CPU可以調(diào)度這些執(zhí)行單元，也可以做一些對算力要求不高的計算。

這些計算單元，還可以直接共享一個多Bank的共性存儲資源。

基于后摩的IPU架構(gòu)，AI計算不需要在CPU、GPU、DSP等不同的處理器之間分配任務(wù)，而是可以在核內(nèi)完成端到端的計算。

此外，后摩智能設(shè)計了專用的數(shù)據(jù)傳輸總線，搭配多通道，可以在4個Tile和各個IPU 核之間建立高速的數(shù)據(jù)傳輸通道。

為了發(fā)揮數(shù)據(jù)復(fù)用的特性，后摩智能還設(shè)計了多播的傳輸機制，一個Tile里數(shù)據(jù)，可以通過一次DMA傳輸，廣播給其他多個Tile，從而不需要多個Tile多次讀取數(shù)據(jù)。

存算一體的架構(gòu)，讓H30可以更好地計算與存儲，AI Core計算利用率達到80%以上。

最后，由于具備良好的擴展性，讓這款芯片有了更多想象空間。

據(jù)了解，后摩智能的下一代芯片，將支持擴展更多核，基于Mesh互聯(lián)結(jié)構(gòu)，可以將計算單元靈活配置，實現(xiàn)算力規(guī)模的可大可小。

可以合理推測，后摩智能的下一代架構(gòu)的芯片有望支持類似GPT的大模型，甚至有可能應(yīng)用于更大算力的自動駕駛場景。

實際上，存算一體領(lǐng)域，不止有后摩智能一家，其它還包括知存科技、億鑄科技等，不同的是，后摩智能選擇了智能駕駛賽道作為落地。

隨著算力需求的爆發(fā)和更多芯片產(chǎn)品落地，存算一體正在獲得越來越多的認可。

總之，在降本增效的趨勢下，擁有成本優(yōu)勢的存算一體智駕芯片，也讓主機廠在英偉達、地平線等芯片外，有了更多新的選擇。

退一步說，站在芯片安全的角度，存算一體智駕芯片可以與先進制程工藝解綁，也讓智能汽車被“卡脖子”的隱患得到了一定緩解。