老話常說，“你付出什么，就得到什么”，這可能是總結(jié)接下來幾段內(nèi)容的最簡單方式，我們將介紹Imagination的新OpenCL計算庫。如果你沒有時間繼續(xù)閱讀，只需記住這一點：我們能夠從GPU中擠壓出更多的計算和AI性能，因為我們在這些新軟件庫的精心設(shè)計上投入了大量工作，這樣我們的客戶就不必再投入這些工作了。對于一些客戶來說，這種開箱即用的體驗正是他們完成工作所需的。而對于其他客戶，特別是那些正在開發(fā)自己的自定義庫/內(nèi)核的客戶，Imagination的計算庫以及相關(guān)的支持材料和工具，是他們在開發(fā)和性能目標(biāo)上取得成功的一個完美起點。

Imagination多年來一直在構(gòu)建支持OpenCL的GPU，用于計算應(yīng)用。我們與許多企業(yè)合作，這些企業(yè)擁有自己的NPU（神經(jīng)處理單元），但需要一個GPU（通用GPU）來提供NPU通常不具備的編程靈活性。我們還看到市場上普遍認識到靈活性是必不可少的，尤其是在從“功能到性能再到優(yōu)化”的開發(fā)者旅程中針對自己的計算算法時。我們在之前的文章《擁抱邊緣AI中的靈活性》中討論了通用加速相對于特定領(lǐng)域加速的優(yōu)勢，并強調(diào)開發(fā)者的賦能在于提供適合工作的軟件。

什么是正確的軟件呢？

數(shù)學(xué)庫和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫被廣泛認為是在可編程平臺上高效執(zhí)行AI應(yīng)用和其他計算密集型工作負載的基本構(gòu)建塊。車內(nèi)駕駛員監(jiān)控應(yīng)用、激光雷達、雷達、視覺預(yù)/后處理算法，甚至是像LLM這樣的基礎(chǔ)模型中的transformer塊的關(guān)鍵處理元素，都依賴于底層優(yōu)化的庫。對這些基本構(gòu)建塊的需求催生了大量的開源項目（如clBLAS、vkFFT、xnnpack等），任何開發(fā)者現(xiàn)在都可以快速訪問并在他們的應(yīng)用中使用這些庫，以實現(xiàn)其功能。

然而，最初的完成工作的熱情往往很快會被失望所取代，因為開發(fā)者發(fā)現(xiàn)，使用開源庫的性能遠遠低于他們基于可用硬件TFLOPS/TOPS的預(yù)期。隨后，這種失望很快會變成持續(xù)的挫敗感，因為用戶面對的現(xiàn)實是，要解決這些問題，需要深入了解硬件微架構(gòu)和開發(fā)者工具。

這是一個新問題嗎？

在我職業(yè)生涯的早期，我花了幾年時間深入優(yōu)化用于音頻和視頻算法的DSP代碼，任何在邊緣計算領(lǐng)域工作過的人都會講述類似的故事：通宵達旦地吃著披薩，與算法、編譯器和硬件調(diào)試器斗爭，以獲得所需性能。盡管自那時以來，技術(shù)取得了許多進步，比如新的并行編程語言和智能編譯技術(shù)，但歸根結(jié)底，情況并沒有太大改變。對最高性能的需求依然存在，而這只能通過手工優(yōu)化的算法和底層庫及內(nèi)核來滿足。如果沒有這些性能庫，最近流行的“加速計算”這一術(shù)語就無法實現(xiàn)其承諾，即充分利用底層硬件的潛力來加速計算任務(wù)。換句話說，如果不投資于軟件，客戶就永遠無法真正解鎖硬件的潛力。這是一個新問題嗎？顯然不是！從任何系統(tǒng)中獲得最優(yōu)性能的挑戰(zhàn)一直都很困難，并且仍然如此。解決這個問題需要廣泛的專業(yè)知識：1. 對算法及其算法實現(xiàn)選擇的深刻理解（通常問題具有多維度，有許多分解方式可供選擇）。
2. 深入了解硬件微架構(gòu)以及可用于利用上述架構(gòu)選擇的各種選項。3. 了解編程語言的靈活性和功能，以及相關(guān)編譯器的“智能”。4. 在一段時間內(nèi)持續(xù)應(yīng)用上述知識，為用戶可能需要的多種可能性開發(fā)良好的覆蓋范圍。優(yōu)秀的程序員能夠?qū)⑺羞@些要素結(jié)合在一起，并且再加上只有最有經(jīng)驗的編碼人員才能掌握的一點點魔法，從而從硬件中獲得非常好的甚至最優(yōu)性能的。但這樣的程序員是稀缺的。

因此，為了讓加速計算的承諾對每個人來說都可實現(xiàn)，Imagination將其專業(yè)知識應(yīng)用于這個問題。畢竟，我們的工程師是最適合為我們自己的硬件創(chuàng)建優(yōu)化庫的人。

Imagination的解決方案是什么？Imagination的GPU產(chǎn)品的靈活微架構(gòu)為智能映射和并行化工作負載提供了許多機會，以最大化計算引擎和內(nèi)存層次帶寬（GPU內(nèi)部和外部）的利用率。為了實現(xiàn)最優(yōu)性能，Imagination的一個跨職能專家團隊解決了上述所有問題，并應(yīng)用了我們對運行時系統(tǒng)中動態(tài)元素的深入理解，例如運行時OpenCL編譯器和硬件的動態(tài)調(diào)度。從這項活動中獲得的經(jīng)驗反饋到硬件和編譯器設(shè)計的改進中，通過我們的AI產(chǎn)品路線圖，這個良性循環(huán)將持續(xù)進行。在發(fā)布時，Imagination的OpenCL計算庫通常能夠?qū)崿F(xiàn)比客戶使用開源解決方案所報告的性能提升3倍到4倍的更好結(jié)果。

在新發(fā)布的DXS GPU中，這些庫與專注于計算的硬件改進相結(jié)合，例如額外的SPU（可擴展處理單元）和額外的FP16流水線，對于許多計算工作負載，相比我們上一代的汽車GPU，性能提升了10倍或更多。

還有什么？

我們這些基礎(chǔ)庫的目標(biāo)是專注于我們作為IP公司的核心價值：最大限度地發(fā)揮我們芯片的性能，并使用戶能夠做到同樣的事情。但除此之外，我們還在做什么？我們現(xiàn)在專注于兩個關(guān)鍵領(lǐng)域：1. 提供參考計算和AI工具包，使客戶能夠在實際用例中利用這些計算庫。

2. 構(gòu)建我們的領(lǐng)域?qū)＜液献骰锇樯鷳B(tài)系統(tǒng)，幫助客戶通過解決方案和服務(wù)加速其上市目標(biāo)。

我們最近與MulticoreWare和澎峰科技的合作就是創(chuàng)新合作伙伴基于我們的計算庫構(gòu)建AI解決方案，并利用我們的參考工具包的兩個范例。

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澎峰科技為希望加速AI的企業(yè)開發(fā)異構(gòu)計算軟件堆棧和基礎(chǔ)設(shè)施解決方案。我們使用Imagination的計算軟件解決方案在Imagination GPU上運行各種AI應(yīng)用，包括我們的LLM推理引擎PerfXLM，迄今為止與CPU相比性能提升高達100%，而移植所需的時間極少。

——澎峰科技首席執(zhí)行官張先軼

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