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Mitsubishi, SW4IVD-GPPAE

Mitsubishi, SW4IVD-GPPAE 

耗時兩年打造的終極AI加速器

Imagination在AI火熱的2017年推出首代神經網絡加速器（NNA）PowerVR 2NX，單核性能從1TOPS到4.1TOPS。緊接著，2018年PowerVR 3NX發布，單核性能從0.6TOPS到10TOPS，多核產品性能從20TOPS到160TOPS。

性能增強的同時，Imagination的NNA主要面向的市場也從2NX時的移動設備和汽車市場，進一步拓展到智能相機監控、消費電子（尤其是數字電視）、低功耗IoT智能設備領域。

時隔兩年之后，Imagination才推出第三代NNA產品4NX。4NX系列的單核性能進一步提升，每個單核能以不到1瓦的功耗提供12.5TOPS的性能。相比前兩代NNA，新一代產品強調的是全新多核架構，這個新的多核架構支持在多個內核之間對工作負載進行靈活的分配和同步，從而實現更高性能。

Imagination Technologies產品管理部門總監Gilberto Rodriguez介紹：“我們的軟件提供了精細的控制能力，并通過對多個工作負載進行批處理、拆分和調度而提高了靈活性，可以在任意數量的內核上使用。Series4可為每個集群配置 2個、4個、6個或者8個內核。1個8內核的集群可以提供100TOPS的算力，配有6個8核集群的解決方案就可以提供600 TOPS的算力。”

據悉，在AI推理方面，Series4 NNA的性能比嵌入式GPU快20倍以上，比嵌入式CPU快1000倍。

至于為什么要推出如此高性能的AI加速器，Gilberto Rodriguez表示，“ADAS和自動駕駛對芯片有很高的算力需求，比如L2+的駕駛員檢測或語音/手勢控制需要10TOPS的性能，L3-L4級別的自動駕駛有50-100TOPS的性能需求，L5級別的自動駕駛性能需求超過500TOPS。”

“雖然市場上已經有滿足自動駕駛需求的AI芯片，但功耗不夠理想。所以，我們花兩年時間去了解和評估客戶需求，基于我們的前兩代低功耗的產品，推出了高性能低功耗的4NX系列產品，并且將自動駕駛作為主打市場，也可以應用于數據中心和桌面級GPU。” Imagination Technologies視覺和人工智能部門高級總監Andrew Grant表示。

600TOPS的高性能如何兼顧低功耗？

需要指出的是，4NX系列的8內核集群要實現100TOPS的性能，超過30 TOPS/Watt 的性能功耗比，以及超過12 TOPS/mm^2 的性能密度是要在5nm節點實現。

Mitsubishi, SW4IVD-GPPAE

Gilberto Rodriguez也提到，如果要用多個集群實現更高算力，Imagination可以提供多集群的協同機制，但也需要客戶在應用層進行一些設計。

多核靈活架構帶來的可擴展性讓4NX可以實現高性能，但對于高性能芯片而言，功耗的控制也非常關鍵，特別是AI芯片。AI芯片需要處理大量的數據，并且數據的搬運耗費的功耗遠大于數據處理，因此，高性能AI芯片必須想辦法盡量減少數據的搬運，同時降低延遲和節省帶寬。

對于延遲的降低，Imagination采用的方法是單核組成2核、4核、6核或8核的多核集群中，所有內核可以相互協作，并行處理一個任務，降低處理延遲，縮短響應時間。當然，集群中和多核既可以共同執行一個批處理任務，也可以分別運行各自不同的網絡，也就是各個內核能夠獨立運行。

核數的增加帶來性能提升的同時降低延遲

不同的核獨立運行

4NX更大的亮點在于其節省帶寬的Tensor Tiling（ Imagination’s Tensor Tiling，ITT）技術，這是Imagination正在申請專利的技術，也是4系列中新增的功能。Tensor Tiling技術利用本地數據的依賴性將中間數據保存在片上存儲器中，最大限度地減少將數據傳輸至外部存儲器，相比上代產品，將帶寬降低多達90％。

具體而言，神經網絡的多層以融合內核的形式運行在加速器的硬件流水線里，融合內核之間的特征圖（Feature Map）需要通過外部存儲進行交換。Tiling技術是充分利用緊耦合的 SRAM 來融合更多的層，更多的層被融合之后，就減少了需要通過外部存儲交換的特征圖，進而達到提升效率，節省帶寬的目的。

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