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2021年08月30日 | 安谋科技新业务品牌发布,XPU推动双轮驱动战略
2021-08-30 来源:EEWORLD
日前,安谋科技宣布新业务品牌核芯动力,伴随着新品牌的发布,安谋科技再次强调超域架构是如何适应未来计算架构的变迁。
核芯动力旨在打造开放的智能数据流融合计算平台,赋能中国智能计算产业把握多域架构计算时代新机遇,推动中国本土XPU生态的创新,树立全球XPU标准标杆。
XPU时代的到来
根据安谋科技的官方介绍,XPU定义为“开放的智能数据流融合计算平台”。基于超域架构(xDSA)的XPU可以针对不同应用,将处理AI、视频、图像等功能的计算单元组成不同的解决方案,来解决海量智能数据流的处理效率和功耗问题,满足客户多元化的需求。
安谋科技执行董事长兼CEO吴雄昂表示,在PC时代,CPU加上工艺的演进,让算力提升了近百倍;在移动互联网时代,Arm CPU、GPU加上工艺的演进,从第一代iPhone到iPhone 12,算力提升达到了280倍。而面对数字化未来算力提升需求,需要新的计算架构,这也预示着CPU+XPU时代的到来。
吴雄昂介绍道,安谋科技从2018年成立开始就全面布局针对数字化时代的新业务,从人工智能处理器到视频处理器到物联网处理器等等,包括“周易”NPU、“山海”SPU以及“玲珑”ISP和“玲珑”VPU的4条产品线全部量产,出货量上亿,全国合作伙伴90多家,其中29家实现流片和量产。目前安谋科技全公司800多人中,近80%是研发人员。
作为安谋科技的成功合作伙伴,恒玄科技副董事长赵国光介绍道,恒玄科技目前已经引入安谋科技的NPU、ISP、VPU等多项核心IP技术,针对智能数据流计算打造全新的产品。“安谋科技的新战略,在未来一定能够帮助我们打造具有更多功能、更低功耗、更强性能的芯片设计,帮助我们拓展新产品、新业务,并进一步增强我们的市场领先地位,同时,也一定能够帮助像恒玄科技这样的本土企业在智能计算新时代提升全球竞争力,而这也是安谋科技今天所发布的新业务品牌战略最核心的价值。”赵国光说道。
XPU如何超越未来
当前,基于域架构(DSA)的NPU已经取得很大的成功,未来伴随新的多样化算力堆叠和多域计算的需求,需要下一代的域架构——超域架构(xDSA)来满足相应的要求和挑战, 并且通过融合多个域的方法解决碎片化的问题。
吴雄昂表示,在过去,从CPU到NPU 、VPU再到 ISP,每个计算单元都是独立的,合作伙伴往往需要从多个供应商那里把这些IP根据场景重新定义、二次开发、裁剪和优化,在新的高密度数据流计算环境当中,这是一个巨大的挑战,针对这样的挑战,我们根据场景,重新定义融合计算架构、新的指令集、处理器IP、系统软件、设计服务。不同的计算单元根据使用场景进行重新定义、组合以及架构融合,优化数据搬运,降低功耗,提升效能,给我们合作伙伴提供一个完整的交付方案。
安谋科技新业务副总裁张晓波则表示,XPU的新架构具有灵活、高效、专用及支持丰富产品组合等特性。其中,高灵活性表现在可以根据计算密度的需求,动态来分布负载;高效率部分能够基于场景调度XPU,提高整体计算效率;高性能部分可以用新的架构提升性能,并且实现超低功耗。此外,也可以支持丰富的XPU产品组合。
在新一代的智能计算中,很多东西还没有完全固化,不管是在NPU、ISP还是其他很多新的计算方法上,确实有很多架构还在不断演进,需要针对不同的场景应用,各个厂商不得不对这些传统的模块进行不断地演进和调整。在这个过程中就形成了很多效率方面的挑战。为此,安谋科技的核芯动力可以针对不同场景进行定制化优化,从而实现最个性化的技术供应。
坚持双轮驱动,加大XPU研发
在此次发布会上,吴雄昂继续强调了安谋科技将坚持“双轮驱动”战略,一方面持续推动Arm CPU架构的本土化、生态化发展;另一方面聚焦自主研发,打造自主架构的XPU产品和多样化生态,以自主架构XPU的创新发展与CPU IP相配合,提供多样化、定制化、符合中国产业及市场需求的计算单元。
吴雄昂强调,新的超域架构需求是CPU+XPU,而随着计算需求的改变,很明显XPU部分占比越来越多,安谋科技也将继续加大在XPU上的研发力度。“打开特斯拉的芯片可以很明显看到NPU占据越来越大的面积,承担的计算任务也越来越多。”
就在今年7月,安谋科技等多家企业联合成立ONIA,正式宣布全球首个开源神经网络处理器指令集架构(NPU ISA),吴雄昂担任首任理事长。ONIA是全球首个致力于打造开源NPU ISA的半导体技术创新联合体,今后将以标准协作等方式制定、批准和维护开源NPU ISA,并为未来的规范设定方向,构建由中国本土发起、以全球领先技术为标准的智能计算产业生态,实现NPU处理器创新和智能计算的持续演进。
当然,XPU中的X远不止人工智能。“XPU中的X有三个含义:一个是它的可定制化的、多样化的结构,包括多域的支持;第二个是可支持多样化算力的扩展堆叠,第三个是针对各个场景的更精准的优化和效能的提升。”吴雄昂总结道。
史海拾趣
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