本不平靜的智能駕駛芯片江湖，再添新變局。

5 月 10 日，后摩智能重磅發(fā)布智能駕駛芯片鴻途?H30，該芯片物理算力高達(dá)256TOPS@INT8，與時(shí)下備受追捧的 256TOPS 英偉達(dá) Orin X 不相上下，典型功耗只有 35W，能效比之高可見一斑。

這塊芯片性能如此強(qiáng)勁的背后，在于其采用了顛覆性的底層架構(gòu)設(shè)計(jì)——存算一體。

與大多數(shù)芯片基于馮·諾依曼架構(gòu)打造不同，存算一體通過在存儲(chǔ)單元內(nèi)完成部分或全部的運(yùn)算，極大地解決了芯片性能受存儲(chǔ)帶寬限制的瓶頸，且降低了功耗需求。

鴻途?H30 的推出對(duì)于行業(yè)來說具有重大的意義，其大算力、極致能效比、超低延時(shí)、低成本等特性，正好吻合智能汽車對(duì)于芯片的需求。

當(dāng)下，智能駕駛行業(yè)正在面臨性能提升、成本下探的關(guān)鍵發(fā)展期，作為國內(nèi)首款存算一體智駕芯片，該芯片注定將引發(fā)一系列的連鎖反應(yīng)。

「從大型計(jì)算機(jī)到個(gè)人 PC，再到現(xiàn)在的手機(jī)，技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用變革的趨勢(shì)表明，每 1000 倍效率提升將會(huì)創(chuàng)造一個(gè)新的計(jì)算時(shí)代，伴隨著 AI 技術(shù)的躍進(jìn)，今天的芯片也有望在計(jì)算能力和效率上有1000 倍以上的提升，后摩希望做出極效的 AI 芯片，實(shí)現(xiàn)萬物智能?！购竽χ悄軇?chuàng)始人兼 CEO 吳強(qiáng)在發(fā)布會(huì)上如此說道。

01、存算一體，顛覆智能駕駛芯片

正如開頭所說的，后摩采用了存算一體這種新的底層架構(gòu)來設(shè)計(jì)芯片。

所謂存算一體，從字面意思上來說，就是存儲(chǔ)和計(jì)算融為一體。

首先需要明確的一點(diǎn)是，所有的 AI 算法包括深度學(xué)習(xí)，本質(zhì)上是在下達(dá)指令，做大量的乘加計(jì)算，體現(xiàn)在芯片層面，則是一大堆晶體管的開開閉閉。

在過去按照馮·諾依曼架構(gòu)設(shè)計(jì)的芯片下，AI 計(jì)算過程簡單理解是這樣的：數(shù)據(jù)通過設(shè)備輸入到存儲(chǔ)器，處理器（計(jì)算單元）從存儲(chǔ)器中獲取指令和數(shù)據(jù)，進(jìn)行計(jì)算，處理完后輸出結(jié)果，寫回存儲(chǔ)器。

這種架構(gòu)的顯著特點(diǎn)是計(jì)算單元與存儲(chǔ)單元分離，在執(zhí)行計(jì)算時(shí)，數(shù)據(jù)在二者之間高頻地遷移，在面對(duì)常規(guī)計(jì)算量時(shí)，這樣做尚足以勝任工作，然而隨著自動(dòng)駕駛、ChatGPT 等大數(shù)據(jù)模型出現(xiàn)，對(duì)于算力需求急劇提升，馮·諾依曼架構(gòu)開始遭遇瓶頸。

舉例來說，以矩陣乘法為主的 Transformer 類計(jì)算，大多數(shù)的步驟是在訪問內(nèi)存，而非執(zhí)行計(jì)算，盡管大量數(shù)據(jù)頻繁在計(jì)算單元與存儲(chǔ)單元之間移動(dòng)，但由于存儲(chǔ)器讀寫的速度不夠快，導(dǎo)致數(shù)據(jù)被「堵塞」在訪存過程中，并未真正投入計(jì)算，由此使得計(jì)算系統(tǒng)的有效帶寬大大降低，系統(tǒng)算力的增長舉步維艱。

盡管可以通過多核(如 CPU)/眾核(如 GPU) 并行加速技術(shù)提升算力，但這將帶來功耗和成本的提升。

應(yīng)用存算一體新架構(gòu)，可以解決這個(gè)難題，其底層邏輯是將 AI 計(jì)算中大量乘加計(jì)算的權(quán)重部分，直接留在存儲(chǔ)單元中計(jì)算，以優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸路徑，從而大幅提升計(jì)算效率。

而這正是后摩智能設(shè)計(jì)智能駕駛芯片 IP 的思路，公司聯(lián)合創(chuàng)始人兼研發(fā)副總裁陳亮分享道，通過在傳統(tǒng)的 SRAM 電路旁，加入包括 Activation Driver、乘法器、加法樹、累加器等定制化電路結(jié)構(gòu)，后摩成功實(shí)現(xiàn)高能效的存內(nèi)并行乘加運(yùn)算。

「計(jì)算電路緊挨著存儲(chǔ)單元，數(shù)據(jù)被讀出的同時(shí)可以在原地進(jìn)行乘加計(jì)算，相較于（馮·諾伊曼架構(gòu)下）Row by Row 的數(shù)據(jù)讀取方式，極大地提高了并行性?！?/span>

這樣的 IP 設(shè)計(jì)擁有超高的計(jì)算密度，使得「大算力」得以實(shí)現(xiàn)；基于 SRAM 的純數(shù)字設(shè)計(jì)，還滿足全精度要求；架構(gòu)上是完全的存內(nèi)計(jì)算，也減少了訪存功耗。

基于此，后摩面向智能駕駛場(chǎng)景打造了專用 IPU（Intelligence Processing Unit，處理器架構(gòu)）——天樞架構(gòu)。

陳亮表示，取名「天樞」在于其設(shè)計(jì)理念借鑒融合了庭院式的中國傳統(tǒng)住宅和現(xiàn)代高層公寓樓的不同風(fēng)格。

在他看來，庭院式代表著集中式的存儲(chǔ)和計(jì)算架構(gòu)，特斯拉 FSD 芯片正是如此，通過堆積大量芯片資源以及高并行性，帶來性能提升。

然而，這在遇到算力要求更大、計(jì)算靈活性要求更高的場(chǎng)景下，容易受到數(shù)據(jù)規(guī)模的限制，此時(shí)計(jì)算效率急劇下降，數(shù)據(jù)的并行性和計(jì)算資源的并行性無法匹配。

「這樣的架構(gòu)設(shè)計(jì)類似于古典中式庭院，它向內(nèi)合圍成一個(gè)小的院子，集各種功能于一身，使得人與人、人和自然之間可以非常高效溝通，但是因?yàn)樵郝涿娣e終究有限，所能容納的居住人數(shù)也有限，且設(shè)計(jì)和建造這樣的庭院難度和成本極大，所以它的可拓展性就比較差。」

而現(xiàn)代西式的高層公寓就截然不同，其采用完全相同的獨(dú)立小單元，可以在三維空間中自由拓展，以容納更多的人，類比芯片結(jié)構(gòu)，就是將一個(gè)算力很大的核切分成若干個(gè)小核，細(xì)分到極致?！覆贿^這樣的架構(gòu)下，人和自然之間、人和人之間的溝通效率就會(huì)變得很低?！?/span>

后摩的做法是融合了中式庭院和西式高樓的特點(diǎn)，陳亮解釋道，先打造一個(gè)優(yōu)美的庭院，以大布局設(shè)計(jì)保障計(jì)算資源利用效率，在此基礎(chǔ)上，再借鑒現(xiàn)代高層建筑的方式，以多核/多硬件線程的方式靈活擴(kuò)展算力，「這樣我們就實(shí)現(xiàn)了芯片效率、靈活性和可擴(kuò)展性的完美平衡。」

02、能效比力壓英偉達(dá) Orin，鴻途?H30 未來可期

立足于天樞架構(gòu)，后摩成功研發(fā)出首款存算一體智駕芯片——鴻途?H30。

該芯片物理算力達(dá)到256TOPS@INT8，典型功耗 35W，簡單計(jì)算可得，SoC 層面的能效比達(dá)到了7.3TOPS/Watt，而在傳統(tǒng)的馮·諾依曼架構(gòu)下，采用 12nm 相同工藝，所能實(shí)現(xiàn)的能效比多在 2TOPS/Watt 的水平。

發(fā)布會(huì)上，后摩聯(lián)合創(chuàng)始人兼產(chǎn)品副總裁信曉旭以 Resnet50 為例，更為直觀地展示了鴻途?H30 這一優(yōu)異的性能指標(biāo)。

在 Resnet50 v1.5，輸入圖片尺寸是 224x224 的測(cè)試條件下，當(dāng)「batch size = 8」時(shí)，鴻途?H30 達(dá)到了 10300 幀/秒的性能，是某國際巨頭旗艦芯片的 2.3 倍，而在「batch size = 1」時(shí)，這一差距更為明顯，鴻途?H30 性能達(dá)到了8700 幀/秒，而國際巨頭的芯片性能僅為 1520 幀/秒，前者是后者的5.7 倍。

「國際巨頭的芯片需要在更高的 batch size 的情況才能更好地發(fā)揮性能，但高 batch size 帶來的是延時(shí)的增加。而我們架構(gòu)針對(duì)智能駕駛場(chǎng)景特殊優(yōu)化的，因此在低 batch 下(也就是更低延時(shí))，性能就能夠充分發(fā)揮?！?/span>

另一參數(shù)——實(shí)際業(yè)務(wù)下的計(jì)算效率更能說明本質(zhì)差別。基于上述相同的條件，鴻途?H30 在「batch size = 8」條件下，計(jì)算效率達(dá)到了294FPS/Watt，是國際友商的 4.6 倍，「batch size = 1」時(shí)，則達(dá)到了11.3 倍。

而這還是在不同制程下的對(duì)比，鴻途?H30 基于 12nm 工藝，而國際巨頭芯片基于 8nm 工藝，不難理解，如果將二者轉(zhuǎn)化成同一工藝節(jié)點(diǎn)對(duì)比，存算一體架構(gòu)的芯片計(jì)算效率優(yōu)勢(shì)將會(huì)更明顯。

鴻途?H30 的規(guī)格參數(shù)還不止這些，其支持 Memory 擴(kuò)展，帶寬達(dá)到128GB/S，同時(shí)，內(nèi)部還集成了 16 路的 1080P 的視頻編碼單元和解碼單元，在外部的高速接口上，采用 PCle 4.0 的連接，向下兼容，lane 數(shù)可配，支持 RC 和 EP mode。

多重「硬實(shí)力」加持下，鴻途?H30 成功運(yùn)行常用的經(jīng)典 CV 網(wǎng)絡(luò)和多種自動(dòng)駕駛先進(jìn)網(wǎng)絡(luò)，包括當(dāng)前業(yè)內(nèi)最受關(guān)注的 BEV 網(wǎng)絡(luò)模型以及廣泛應(yīng)用于高階輔助駕駛領(lǐng)域的 Pointpillar 網(wǎng)絡(luò)模型。

信曉旭透露，以鴻途?H30 打造的智能駕駛解決方案已經(jīng)在合作伙伴的無人小車上完成部署，「這是業(yè)界第一次基于存算一體架構(gòu)的芯片成功運(yùn)行端到端的智能駕駛技術(shù)棧?！?/span>

在發(fā)布會(huì)現(xiàn)場(chǎng)，后摩還專門推出了基于鴻途?H30 打造的智能駕駛硬件平臺(tái)——力馭?，其 CPU 算力高達(dá)200 Kdmips，AI 算力為 256Tops，支持多傳感器輸入，能夠?yàn)橹悄荞{駛提供更充沛的算力支持；在功耗上，力馭?平臺(tái)僅為 85W，可采用更加靈活的散熱方式，實(shí)現(xiàn)更低成本的便捷部署。

衡量一款芯片好不好，除了看硬件上的「硬實(shí)力」，還要看軟件上的易用性，這其中工具鏈發(fā)揮著重要的作用。信曉旭認(rèn)為，除了追求芯片在 PPA 指標(biāo)上的競爭力之外，還要確保在軟件工具鏈的競爭力，「要打造高效，易用的軟件開發(fā)工具鏈，讓算法開發(fā)人員用得舒服、用得爽?！?/span>

汽車之心了解到，為了幫助客戶和合作伙伴用好芯片，后摩基于鴻途?H30 芯片自主研發(fā)了一款軟件開發(fā)工具鏈——后摩大道?，以無侵入式的底層架構(gòu)創(chuàng)新保障了通用性的同時(shí)，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)了鴻途?H30 的高效、易用。

信曉旭表示，在芯片和工具鏈的雙重配合下，后摩能夠向智能駕駛市場(chǎng)提供更優(yōu)選擇。他透露，鴻途?H30 將于今年 6 月份開始給 Alpha 客戶送測(cè)。

「我們的研發(fā)人員還在加班加點(diǎn)地調(diào)試，進(jìn)行送測(cè)之前的最后準(zhǔn)備工作，這將會(huì)是后摩用存算一體重構(gòu)智能駕駛芯片的開端?！?/span>

03、格局未定的智能駕駛芯片江湖，再次迎來大洗牌

在后摩發(fā)布鴻途?H30 之前，似乎沒有玩家在芯片底層架構(gòu)做改動(dòng)，即使是打響大算力芯片前裝量產(chǎn)第一槍的國際巨頭英偉達(dá)，目前也是沿著馮·諾伊曼架構(gòu)不斷迭代自己的產(chǎn)品。

然而隨著智能駕駛往更高階和更普及化方向發(fā)展，對(duì)于架構(gòu)創(chuàng)新的呼喚，顯得愈發(fā)緊迫。

一方面，從高速公路、快速路到城區(qū)道路，智能駕駛面臨的場(chǎng)景越來越復(fù)雜，為了識(shí)別各種異形物，玩家們部署了 Transformer 等大模型，由此也帶來算力需求的急劇上升，業(yè)內(nèi)估計(jì)從當(dāng)前火熱的城市 NOA 到未來走向 L3/L4 級(jí)自動(dòng)駕駛，芯片算力將從幾百 TOPS 往上千 TOPS 增長，然而在傳統(tǒng)的馮·諾依曼架構(gòu)設(shè)計(jì)下，存儲(chǔ)帶寬制約算力向上拓展的空間；

另一方面，智能駕駛功能正在加速向下滲透，工信部數(shù)據(jù)顯示，2022 年，智能網(wǎng)聯(lián)乘用車 L2 級(jí)及以上輔助駕駛系統(tǒng)的市場(chǎng)滲透率提升至 34.9%，較 2021 年增加 11.4 個(gè)百分點(diǎn)，有數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，2025 年，該功能的滲透率將進(jìn)一步上升至 70%，在此過程中，智駕芯片的成本需要不斷降低，以滿足主機(jī)廠大量裝車的需求，然而隨著摩爾定律失效，依靠改進(jìn)芯片制程工藝來降本的方式已然難以為繼。

可以看到，無論是從算力需求角度，還是從行業(yè)降本訴求來看，傳統(tǒng)的馮·諾伊曼架構(gòu)已經(jīng)適應(yīng)趨勢(shì)的發(fā)展，到了不得不變革的地步。

后摩推出首款存算一體芯片鴻途?H30，無疑精準(zhǔn)切中了這一痛點(diǎn)，并在「天下未定」的市場(chǎng)格局下，占據(jù)了有利先機(jī)。

吳強(qiáng)表示，鴻途?H30 直接消除了「存」「算」界限，使計(jì)算能效達(dá)到數(shù)量級(jí)提升，且由于不依賴于先進(jìn)的存儲(chǔ)工藝或封裝技術(shù)，僅通過底層架構(gòu)的創(chuàng)新，在 12nm的制程上，也能把算力做到幾百 TOPS，且不增加成本。

另外，因?yàn)楣妮^低，還減少了投向復(fù)雜散熱系統(tǒng)的成本，讓 10 多萬左右的平價(jià)車能夠用上高算力芯片，以此實(shí)現(xiàn)智能駕駛功能。

「只有幫助客戶實(shí)現(xiàn)更低成本的便捷部署，才能推動(dòng)智能駕駛應(yīng)用走入尋常百姓家。」

需要指出的是，鴻途?H30 還有一個(gè)容易被忽視的優(yōu)點(diǎn)——供應(yīng)鏈安全。眾所周知，中國半導(dǎo)體行業(yè)正在遭受全球地緣政治影響，對(duì)于車企而言，確保芯片供應(yīng)鏈安全、自主可控，具有重大的戰(zhàn)略意義。

后摩推出的鴻途?H30 能夠做到滿足市場(chǎng)算力需求的同時(shí)，不依賴制程工藝，這無疑給車企吃下一顆「定心丸」。

中國電動(dòng)汽車百人會(huì)副理事長兼秘書長張永偉在發(fā)布會(huì)上也指出，鴻途?H30 將有利于解決汽車芯片供應(yīng)鏈中存在的同質(zhì)化競爭問題，助力提升產(chǎn)業(yè)鏈的韌性和供應(yīng)鏈的安全性。

從智能駕駛興起到現(xiàn)在，芯片領(lǐng)域一直在變，從單片機(jī)到 SOC，從小算力到大算力，從與算法綁定封閉，到軟硬解耦走向開放，如今，又迎來底層架構(gòu)的革新，而每一次變化，都將意味著市場(chǎng)格局的重新洗牌。

信曉旭表示，如今就像是芯片行業(yè)的「內(nèi)燃機(jī)時(shí)刻」，在汽車發(fā)展最早期，由于是蒸汽機(jī)提供動(dòng)力，能量轉(zhuǎn)換效率十分低，導(dǎo)致當(dāng)時(shí)的汽車淪為少數(shù)人的玩具，后面隨著內(nèi)燃機(jī)的推出，能量效率得到大幅提升，由此大大加速了汽車普及，為后面近百年汽車產(chǎn)業(yè)的繁榮，奠定了堅(jiān)實(shí)的底層技術(shù)基礎(chǔ)。

「作為目前業(yè)界計(jì)算效率最高的智駕芯片，鴻途?H30 在今天推出，像極了那樣的時(shí)刻。」

就在鴻途?H30 正待上車的時(shí)間節(jié)點(diǎn)，后摩智能又開啟了第二代智能駕駛芯片產(chǎn)品鴻途?H50 的研發(fā)，后者基于新一代更先進(jìn)的天璇架構(gòu)設(shè)計(jì)，支持自然散熱條件，整體計(jì)算效率更高，預(yù)計(jì)將于 2024 年推出，支持客戶 2025 年的量產(chǎn)車型。

隨著后摩在存算一體方向持續(xù)發(fā)力，悄然間，一個(gè)新的智能駕駛芯片時(shí)代開啟了。

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