金磊 发自 量子位

中国芯片，再添一股新势力——

国内首款存算一体智驾芯片，正式发布！

(资料图)

这款12nm芯片名叫鸿途™H30，从性能表现上来看，在功耗仅为35W的情况下，最高物理算力可达256TOPS。

概括来说，就是芯片性能提升了2倍以上，但功耗却减少了超50%。

这一点，以Resnet50性能功耗为例，与国际芯片巨头英伟达主流产品做对比即可一目了然。

不过有一说一，除了“国内首款存算一体智驾芯片”之外，围绕鸿途™H30所体现的“业界第一”还不仅于此。

它的问世也成为了存算一体大算力芯片在国内的首次工程化落地。

而打造鸿途™H30背后的公司后摩智能（下文简称后摩），其自身也拥有着一个“业界第一”的标签——

国内首家存算一体大算力AI芯片公司。

更重要的是，以上种种的成绩，后摩是从自2020年底成立至今，仅仅花费2年多的时间“解锁”。

如此速度和效能之下，也令活动现场掌声不断。

不只是一颗芯片这么简单

我们进一步再来深入了解一下这款存算一体架构芯片。

许多了解芯片的小伙伴在看到“256TOPS”时，就会产生疑问：市面上不是已经有很多能够达到这个算力值的芯片了吗？

我们需要注意的是，鸿途™H30亮出来的是物理算力，并非是市面上常说的稀疏虚拟算力。

这也就意味着它一举成为了国产智驾芯片里物理算力最大的那一个。

更难能可贵的是，在拿下最大算力的同时，功耗正如我们刚才提到的，仅为35W。

如此看下来，芯片的能效比便是几倍于同类的产品了。

除此之外，在活动现场，后摩对鸿途™H30更多的细节参数做了展示：

12nm工艺

支持外扩Memory，宽带达128GB/s

支持16路FHD Encoder/Decoder

支持PCIe 4.0，x8，x4，x2，RC&EP mode

……

性能指标方面，鸿途™H30与英伟达产品相比，在Resnet50 Batch=1和Batch=8上，分别达到了5.7倍和2.3倍。

计算效率方面，鸿途™H30更是拿下了11.3倍和4.6倍的成绩！

那么具备如此高性能存算IP，如何能将其利用到位，便涉及到AI处理器架构和设计的问题了。

而在活动现场，后摩也是将其背后的架构设计毫无保留地展示了出来——IPU（Intelligence Processing Unit）。

从整体来看，后摩在架构设计上的规划采用了“三步走”的策略。

首先便是第一代IPU天枢架构，这是专门为自动驾驶所打造的IPU，而刚才我们提到的鸿途™H30正是基于此。

谈到这个架构是如何设计出来的，就不得不先提一下以往芯片的设计架构。

例如特斯拉FSD的集中式计算，就是非常典型的通过堆积大量计算资源来提高性能。

它就像是一个四合院，院子里啥都有，主人们在院子里可以尽情沟通交流，但问题也非常明显，就是四合院的面积就只有那么大，居住者数量就是有限的。

后来也有人提出了分布式计算的方法，把算力很大的核拆分成若干个小核；这些小核可以独立完成小任务，也可以共同完成大任务。

这种方式像是现代高层公寓，每层楼都有独立的基础生活功能，也可以方便复制和扩展；但问题是每层楼之间的沟通比较困难。

因此，后摩智能的天枢架构所采用的便是二合一的思路——结合古典中式建筑和现代高层建筑。

简单来说，每个芯片都包含4个IPU核；每个IPU核又有4个Tile；而每个Tile内部还有CPU、张量引擎、特殊功能单元、矢量处理器和多通道DMA等。

这样的架构使得AI计算不但不用在多个处理器（例如CPU，GPU，DSP）之间分配任务，甚至不用出AI核，就可以高效的完成全部端到端的计算。

这种架构还可以说是像一个综合办事大楼，走进去，一站式完成各种业务，大幅提高了效率。

总结来说，天枢架构的特点之一就是多核/多硬件线程实现计算效率与算力灵活扩展的平衡。

除此之外，它还可以摆脱系统总线的桎梏，其双环拓扑专用总线可以实现灵活的数据直传。

就像在多层空中四合院之间，建了个直接入户的电梯，可以快速做到传输。

至于后摩在未来要进一步研发的天璇架构和天玑架构，则将聚焦在扩大模型应用边界和通用人工智能。

在现场，后摩也展示了搭载鸿途™H30后无人小车上路的实测。

但如果你觉得后摩仅仅是拿出来了一块芯片，那就有点too simple了些。

在如此短促的研发时间里，它还一口气发布了力驭®域控制器和后摩大道™软件平台。

力驭是后摩面向智能驾驶市场的大算力域控制器产品，据悉，只需要搭载单颗鸿途™H30，便可以满足智能驾驶多种传感器、从L2到L4所有AI计算的需求。

最后，还有一个后摩大道™软件平台，是为鸿途™H30芯片产品开发的AI软件开发平台。

它的作用便是可以让客户在使用后摩存算一体架构产品时，能够将开发、调试和部署应用的效率大幅提高。

△注：后摩智能BEV模型实测

以上便是后摩第一次正式亮相所给出的主要“作业”了。

通过各种数据和效果的对比展示，其在大算力国产智驾芯片的实力可见一斑。

但更令人惊叹的，还应当属“后摩速度”——一切都在2年多时间完成。

如何在2年时间“炼”成的？

不同于美国创业公司从车库、大学宿舍开始的那般浪漫与理想，后摩的创业起点非常出乎人们的意料——沙县小吃。

没错，正是在这种享受馄饨与热汤之际，几个人一拍即合，决定创业搞AI芯片。

不过赛道锁定在芯片，除了大环境的因素之外，也与小伙伴们每个人都向往“万物智能”的生活相关。

例如有人家住得特别远，若是自动驾驶成熟了，便可以边通勤边办公；还有人非常顾家，希望有个机器人把家务全包了……

那么问题来了，到底什么样的芯片才能做到无处不在、让万物实现智能？

极致的效率，毋庸置疑是非常关键的因素之一。

然而当时后摩的初创团队从科技发展历史看清的一个事实是，每1000倍的效率提升将造就一个计算时代。

若是想要达到他们理想的万物智能世界，那么算力起码也得是现今芯片计算效能的1000倍。

加之摩尔定律的逐步失效，他们便将目光聚焦到了另一种打法——换架构，搞存算一体。

团队坚定认为，这就是后摩尔时代下的破局之道：

算力得大，功耗要低，面积要小，成本还得廉。

以至于CEO吴强在现场这般回忆道：

（虽然也有人会打电话问是不是做摩托车的……）

不过讲真，存算一体这个技术在两三年前并没有像现在这般火爆。

可以说后摩成为了最早一批尝到红利的公司，也顺理成章地使其成了国内第一个搞存算一体大算力AI芯片的公司。

而之所以会将第一个落地场景放到自动驾驶，用吴强的话来说就是，“自动驾驶是万物智能美好生活的重要组成部分，人们几乎在花1/8清醒时间在开车”。

并且自动驾驶作为“集AI技术大成者”的领域，能啃下这块硬骨头，那么再拓展到其它领域也就会轻松很多。

赛道、方向、技术，在创业初期三大最重要的关键因素定下来之后，接下来就是进入更煎熬的研发阶段了。

虽说是煎熬阶段，但有一说一，对于后摩团队来说，或许都已经是驾轻就熟的事情，因为公司聚集了一帮芯片“老手”。

例如创始人吴强，博士毕业于普林斯顿大学计算机博士学位，研究方向正是高能效比计算芯片及编译器。

毕业之后，他还先后工作于Intel、AMD、Facebook等国外知名企业；值得一提的是，在AMD期间曾担任GPGPU/OpenCL创始团队核心成员。

吴强不仅拥有国外的工作经验，在2017年回国之后，也是在国内AI知名独角兽企业担任技术副总裁和CTO等职务。

在学术方面，吴强曾获第38届计算机体系架构顶会MICRO-38 唯一的一个最佳论文奖；科研成果被美国业内杂志IEEE Micro 评选为年度最有影响的12 个科技成果之一。

△后摩智能创始人兼CEO，吴强

再如后摩智能联合创始人、芯片研发副总裁陈亮，本硕博毕业于清华大学，曾任海思CPU芯片资深架构师、地平线AI芯片首席架构师。

在做产品上，后摩联合创始人、产品副总裁信晓旭，具有15年以上计算芯片产品、市场和销售经验，曾任海思计算芯片产品总监。

△左：陈亮；右：信晓旭

而从后摩整体研发团队构成来看，硕、博士占比70%以上；核心成员均主导过多颗世界级芯片的设计量产，类别涵盖GPU、CPU、高性能车规级AI芯片等。

更重要的是，用吴强自己的话来说，后摩的研发团队人员都是非常纯粹的人，肯吃苦、够努力。

如此来看，也就不难理解为什么能够在2年多的时间里，将存算一体芯片从0到1开花结果了。

芯片的“后摩时刻”已至

虽然芯片产品已经发布、量产，但最后我们还需要对一个问题做深入的探讨——存算一体，是否真的是正确的方向。

要回答这个问题，我们还需先得知道芯片算力的发展出了什么问题。

无论是计算机、手机，还是智能手环等产品，它们内部程序运行机制都绕不开一个著名的计算体系，冯·诺依曼体系结构。

它的一个特点，就是计算和存储是分离的。

若是通俗一点理解，我们可以将这个过程视为在厨房炒菜：

存储器：相当于厨房里的冰箱；

数据：相当于冰箱里的菜；

计算器：相当于洗菜、切菜和炒菜。

那么要完成一道菜，就需要先从冰箱里把菜取出来，再去厨房里洗、切、炒。

那么问题来了，这些菜需要在存储器和计算器之间疯狂地做搬运工作，这就无形之间产生了巨大的时间开销，

若是对于较低的计算量来说，冯·诺依曼体系结构尚且还可处理，但谁能想到，在信息数据量爆炸的当下，人们对算力的需求会变得如此之大。

举个例子，若是用全卷积网络处理一张分辨率为224x224大约5万像素的图片，需要的计算量为5x10⁹次的计算。

这个任务若是放在一个CPU核心上处理，需要足足3秒钟的时间，慢，着实太慢！

单单是这么简单的任务尚是如此，近年来随着AIGC热潮的到来，大模型成为了产学界的香饽饽，而动辄需要对上千亿参数做训练推理，需要的算力之大可见一斑。

即便现代很多芯片开始设计更复杂的多级存储结构，例如把SRAM（静态随机存储器）作为距离计算单元最近的缓存，保证最高的读写速度，但容量还是非常的有限。

例如在下图英伟达GA102 GPU中，蓝色方块区域便是缓存区域，即便看上去占了不少空间，但其实容量也就6MB而已。

这在当今主流AI任务面前，简直是大巫见小巫了。

这，就是当下算力发展所遇到的致命瓶颈。

而且就过去二十年的发展来看，处理器性能以每年大约55%的速度提升，但内存性能的提升速度每年只有10%左右。

存储速度长期滞后于计算速度，因此就导致了芯片性能难以满足AI需求的情况。

不仅如此，近年来“摩尔定律即将失效”的声音也是此起彼伏，很多人认为传统的芯片无法再胜任新的大算力任务了。

虽然业界在后来提出了GPU、多核CPU等解决方案，但依旧是无法绕开冯·诺依曼体系结构最为致命的瓶颈问题。

在如此情况之下，业界便提出了更为大胆的想法——干脆把冰箱和厨房搞到一起，让取菜、洗菜、切菜和炒菜都在一个空间里完成——即，存算一体。

对应到芯片设计，就意味着把分开的计算单元和SRAM单元重新设计，把乘加单元打散并插入到SRAM阵列当中，以此形成新的存算单元。

如此一来，每个存算单元既保留了SRAM本身的规则性，便于高速读写；又扩充了并行计算功能，实现高能效计算。

以后摩发布的鸿途™H30为例，在存算一体架构之下，便可以在每秒计算超过4x10¹²次。

和其它AI芯片相比，后摩存算一体的宏单元在同样能耗下提供的算力，可以直接飙升10倍！

但其实存算一体技术早在2011年就引起学术界关注，而后在2016-2017年成为学术界热议的话题。

到2019年逐渐开始受到工业界和资本的关注，彼时大家的讨论主要集中在这项技术的可靠性上。

从2020年开始，越来越多的玩家进入这个市场，并且大公司都开始在存内计算上发力，此时的存内计算已成为产业界“不得不跟进”的技术之一，大家的讨论聚焦在存内计算未来的市场空间上。

再从市场规模角度来看，量子位在《存算一体芯片深度产业报告》中曾经预测：

由此可见，不论是从技术亦或是市场的发展和预测来看，存算一体确实是解决算力瓶颈的一大利器。

而作为率先入局的后摩智能，也给出了自己的观点：

至此，对于芯片算力的瓶颈，后摩智能已经给出了自己的一套打法，并且已经交出了一份高分作业。

站在现今后摩尔时代的当下，或许芯片的“后摩时刻”已经到来。