最近，世界半導(dǎo)體大會(huì)在南京順利閉幕。展會(huì)期間，記者采訪到了時(shí)擎科技董事長蔣壽美，聊了聊關(guān)于DSA架構(gòu)芯片的發(fā)展與時(shí)擎科技的戰(zhàn)略規(guī)劃。

時(shí)擎科技成立于2018年，一直專注于邊端智能交互和信號(hào)處理芯片的研發(fā)。公司現(xiàn)有員工近百人，總部位于上海張江，并在無錫、深圳和香港設(shè)有子公司或分公司，成立以來先后完成過SIG海納亞洲、浦東科創(chuàng)、邦明資本、海望資本、新尚資本、濟(jì)南高新等知名投資機(jī)構(gòu)的多輪投資。據(jù)了解，時(shí)擎科技是國內(nèi)最早投入RISC-V處理器研發(fā)的團(tuán)隊(duì)之一，基于RISC-V指令架構(gòu)研發(fā)了一系列領(lǐng)域?qū)Ｓ眉軜?gòu)的DSA智能處理器和DSP信號(hào)處理器。

過去，RISC-V在業(yè)界總被認(rèn)為是ARM的替代品，而蔣壽美認(rèn)為，在AI時(shí)代，RISC-V架構(gòu)可以發(fā)揮更多潛力。

另起爐灶，沒包袱

進(jìn)入2023年，AI讓芯片的算力得到無與倫比的表現(xiàn)。作為軟件，AI可以說已經(jīng)榨干了所有芯片的極限。而當(dāng)摩爾定律腳步放緩，硬件成長速度變慢，算力從哪來？

目前，面對(duì)AI算法對(duì)硬件算力的壓榨，實(shí)行專用架構(gòu)，或者說對(duì)AI算法進(jìn)行特定優(yōu)化的芯片成為化解高算力需求的新趨勢(shì)。目前專用芯片可以分為常規(guī)的CPU、GPU，以及FPGA與ASIC。芯片從CPU到ASIC，專用性依次提升，但通用性也相應(yīng)下降。ASIC作為專用芯片，它甚至只能跑固定算法，不過換來的則是超越所有芯片的運(yùn)行速度與更低的功耗。有數(shù)據(jù)顯示，相對(duì)同級(jí)別CPU、GPU，該類ASIC芯片可提高運(yùn)算性能15倍至30倍，并提高能耗效率30倍至80倍。不過，目前AI算法還正處于快速迭代中，將算法直接固定下來顯然不劃算。因此，專用性與通用性兩手抓的DSA架構(gòu)與FPGA受到更多的關(guān)注。

2017年，David Patterson與John Hennessy在“體系結(jié)構(gòu)的黃金年代”主題演講中提出了DSA架構(gòu)。相比FPGA，DSA更像是ASIC的升級(jí)版或回調(diào)版，而不是FPGA的改進(jìn)。DSA可以為某類應(yīng)用進(jìn)行特定優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)更高的能效比。在RSIC-V高靈活性優(yōu)勢(shì)的加持下，DSA架構(gòu)還能發(fā)揮出更多優(yōu)勢(shì)，其中就包括能耗。從另一方面來說，目前FPGA已較為成熟，已經(jīng)有不少服務(wù)器用上了FPGA，但在新興的邊緣計(jì)算領(lǐng)域，由于對(duì)功耗較為敏感，DSA正在獲取更多市場。

邊緣AI，RISC-V的舞臺(tái)

RISC-V并不是適合所有的AI模型。很明顯，在AI大模型方面，由于其需要的極高算力與超高的相關(guān)資源消耗，讓幾乎所有RISC指令集望而卻步。以ChatGPT這類大模型為例，據(jù)OpenAI測算，ChatGPT訓(xùn)練階段總算力消耗約為3640 PF-days（約1PFLOP/s效率跑3640天），GPT-3訓(xùn)練成本預(yù)計(jì)能達(dá)到500萬美元/次。

邊緣AI，無法承載大模型對(duì)算力的高需求，瞄準(zhǔn)單一領(lǐng)域、對(duì)算力要求相對(duì)低的小模型AI則可以施展拳腳，RISC-V的機(jī)會(huì)就來了。尤其是物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，RISC-V已經(jīng)展現(xiàn)出了優(yōu)勢(shì)。前文提到，RISC-V的輕量化帶來靈活性優(yōu)勢(shì)，這一點(diǎn)也正好匹配了IOT領(lǐng)域的發(fā)展。2021年，RISC-V芯片數(shù)量已經(jīng)突破10億顆，其中最多應(yīng)用在語音識(shí)別、AI視覺、智能家電、工業(yè)控制、物聯(lián)網(wǎng)安全等領(lǐng)域。

基于AT1601的環(huán)形全向麥克風(fēng)方案模組和成品應(yīng)用

蔣壽美表示，時(shí)擎科技創(chuàng)立之初就瞄準(zhǔn)AI物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域?！澳壳暗奈锫?lián)網(wǎng)市場還相對(duì)碎片化，并不像手機(jī)、筆記本電腦等有很大很完整的市場，不過也應(yīng)發(fā)現(xiàn)其發(fā)展趨勢(shì)，憑借RISC-V架構(gòu)的優(yōu)勢(shì)走進(jìn)賽道，才有更好的發(fā)展。成立5年以來，時(shí)擎科技一直聚焦在AIOT領(lǐng)域，并不斷在更多細(xì)分領(lǐng)域拓展業(yè)務(wù)。

從算法角度看，RISC-V指令集恰好與邊緣AI算法相匹配，自然能在AIOT領(lǐng)域呼風(fēng)喚雨。有專家認(rèn)為，RISC-V的指令集可以根據(jù)具體的應(yīng)用需求進(jìn)行裁剪和定制，因此可以更好地適應(yīng)不同的AI算法，包括深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。更重要的是，AI算法，無論是大模型還是小模型，都離不開算力屬性的支持。既要算力高，又要迭代快適應(yīng)廣，更輕更便捷的RISC-V非常適合。

還有一點(diǎn)非常重要，由于RISC-V指令集非常靈活，在設(shè)計(jì)芯片時(shí)，單個(gè)IP可以更加靈活的進(jìn)行組合或重構(gòu)（自行增減指令集或者核心數(shù)量），而不是必須遵守固有的IP協(xié)議，較死板的應(yīng)用IP核。簡單來說，RISC-V的IP相比其他IP還能繼續(xù)“拆解”，以解決芯片設(shè)計(jì)的多種情況。同時(shí)，這也為RISC-V架構(gòu)帶來了更高的擴(kuò)展性，設(shè)計(jì)師可以像玩樂高積木一樣任意拆分模塊，組合出理想中的芯片來。

AT5050端側(cè)智能視覺處理芯片及基于AT5050的UVC模組

時(shí)擎科技眼中的AI時(shí)代

就ARM或X86的選擇上，一家中小規(guī)模的公司，一旦選擇在某個(gè)指令集上發(fā)力，就要投入大量人力資源去迎合。那么RISC-V怎么從早已成熟的ARM架構(gòu)中搶奪本來就稀缺的芯片人才呢？

蔣壽美表示，其實(shí)應(yīng)用RISC-V指令集并不會(huì)給芯片設(shè)計(jì)工程師造成很大困難。ARM與RISC-V之間的切換，就像是具有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)知識(shí)的程序員，在C語言與Python之間的切換一樣。變化的只是指令，不變的是整體的設(shè)計(jì)理念。蔣壽美認(rèn)為，一個(gè)熟練掌握ARM架構(gòu)的設(shè)計(jì)師，可能僅需半個(gè)月就能切換到RISC-V的開發(fā)上來。

AI浪潮下，時(shí)擎科技發(fā)展加速。

據(jù)官方消息，公司近3年來取得了業(yè)績的快速成長，尤其是在疫情和行業(yè)周期雙重壓力的2022年，公司依然取得了50%以上的業(yè)績?cè)鲩L。2023年7月初，時(shí)擎科技宣布在上半年連續(xù)完成B+和B++輪融資。最近，國家工業(yè)和信息化部審核并公布了第五批專精特新“小巨人”企業(yè)名單，時(shí)擎科技憑借在端側(cè)智能處理和交互領(lǐng)域的專業(yè)化深耕和自主創(chuàng)新能力，榮膺國家級(jí)專精特新“小巨人”企業(yè)稱號(hào)。

最后，引用蔣壽美曾經(jīng)講過的一段話：“目前來說，端側(cè)市場發(fā)展趨勢(shì)快，且還沒有形成確定的格局，但端側(cè)AI芯片將會(huì)是千億級(jí)人民幣的市場。”