后摩智能吳強(qiáng)：存算一體匹配智能駕駛新需求，實(shí)現(xiàn)極低功耗下的大算力丨GTIC 2022

用更多底層技術(shù)，打造1P/W的算力，追逐萬物智能的夢想。

編輯 |  GTIC
芯東西9月8日報(bào)道，在剛剛落幕的GTIC 2022全球AI芯片峰會(huì)期間，后摩智能創(chuàng)始人兼CEO吳強(qiáng)以《用存算一體助力智能駕駛算力革命》為題發(fā)表演講。吳強(qiáng)認(rèn)為，存算一體是解鎖算力和功耗難題的金鑰匙，這種創(chuàng)新計(jì)算架構(gòu)具有大算力、低功耗、低延時(shí)的特點(diǎn)，對(duì)工藝的依賴較弱，能用28nm工藝做出基于傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)的其他AI芯片用7nm甚至5nm工藝才能實(shí)現(xiàn)的性能或者能效比。今年上半年，后摩智能首顆存算一體芯片成功點(diǎn)亮，首次達(dá)到運(yùn)行智能駕駛的復(fù)雜AI場景所需算力和精度需求，成功跑通11個(gè)類別的智能駕駛典型算法，能效比高達(dá)20TOPS/W。吳強(qiáng)透露，其首顆芯片預(yù)計(jì)在今年底或明年初送到一部分客戶側(cè)試用。以下為吳強(qiáng)的演講實(shí)錄：大家好，很高興能代表后摩智能來參加這個(gè)峰會(huì)。我今天演講的主題是《用存算一體助力智能駕駛算力革命》。這里面有兩個(gè)關(guān)鍵詞，第一個(gè)是存算一體，第二個(gè)是智能駕駛。我先從智能駕駛講起。
01.智能駕駛普及商用，對(duì)芯片提出新的要求

汽車產(chǎn)業(yè)正經(jīng)歷一個(gè)百年未有的大變局，主要是新能源化和智能化，它對(duì)人們的出行方式、生活方式都會(huì)帶來很大改變，這種改變某種意義上不亞于100多年前汽車剛剛出現(xiàn)的時(shí)候。在今天的中國，走在智能化和電動(dòng)化的前列，我們已經(jīng)能夠感受到這種改變，比如說今天在大部分城市，你上了一個(gè)網(wǎng)約車，很大概率這是一個(gè)新能源車，你會(huì)聽司機(jī)跟你說新能源車比燃油車便宜多了，口袋里很多錢、很幸福。不管是新能源車還是傳統(tǒng)燃油車，汽車智能化是一個(gè)主要的趨勢，并且這種智能化的趨勢比我們想象要快。比如說很多專家預(yù)計(jì)2023年可能智能化普及率到25%，但事實(shí)上我們今年L2及以上的智能化普及率已經(jīng)接近30%，到2025年可能接近50%。這意味著我們中國每年有2500萬輛的車，大概有1000多萬輛車會(huì)有L2或者以上的智能化。這種智能化也改變了我們生活，很多是一種剛需，前幾天，一個(gè)朋友跟我說，他因?yàn)榧依镉惺虑椋_車回家單程1000公里，一個(gè)周末，2000公里在高速上，如果有智能輔助駕駛是很輕松的事情。智能駕駛智能化的普及和商用，對(duì)芯片提出了很多新的需求，要普及智能化有三個(gè)要素：一是強(qiáng)智能，就是這個(gè)東西足夠聰明，至少讓我在高速上開1000公里也非常輕松；二是低成本，因?yàn)橹袊蟛糠值能囀窃?span style=";padding: 0px;outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important">10-20萬人民幣，而這些車能用得起；三是安全，用車是人命關(guān)天。從芯片的角度來說，它對(duì)應(yīng)著是大算力、低功耗、低成本、高可靠。從算力的角度來說，智能芯片發(fā)展到今天，有一個(gè)核心的矛盾。
02.智能駕駛芯片發(fā)展的核心矛盾

在需求側(cè)，算力需求不斷增長。比如我這里比較了特斯拉Model 3和今年剛發(fā)布的蔚來的車：第一，傳感器多了很多，像素也多了很多，120萬到800萬更高，這都會(huì)對(duì)應(yīng)著算力大大加強(qiáng)；第二，算法變得更加復(fù)雜，并且還在不斷演進(jìn)，這意味著我需要芯片對(duì)算法有更開放的一個(gè)支持，因?yàn)橐欢ㄒ軌蛑С治磥淼乃惴ā?/span>而目前的做法是什么？首先，我要做大算力，以前是幾十TOPS，現(xiàn)在是幾百甚至到千TOPS。在智能駕駛芯片，那么我用先進(jìn)的工藝，從7nm到5nm甚至到3nm，我用HBM來增加存儲(chǔ)帶寬。但這些東西，第一，非常昂貴，只有大廠才玩得起，比如HBM就是英偉達(dá)和AMD做得最好。另外一種方法像用軟硬耦合的方式來增加效率，這種提高了效率，但犧牲了通用性。所以某種意義上來說，今天我們在智能駕駛計(jì)算面臨的核心矛盾是：第一，要大算力，但是用傳統(tǒng)的方式去做，成本非常高。第二，大算力必然代表著大功耗很高，因?yàn)椴畈欢喽际?span style=";padding: 0px;outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important">1TOPS/W的水平，而在數(shù)據(jù)中心可以用空調(diào)，在車上我沒辦法散熱，散熱就產(chǎn)生很大成本和穩(wěn)定性問題。最后，一定需要一個(gè)軟硬解耦的方案，這是今天我覺得智能駕駛芯片面臨的一個(gè)核心的矛盾。

03.存算一體，解鎖算力和功耗難題的金鑰匙

在所有的方式當(dāng)中，存算一體，是一種創(chuàng)新的計(jì)算架構(gòu)。在所有的新技術(shù)當(dāng)中，它可能是能夠解決我們今天算力和功耗的一把金鑰匙。從傳統(tǒng)的馮·諾依曼到今天的存算一體，存算一體嚴(yán)格意義上它不是近存，近存我理解它是改良，它只是部分解決問題，而只有真正的存算一體才能從底層去解決這個(gè)問題。它的能夠帶來的好處是：可以把算力做得更大，另外它天生有能效比的優(yōu)勢，可以避免大數(shù)據(jù)的搬運(yùn)，它可以把能效比做一個(gè)數(shù)量級(jí)上的延伸，它的延時(shí)也有提升。還有一個(gè)最重要的點(diǎn)，很多人沒有意識(shí)到，在今天的國際大環(huán)境下，我們面臨著技術(shù)封鎖，存算一體對(duì)工藝的依賴比較弱，它可以用更傳統(tǒng)的28nm工藝做出別人7nm甚至5nm的性能或者能效比，這也是它天生的優(yōu)勢。但它也面臨挑戰(zhàn)，畢竟它是一個(gè)新的東西。我也一直類比，就像電動(dòng)車剛剛出現(xiàn)的時(shí)候有很多設(shè)計(jì)上的挑戰(zhàn)，因?yàn)槿加蛙嚠吘棺隽松习倌?，而電?dòng)車剛剛開始。因?yàn)轳T·諾依曼也做了很多年，大家都知道怎么設(shè)計(jì)，而存算一體怎么做大算力，這是個(gè)剛剛開始的事情。后摩選擇用存算一體芯片，做智能駕駛、無人車、仿生機(jī)器人等邊緣端場景，這本身從技術(shù)、產(chǎn)品和市場是個(gè)比較完美的匹配。那么我們怎么把存算一體的技術(shù)優(yōu)勢變成一個(gè)產(chǎn)品優(yōu)勢，并且能解決下游客戶具體的痛點(diǎn)。舉一個(gè)具體的案例，很多中檔的車，他們是很在意成本的，而散熱其實(shí)是個(gè)很大的問題，有三種方式，一個(gè)是自然風(fēng)冷，一個(gè)是風(fēng)扇，或者液冷。自然散熱無論從成本、可靠性都是最理想的，但是這有一個(gè)強(qiáng)制要求，就是功耗在15瓦以內(nèi)。傳統(tǒng)的NCU大家沒有問題，大家都是自然散熱。而智能駕駛給車廠帶來一個(gè)新的頭疼的問題，從來沒遇到過芯片那么熱，怎么散熱，能不能不用液冷、不增加成本，這是車廠很關(guān)心的問題。如果在傳統(tǒng)馮·諾依曼架構(gòu)上，差不多1瓦1TOPS的樣子，15瓦大概20TOPS或者更高一點(diǎn)，這其實(shí)滿足不了L2++或者更高自動(dòng)駕駛的需求。而存算一體它能夠用能效比高的特點(diǎn)，做到比如15瓦的功耗算力達(dá)60TOPS（物理算力），或者更高的算力，滿足L2++智能駕駛的需求。
04.首顆存算一體芯片今年點(diǎn)亮成功跑通主流智能駕駛算法

簡單介紹一下后摩，后摩主要是兩撥人，一撥人做存算一體的大牛，另外一撥人是像我這樣在工業(yè)界做了20年、在做大芯片、做過CPU、GPU，或者智能芯片的一撥人。我們兩撥人一起碰撞，怎么解決我們面臨的問題？我們一起想到了這些比較認(rèn)可、比較看好存算一體做智能駕駛芯片、做大算力芯片的路徑，所以我們走到了一起，成立了這家公司。后摩也得到了一線資本的認(rèn)可，目前在南京、上海、北京、深圳設(shè)有研發(fā)中心，我們今年也點(diǎn)亮了第一款大算力的芯片，并且跑通了一些智能駕駛的主流算法。用存算一體做大算力芯片，這是一款AI芯片，怎么去設(shè)計(jì)電路，怎么做AI核融合，比如架構(gòu)層面，包括編譯器、算法層面怎么去融合，這些都是我們成立以來面臨的挑戰(zhàn)，是我們要解決的核心。后摩成立一年多，現(xiàn)在也申請了大概30多項(xiàng)的專利。

我舉個(gè)例，這是我們第一代的AI核的設(shè)計(jì)，整個(gè)都是我們自己設(shè)計(jì)，采用了分層分布式的設(shè)計(jì)。從右邊開始是最底層，我們叫Macro，是存算單元，它是在存算里做計(jì)算的單元，根據(jù)不同需求，它可以有不同大小，比如512×64、64×64。若干的Macro可以組成一個(gè)Macro Group，多個(gè)Macro Group可以組成一個(gè)Macro Group Array，Array就變成了Tensor Engine這兒的一部分，我的Tensor Engine主要是Macro Group。一個(gè)Tensor Engine組成了一個(gè)Tile，有點(diǎn)于類似于FSD的Core，是一個(gè)獨(dú)立運(yùn)算單元。若干Tile可以組成AI Core，多個(gè)AI Core又可以組成Cluster，Cluster變成了SoC，就是車規(guī)SoC里最重要的AI計(jì)算單元。整體來說，一個(gè)Tile之間本身類似一個(gè)FSD Core，是一個(gè)獨(dú)立運(yùn)算單元，多個(gè)Tile之間也可以聯(lián)合起來進(jìn)行運(yùn)算，多個(gè)AI Core也可以聯(lián)合起來做一個(gè)聯(lián)合運(yùn)算。所以整體來說它是一個(gè)分布與集中的完美的結(jié)合，這是我們第一代的設(shè)計(jì)思路。我們成立以來，去年成功做了第一顆流片，這顆流片是業(yè)內(nèi)第一次把存算一體做到了幾十TOPS甚至更高的芯片，能效比20TOPS/W左右。我們把它點(diǎn)亮，并且成功跑通了一些主流的智能駕駛算法，比如像檢測、識(shí)別、語義分割。這應(yīng)該也是業(yè)內(nèi)第一次用存算一體芯片做出了能夠做智能駕駛主流AI應(yīng)用場景的嘗試，這是按照一個(gè)量產(chǎn)的設(shè)計(jì)，我們考慮了冗余、自修復(fù)等等，是完全按照一個(gè)產(chǎn)品級(jí)的設(shè)計(jì)。我們第一代芯片希望今年底或明年初能夠送到一部分客戶去試用，這是我們產(chǎn)品方面的一些進(jìn)展。
05.未來規(guī)劃：奔向100倍能效比、2000TOPS算力

再說一下我們未來幾年產(chǎn)品的規(guī)劃。后摩做存算一體，它是基于不同的存儲(chǔ)介質(zhì)，前幾代基本上基于成熟的SRAM去做，SRAM現(xiàn)在比較成熟，性能也好，但它容量有限。我們希望在用SRAM我們能做出至少能突破500TOPS到千TOPS之間的大算力芯片。2.0階段，我們芯片是基于更先進(jìn)的如MRAM、RRAM等存儲(chǔ)介質(zhì)來做的。我們希望它本身有更大的容量，能夠做出更大的算力和更高的能效比，可以推出更有競爭力的產(chǎn)品來。后摩的芯片是通過底層進(jìn)行架構(gòu)創(chuàng)新，對(duì)于客戶來說是無感知的，他不在乎你是怎么實(shí)現(xiàn)的，他不在乎你是用存算還是馮·諾依曼，他只要看到一個(gè)更好的產(chǎn)品，有更好的性能、更好的延時(shí)等等，這是我們希望的結(jié)果。對(duì)后摩來說，軟件更加重要，我們盡可能希望能夠?qū)又髁鞯?span style=";padding: 0px;outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important">AI的編程框架，包括比如應(yīng)用層TensorFlow、PyTorch、ONNX這些，然后我們自己提供一個(gè)中間層，能夠進(jìn)行無感轉(zhuǎn)化。我們只做推理，希望有一層很輕的工具，把這些推理的模型進(jìn)行轉(zhuǎn)換，讓大家做到無感。另外，我們做相對(duì)通用的計(jì)算芯片，我之前說了，算法一直在演進(jìn)，大家對(duì)開放性是有要求的，因?yàn)楸旧硭懔κ莻€(gè)底層的架構(gòu)，可以做到很通用，我們可以提供一系列的計(jì)算的架構(gòu)，還能提供類似底層的接口，可以讓客戶自定義算子，這是我們在軟件方面的一個(gè)規(guī)劃和正在做的事情。

總體來說，這是我們軟件棧，基本上我們希望是個(gè)軟硬解耦的設(shè)計(jì)理念，這里面有三個(gè)顏色，看起來有點(diǎn)多：棕色是我們提供的硬件、芯片、驅(qū)動(dòng)軟件、SDK；黑色是我們會(huì)提供一個(gè)參考設(shè)計(jì)，包括參考的硬件、解決方案；灰色是客戶自己的東西，更多是應(yīng)用層，包括他們的操作系統(tǒng)、中間件等等，基本上是三層。我們希望給客戶，把軟硬解耦的方式，我們提供一個(gè)參考設(shè)計(jì)，讓客戶有最大的靈活度開發(fā)自己的東西，這是后摩智能的設(shè)計(jì)理念。
06.愿景：打造1P/W的算力，支撐萬物智能

最后分享一個(gè)有趣的產(chǎn)業(yè)觀察。我覺得在一個(gè)國家或者一個(gè)地區(qū)，一個(gè)產(chǎn)業(yè)的繁榮一定會(huì)帶動(dòng)或者孵化出本地供應(yīng)鏈的龍頭企業(yè)。打個(gè)比方，比如說在七八十年代日本消費(fèi)電子，大家記得攝像頭等的繁榮，誕生了像松下、索尼這樣一些優(yōu)秀的半導(dǎo)體企業(yè)。到90年代，美國PC產(chǎn)品的繁榮，當(dāng)然也帶動(dòng)了英特爾、AMD這些大的半導(dǎo)體公司。原因很簡單，因?yàn)楫a(chǎn)品的廠商跟供應(yīng)廠商它會(huì)有一個(gè)良性的循環(huán)，產(chǎn)品廠商會(huì)把需求給供應(yīng)商，供應(yīng)商就能夠做出更好的部件、更好的服務(wù)，因?yàn)槭潜镜?，反過來廠商會(huì)把更多的訂單給供應(yīng)商，最后形成一個(gè)良性的循環(huán)。所以我自己的結(jié)論是說，中國汽車在電氣化和智能化它一定會(huì)崛起，這是一個(gè)趨勢。它必然會(huì)帶動(dòng)本土供應(yīng)鏈公司，包括芯片公司做大做強(qiáng)。所以我也希望我們后摩智能以及在座的一些兄弟AI芯片公司，能夠抓住這個(gè)歷史機(jī)遇，做大做強(qiáng)，做出中國自己的芯片國際巨頭。

最后，我講講后摩智能的愿景，左邊這個(gè)圖是從劉明院士的演講里摘取的，她講了一個(gè)有趣的事，說芯片能效比每提升1000倍都會(huì)延伸出一個(gè)新的計(jì)算形態(tài)，比如小型機(jī)時(shí)代差不多1M/W，PC機(jī)時(shí)代差不多1G/W，而我們現(xiàn)在的手機(jī)時(shí)代差不多1T/W。她的預(yù)測是，如果到未來，真到了萬物智能的時(shí)代，也許我們需要1P/W的計(jì)算能力和能效比。我很喜歡劉明院士這個(gè)演講，我把它引進(jìn)來，也表達(dá)后摩智能創(chuàng)業(yè)的初心，我們希望用更多底層的技術(shù)去打造1P/W的算力。后摩智能早期從無人車、機(jī)器人、乘用車的智能駕駛作為切入點(diǎn)，把產(chǎn)品落地，為客戶創(chuàng)造價(jià)值。未來，希望能向仿生機(jī)器人、VR/AR這些領(lǐng)域去拓展，最終我們希望能夠打造人工智能時(shí)代的一個(gè)算力平臺(tái)，去實(shí)現(xiàn)萬物智能的美好愿景。以上是我的分享，謝謝大家。

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