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淺談Imagination在手機(jī)GPU IP市場(chǎng)的影響力

我快閉嘴 ? 來(lái)源:半導(dǎo)體行業(yè)觀察 ? 作者:半導(dǎo)體行業(yè)觀察 ? 2020-11-17 16:13 ? 次閱讀
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隨著智能駕駛和自動(dòng)駕駛等應(yīng)用越發(fā)火熱,汽車AI芯片市場(chǎng)在最近幾年進(jìn)入了高速發(fā)展期。無(wú)論是NXP瑞薩這樣的傳統(tǒng)汽車芯片廠,還是如英偉達(dá)英特爾這樣的消費(fèi)芯片大廠,甚至是FPGA龍頭Xilinx,都對(duì)這個(gè)市場(chǎng)虎視眈眈。此外,國(guó)內(nèi)外也有一大波初創(chuàng)芯片企業(yè)涌入這個(gè)市場(chǎng)。

Imagination作為全球半導(dǎo)體IP大廠,已推出多代AI加速產(chǎn)品,獲得了良好的市場(chǎng)反響,可以為汽車芯片廠商打造高性能車用AI芯片提供強(qiáng)有力的支持。日前,Imagination發(fā)布其最新一代IMG Series4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器(NNA)產(chǎn)品,該公司視覺(jué)和人工智能部門高級(jí)總監(jiān)Andrew Grant在接受媒體采訪時(shí)指出:“雖然目前市場(chǎng)上已經(jīng)有能滿足自動(dòng)駕駛需求的AI芯片,但功耗不夠理想。所以,我們花兩年時(shí)間去了解和評(píng)估客戶需求,推出了高性能低功耗的4系列NNA產(chǎn)品,并且將自動(dòng)駕駛作為主打市場(chǎng)”。

Andrew Grant還介紹道,IMG Series4 NNA采用了全新的多核架構(gòu),能提供高達(dá)600 TOPS的算力,從而為ADAS和自動(dòng)駕駛等應(yīng)用提供高效支持。Imagination之所以能提供性能如此強(qiáng)悍的產(chǎn)品,得益于公司多年來(lái)在IP領(lǐng)域的深厚積累。

IP專家的步步為“贏”

在談及Imagination的時(shí)候,大家首先想到的就是他們?cè)?a href="http://m.makelele.cn/v/tag/107/" target="_blank">手機(jī)GPU IP市場(chǎng)的影響力。

從Imagination提供的數(shù)據(jù)也可以看到,他們?cè)谝苿?dòng)GPU IP市場(chǎng)的份額已經(jīng)達(dá)到35.5%,這幫助他們超越Arm Mali系列和高通Adreno系列,登上移動(dòng)GPU IP龍頭的位置。除了移動(dòng)GPU以外,Imagination在車載GPU IP市場(chǎng)也幾乎拿下了半壁江山。數(shù)據(jù)顯示,他們?cè)谶@個(gè)市場(chǎng)的占有率高達(dá)43%。

此外,Imagination在近來(lái)熱門的AI 市場(chǎng)也布局多年。據(jù)介紹,Imagination在過(guò)去七年里持續(xù)加大對(duì)AI研發(fā)的投入,公司迄今已擁有超過(guò)80項(xiàng)針對(duì)AI領(lǐng)域的專利,并推出了一系列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器IP產(chǎn)品。

這系列IP是一個(gè)從0開(kāi)始設(shè)計(jì)的完整、獨(dú)立式的硬件IP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器,可以同時(shí)支持CNN、RNN、LSTM三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型,并且可支持caff、caffe2、Google TensorFlow等通用機(jī)器學(xué)習(xí)體系架構(gòu),還支持可適用于移動(dòng)端的TensorFlow Lite、caffe2go等機(jī)器學(xué)習(xí)體系架構(gòu)。再加上這系列內(nèi)核可在最小的硅面積上以非常低的功耗實(shí)現(xiàn)高性能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算,因此自面世以來(lái)獲得了客戶的高度認(rèn)可。Imagination在過(guò)去幾年里也在快速迭代該系列IP。

2017年9月,Imagination發(fā)布了旗下首款神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器PowerVR Series 2NX NNA,其單核性能僅覆蓋1TOPS到4.1TOPS的范圍;而到了2018年推出的第二代PowerVR 3NX,單核性能不但覆蓋了0.6TOPS到10TOPS,其多核產(chǎn)品性能更是能做到20TOPS到160TOPS,可以滿足從L2級(jí)到L5級(jí)自動(dòng)駕駛的邊緣推理需求。

而文章開(kāi)頭談到的IMG Series 4NNA則是Imagination推出的第三代NNA。

Andrew Grant表示,這款公司歷時(shí)兩年打造出來(lái)的產(chǎn)品不但在性能上獲得大幅度提升,還擁有靈活的多核設(shè)計(jì)、創(chuàng)新性的Tensor Tiling( Imagination’s Tensor Tiling,ITT)技術(shù)、低功耗和滿足車規(guī)級(jí)安全需求等多項(xiàng)優(yōu)勢(shì),從而能為領(lǐng)先的汽車行業(yè)顛覆者、一級(jí)供應(yīng)商、整車廠(OEM)和汽車系統(tǒng)級(jí)芯片(SoC)廠商提供強(qiáng)大助力。

IMG Series4 NNA 的強(qiáng)勢(shì)出擊

根據(jù)Andrew Grant的觀點(diǎn),當(dāng)前的車載AI芯片擁有三方面的需求,分別是超強(qiáng)性能、超低功耗和超低延遲。當(dāng)然,作為汽車級(jí)別的芯片,安全也是必不可少的,這就是IMG Series 4 NNA的設(shè)計(jì)指導(dǎo)。

從官方提供的資料我們可以看到,Series4具有以下特性:

首先是多核擴(kuò)展性和靈活性方面,據(jù)Imagination介紹,其多核架構(gòu)支持在多個(gè)核之間對(duì)工作負(fù)載進(jìn)行靈活的分配和同步。Imagination的軟件提供了精細(xì)的控制能力,并通過(guò)對(duì)多個(gè)工作負(fù)載進(jìn)行批處理、拆分和調(diào)度而提高了靈活性,現(xiàn)在可以在任意數(shù)量的內(nèi)核上使用。Series4可為每個(gè)集群配置 2個(gè)、4個(gè)、6個(gè)或者8個(gè)核。

其次是性能。據(jù)介紹,Series4的每個(gè)單核能夠以不到一瓦的功耗提供12.5 TOPS的性能。舉例來(lái)說(shuō),一個(gè)8核集群在5nm工藝的加持下,可以提供100 TOPS的算力。那就代表著配有6個(gè)8核集群的解決方案可以提供600 TOPS的算力。來(lái)到AI推理方面,Series4 NNA的性能比嵌入式GPU快20倍以上,與嵌入式CPU相比,更是快了1000倍。

第三,超低延遲也是這一代NNA IP的另一個(gè)特性。據(jù)了解,通過(guò)將多個(gè)單核組成2核、4核、6核或8核的多核集群,所有內(nèi)核可以相互協(xié)作,并行處理一個(gè)任務(wù)。這就降低了處理延遲,縮短響應(yīng)時(shí)間。數(shù)據(jù)顯示,對(duì)于一個(gè)8核集群,理想情況下延遲會(huì)減少為單核獨(dú)立執(zhí)行時(shí)的1/8。

節(jié)省大量帶寬則是Imagination新NNA的另一大優(yōu)勢(shì),這主要得益于公司正在申請(qǐng)專利的的Tensor Tiling技術(shù)(Imagination’s Tensor Tiling,ITT),這也是Series4中新增的功能。據(jù)介紹,借助這項(xiàng)技術(shù),Imagination的Series4可以通過(guò)對(duì)計(jì)算任務(wù)進(jìn)行tiling,充分利用片上存儲(chǔ),提升數(shù)據(jù)處理效率,并節(jié)省訪問(wèn)外部存儲(chǔ)的帶寬。

在具體操作中,針對(duì)不同的任務(wù),有不同的操作方式。據(jù)了解,在批處理大量的小型任務(wù)時(shí),Tensor Tiling能夠把批處理任務(wù)分配到各個(gè)NNA單核,讓每個(gè)NNA單核獨(dú)立工作,提升并行處理的能力;而在面對(duì)一些大型網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候,Tensor Tiling則可以從多個(gè)維度拆分任務(wù),讓所有NNA單核共同執(zhí)行一個(gè)推理任務(wù)。這不但減少了網(wǎng)絡(luò)推理的延遲,在理想情況下,協(xié)同并行處理的吞吐量與獨(dú)立并發(fā)處理也是相同的。

值得一提的是,這里的拆分都是通過(guò)Imagination的編譯器來(lái)完成的,不需要開(kāi)發(fā)者手動(dòng)操作,借助NNA的性能分析工具,開(kāi)發(fā)者還能對(duì)AI任務(wù)進(jìn)行更好的調(diào)度和分配。

另外,因?yàn)槔帽镜財(cái)?shù)據(jù)的依賴性將中間數(shù)據(jù)保存在片上存儲(chǔ)器中,ITT可以最大限度地減少將數(shù)據(jù)傳輸至外部存儲(chǔ)器,從而將帶寬降低多達(dá)90%。作為一種可擴(kuò)展的算法,ITT在擁有大量輸入數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)上具有顯著優(yōu)勢(shì)。

車規(guī)級(jí)安全性則是Series4不得不提的另一個(gè)優(yōu)勢(shì)。

眾所周知,汽車芯片對(duì)安全提出了更高的要求。Imagination為其全新的NNA引入了IP級(jí)別的安全功能,且產(chǎn)品的設(shè)計(jì)流程符合ISO 26262標(biāo)準(zhǔn),這就能幫助客戶更容易獲得ISO 26262認(rèn)證。據(jù)報(bào)道,Series4可以在不影響性能的情況下,安全地進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理。硬件安全機(jī)制可以保護(hù)編譯后的網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)的執(zhí)行和數(shù)據(jù)處理管道。

在IMG Series4 NNA的發(fā)布會(huì)上,Andrew Grant除了介紹新IP的硬件性能外,也同時(shí)講述公司圍繞這系列芯片打造的軟件生態(tài)系統(tǒng),這與硬件配合,加速了開(kāi)發(fā)者的開(kāi)發(fā)速度,簡(jiǎn)化了開(kāi)發(fā)流程。而為了給汽車運(yùn)算提供更多的算力支持,Imagination還打通了NNA多核平臺(tái)與GPU協(xié)同,給開(kāi)發(fā)者提供更多的選擇。

Andrew Grant在發(fā)布會(huì)上表示,公司的IMG Series4 NNA已經(jīng)開(kāi)始向客戶提供授權(quán),產(chǎn)品也將于2020年12月在市場(chǎng)上全面供應(yīng)。

ABI Research智慧出行和汽車首席分析師James Hodgson說(shuō)道:“在從L2和L3級(jí)ADAS向L4和L5級(jí)全自動(dòng)駕駛演進(jìn)的過(guò)程中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的廣泛應(yīng)用將是至關(guān)重要的因素。這些系統(tǒng)將要處理數(shù)以百計(jì)的復(fù)雜場(chǎng)景,從多個(gè)攝像頭和激光雷達(dá)等大量傳感器中提取數(shù)據(jù),從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)代客泊車、十字路口管理和復(fù)雜城市環(huán)境安全導(dǎo)航等解決方案。高性能、低延遲和高能效的結(jié)合將是實(shí)現(xiàn)高度自動(dòng)駕駛的關(guān)鍵所在?!?/p>

由此可見(jiàn),一個(gè)全新的大門正在面向Imagination開(kāi)啟。
責(zé)任編輯:tzh

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