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

AI應(yīng)用版圖不斷擴(kuò)大，算力需求缺口猶在

依據(jù)艾瑞咨詢所統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)，預(yù)計(jì)到2022年，國(guó)內(nèi)AI賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)的市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到1573億，約是2018年的6.3倍，足以可見AI應(yīng)用落地的速度之快、范圍之廣。

而在應(yīng)用增長(zhǎng)的背后，我們看到的是市場(chǎng)對(duì)于AI算力需求的增長(zhǎng)。

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

隨著5G商用和云計(jì)算需求的迅猛增長(zhǎng)，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(jì)算芯片的市場(chǎng)規(guī)模有多大？?jī)H從賽道玩家的角度來(lái)看，除了英特爾、AMD等傳統(tǒng)芯片企業(yè)，包括Facebook、亞馬遜、谷歌以及國(guó)內(nèi)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(shù)量更為龐大的初創(chuàng)企業(yè)。

而大算力帶來(lái)的過高功耗，使得大量場(chǎng)景無(wú)法普及應(yīng)用。場(chǎng)景對(duì)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

觀察市場(chǎng)上的智能計(jì)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，有的廠商會(huì)選擇做專用芯片，但這也意味著通用性差，應(yīng)用場(chǎng)景受限。有的廠商主打芯片低功耗，但是算力往往不盡人意，不能滿足大場(chǎng)景需求。

目前智能計(jì)算芯片廠商大多采用優(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(zhàn)，3nm被公認(rèn)為已經(jīng)達(dá)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(xiàn)質(zhì)的飛躍？廠商們?cè)谙朕k法

當(dāng)前芯片主要采用馮·諾依曼架構(gòu)，存儲(chǔ)和計(jì)算物理上是分離的。有數(shù)據(jù)顯示，過去二十年，處理器性能以每年大約55%的速度提升，內(nèi)存性能的提升速度每年只有10%左右。結(jié)果長(zhǎng)期下來(lái)，不均衡的發(fā)展速度造成了當(dāng)前的存儲(chǔ)速度嚴(yán)重滯后于處理器的計(jì)算速度，出現(xiàn)了“存儲(chǔ)墻”問題，最終導(dǎo)致芯片性能難以跟上需求。

英偉達(dá)提出的“黃氏定律”，預(yù)測(cè)GPU將推動(dòng)AI性能實(shí)現(xiàn)逐年翻倍，采用新技術(shù)協(xié)調(diào)并控制通過設(shè)備的信息流，最大限度減少數(shù)據(jù)傳輸，來(lái)避免“存儲(chǔ)墻”問題。

不同于英偉達(dá)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(gòu)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(tǒng)的馮·諾依曼架構(gòu)，創(chuàng)新計(jì)算范式，基于全球領(lǐng)先的存算一體技術(shù)和存儲(chǔ)工藝，突破智能計(jì)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(dá)摩院在發(fā)布的技術(shù)報(bào)告所言，AI的出現(xiàn)與存算一體格外匹配，這一技術(shù)也將大大改善現(xiàn)有的AI算力瓶頸。

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

團(tuán)隊(duì)成員來(lái)自美國(guó)普林斯頓大學(xué)、美國(guó)Penn State大學(xué)、新加坡國(guó)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(guó)內(nèi)外知名高校和AMD、Nvidia、華為海思等一線芯片企業(yè)，他們既有業(yè)內(nèi)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(yàn)，他們有能力做出產(chǎn)品級(jí)高能效比芯片。

此前，GSMA Intelligence發(fā)布報(bào)告稱，到2025年，全球?qū)⒂?3億5G設(shè)備連接入網(wǎng)，這一可預(yù)見的現(xiàn)實(shí)正逼迫著芯片向著大算力、低功耗、低時(shí)延的方向進(jìn)行升級(jí)，帶動(dòng)云計(jì)算平臺(tái)和邊緣端設(shè)備的智能升級(jí)。

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