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突破芯片算力和功耗瓶颈,后摩智能要用存算一体智驾芯片加速推动汽车智能化进程
来源:每日经济新闻  时间:2023-07-31 15:13:52
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今年以来,随着ChatGPT和AIGC概念的爆火,通用大模型创业公司方兴未艾,大模型对于算力的需求呈指数级增长。

在这样的背景下,带宽低、时延长、功耗高等传统冯·诺依曼计算架构下的瓶颈更加突显。一时间,能突破芯片算力和功耗瓶颈、实现芯片能效比阶跃的存算一体技术引爆了行业与市场的关注。

作为国内首家存算一体智驾AI芯片公司,后摩智能从2020年成立伊始就选择以存算一体的底层架构创新来实现AI计算效率的极致突破。经过2年的不懈努力,该公司在今年5月推出了国内首款存算一体智驾芯片后摩鸿途H30,其AI物理算力、功耗等多项数据惊艳市场,也为快速发展的智能汽车产业带来了全新的解决方案。


(资料图片)

后摩智能联合创始人、研发副总裁吴仲谋在接受《每日经济新闻》记者专访时表示,存算一体AI芯片已经走到了规模化落地的前夜,后摩智能要以领先行业的产品乘势而上。“未来3~5年内,我们希望成为国内智驾领域排名前三的头部芯片企业。”

算力架构“第三极”,有效解决传统计算架构瓶颈

2020年,离开地平线的吴强选择自主创业。他认为存算一体技术是AI芯片的新方向,并联合多位顶尖学者和芯片工业界资深专家组建了后摩智能。

所谓存算一体,指的是在存储器中嵌入计算能力,以新的运算架构进行二维和三维矩阵乘法/加法运算。随着人工智能技术的加速落地,存算一体架构甚至被业界描述为继CPU、GPU架构之后的算力架构“第三极”,能有效克服传统冯·诺依曼架构的瓶颈,实现计算能效的数量级提升。

吴仲谋也是后摩智能专家团队中的一员。在他看来,后摩的创始团队自带AI芯片的基因:“这是团队人员的专业背景所决定的。并且人工智能发展这么多年,赛道很宽、市场也足够大,我们当时确定的第一件事就是要做一个人工智能的芯片。”

那么问题来了:到底什么样的AI芯片才是有竞争力的?经过多方调研和考察,后摩智能团队发现,随着AI的飞速发展,对芯片容量和算力的要求也在不断变大;其次,基于SRAM的存算一体芯片已经开始走出实验室,正处于从学术界向工业界转化的临界点,后摩的成立正好赶上了这一波浪潮。

有第三方数据显示,到2030年,基于存算一体技术的芯片总市场规模约为1136亿元,前景可观。

联想集团副总裁、联想创投合伙人王光熙也告诉每经记者,首先,存算一体可以做到从底层计算架构入手,在现有的半导体材料体系下以几倍增长来突破原来的功耗;其次,由于AI本身就牵涉大量的系数矩阵数据运算与转移,存算一体也非常适合做AI相关的计算,并将带来功耗的大幅提升。

“整体而言,存算一体是一个挺好的路线,目前也还处于一个相对比较蓝海的状态。我们认为,未来存算一体在云、边、端将大有可为。”

开启存算一体智驾芯片量产落地新时代,加速推动汽车智能化进程

从应用场景上来说,智能驾驶、云计算、边缘计算、物联网等都是存算一体芯片的优势领域。

后摩智能选择了从智能驾驶领域切入。吴仲谋表示,智能驾驶是一个很具象化的场景,不论场景还是客户都非常清晰,存算一体芯片从该场景切入也有一些鲜明的特点与优势。

“首先,车对能效比是相当敏感的;其次,把时间维度拉长,尤其是在大模型的驱动下,车对于算力的需求是持续提升的,上限空间也比较高;第三,近年来车规级芯片成了整个产业供应链的刚需,也给国内创业者提供了千载难逢的超车时机。”

今年5月,该公司正式发布基于SRAM存储介质的后摩鸿途H30智驾芯片,也是国内首款存算一体的智驾芯片。根据后摩方面提供的数据,后摩鸿途H30最高物理算力可以达到256TOPS,典型功耗35W。在Int8数据精度条件下,其AI核心IPU能效比高达15Tops/W,是传统架构芯片的7倍以上,交出了一份漂亮的答卷。

据悉,为了充分发挥存算一体带来的高计算效率,后摩智能面向智能驾驶场景还打造了专用IPU(处理器架构)天枢架构。得益于灵活、高效的硬件架构设计,后摩鸿途H30实现了性能2倍提升的同时,还降低了50%功耗,也引发行业和市场的广泛关注。目前,后摩智能的第二代产品也在全力研发中。

虽然已经发布了首个产品,但在吴仲谋看来,目前后摩智能还处于“从0到1”的发展阶段,而该公司当前的重心是掌握好产品力、有一定的成熟度并打磨出几个典型的目标客户案例。“希望在未来3~5年内,后摩智能可以成为国内智驾领域排名前三的头部芯片企业。我们也将与生态链上的合作伙伴密切合作,共同推进万物智能的实现。”

封面图片来源:视觉中国-VCG41N1256651755

标签: 芯片 Ai 汽车