國產(chǎn)芯片新高地——每瓦功耗下算力高達100TOPS

具備大算力又低功耗的高能效比芯片，正是當下市場(chǎng)中所“缺失”的版圖。

AI應用版圖不斷擴大，算力需求缺口猶在

依據艾瑞咨詢(xún)所統計的數據，預計到2022年，國內AI賦能實(shí)體經(jīng)濟的市場(chǎng)規模將達到1573億，約是2018年的6.3倍，足以可見(jiàn)AI應用落地的速度之快、范圍之廣。

而在應用增長(cháng)的背后，我們看到的是市場(chǎng)對于AI算力需求的增長(cháng)。

此前OpenAI曾發(fā)布一份報告，提到自2012年至2018年，AI算力需求在6年期間增長(cháng)了30萬(wàn)倍，3.5個(gè)月就會(huì )翻一倍，遠遠快過(guò)摩爾定律“18個(gè)月”的周期。

隨著(zhù)5G商用和云計算需求的迅猛增長(cháng)，物聯(lián)網(wǎng)得以快速發(fā)展，更是引發(fā)了新的算力需求。

目前智能計算芯片的市場(chǎng)規模有多大？僅從賽道玩家的角度來(lái)看，除了英特爾、AMD等傳統芯片企業(yè)，包括Facebook、亞馬遜、谷歌以及國內的BAT等互聯(lián)網(wǎng)科技企業(yè)也正在不斷涌入，另外還有數量更為龐大的初創(chuàng )企業(yè)。

而大算力帶來(lái)的過(guò)高功耗，使得大量場(chǎng)景無(wú)法普及應用。場(chǎng)景對于“能效比”越來(lái)越敏感，致使“大算力又低功耗的高能效比芯片”的市場(chǎng)呼聲也越來(lái)越高漲。

高能效比芯片的背后：大算力與低功耗是相悖命題

觀(guān)察市場(chǎng)上的智能計算芯片公司，可以看到他們也一直探尋大算力、低功耗的智能芯片解決方案。然而大算力與低功耗就存在性而言，一直都是相悖的。

就具體產(chǎn)品而言，有的廠(chǎng)商會(huì )選擇做專(zhuān)用芯片，但這也意味著(zhù)通用性差，應用場(chǎng)景受限。有的廠(chǎng)商主打芯片低功耗，但是算力往往不盡人意，不能滿(mǎn)足大場(chǎng)景需求。

目前智能計算芯片廠(chǎng)商大多采用優(yōu)化芯片制程工藝（7nm、5nm、3nm等），來(lái)提升芯片性能。但在摩爾定律下，晶體管微縮越來(lái)越難，面臨各種物理極限挑戰，3nm被公認為已經(jīng)達到摩爾定律的物理極限。提升算力兼具降低功耗這條路已經(jīng)越走越艱難。

大算力、低功耗如何實(shí)現質(zhì)的飛躍？廠(chǎng)商們在想辦法

當前芯片主要采用馮·諾依曼架構，存儲和計算物理上是分離的。有數據顯示，過(guò)去二十年，處理器性能以每年大約55%的速度提升，內存性能的提升速度每年只有10%左右。結果長(cháng)期下來(lái)，不均衡的發(fā)展速度造成了當前的存儲速度嚴重滯后于處理器的計算速度，出現了“存儲墻”問(wèn)題，最終導致芯片性能難以跟上需求。

英偉達提出的“黃氏定律”，預測GPU將推動(dòng)AI性能實(shí)現逐年翻倍，采用新技術(shù)協(xié)調并控制通過(guò)設備的信息流，最大限度減少數據傳輸，來(lái)避免“存儲墻”問(wèn)題。

不同于英偉達的做法，還有一部分芯片玩家將突破點(diǎn)放在馮·諾依曼架構上，比如近期完成天使輪融資的南京后摩智能科技有限公司。

他們打破傳統的馮·諾依曼架構，創(chuàng )新計算范式，基于全球領(lǐng)先的存算一體技術(shù)和存儲工藝，突破智能計算性能及功耗瓶頸，可將芯片每瓦功耗的算力提升5-10倍。正如阿里達摩院在發(fā)布的技術(shù)報告所言，AI的出現與存算一體格外匹配，這一技術(shù)也將大大改善現有的AI算力瓶頸。

另外在他們看來(lái)，全棧的團隊才能快速達成芯片產(chǎn)品的快速落地及商業(yè)化應用，因此，后摩智能創(chuàng )立之初就組建了一支由多位國際頂尖學(xué)者和芯片工業(yè)界資深專(zhuān)家組成的明星級創(chuàng )始團隊，對于GPU/CPU等高性能計算芯片及其軟件生態(tài)建設有深厚的積累。創(chuàng )始人吳強博士在普林斯頓大學(xué)期間博士的論文，即為高能效比計算芯片及編譯器，獲計算機體系架構頂會(huì )MICRO時(shí)年最佳論文。他先后工作于A(yíng)MD、Facebook，回國后加入地平線(xiàn)擔任CTO，在體系架構和軟件方面積累深厚，對邊緣端和云端應用場(chǎng)景都有深刻理解和工程實(shí)踐。

團隊成員來(lái)自美國普林斯頓大學(xué)、美國Penn State大學(xué)、新加坡國立大學(xué)、加州大學(xué)、清華大學(xué)、北京大學(xué)、電子科技大學(xué)等國內外知名高校和AMD、Nvidia、華為海思等一線(xiàn)芯片企業(yè)，他們既有業(yè)內領(lǐng)先的全棧的存算一體技術(shù)，又有大算力芯片量產(chǎn)經(jīng)驗，他們有能力做出產(chǎn)品級高能效比芯片。

此前，GSMA Intelligence發(fā)布報告稱(chēng)，到2025年，全球將有13億5G設備連接入網(wǎng)，這一可預見(jiàn)的現實(shí)正逼迫著(zhù)芯片向著(zhù)大算力、低功耗、低時(shí)延的方向進(jìn)行升級，帶動(dòng)云計算平臺和邊緣端設備的智能升級。

此時(shí)，真正提高能效比，實(shí)現芯片的大算力、低功耗，并普及開(kāi)來(lái)，已然成為芯片領(lǐng)域，尤其是智能計算領(lǐng)域一個(gè)新制高點(diǎn)。

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