近日，英偉達GTC大會上亮相了新一代GPU H100，800億個晶體管，使用臺積電4nm工藝，采用HBM3，可實現(xiàn)3TB/s的顯存帶寬，算力達到了2000TOPs，但功耗也創(chuàng)造了新紀錄，達到了驚人的700W?？梢哉f，英偉達已經(jīng)在現(xiàn)有技術(shù)路線上把芯片性能和帶寬做到了極致，業(yè)界將鮮少有企業(yè)能夠用同樣的方式取得更高的突破，要想在關(guān)鍵指標上突破，必須要發(fā)展新路徑。 

     在人工智能應用推動下，存內(nèi)計算這個新型計算架構(gòu)逐漸被商業(yè)界看重，也成為未來造就計算芯片的熱門技術(shù)之一。在這樣的背景下，后摩智能異軍突起，試圖用存算一體來解鎖大算力AI芯片，據(jù)悉，其首款基于SRAM的存算一體大算力AI芯片近日已被成功點亮。國內(nèi)發(fā)展大算力AI芯片再多一條創(chuàng)新路徑。 

　　用存算一體顛覆大算力AI芯片

　　在人工智能、5G、大數(shù)據(jù)和自動駕駛交織而成的數(shù)字經(jīng)濟文明時代，計算能力將決定生產(chǎn)力。OpenAI發(fā)現(xiàn)，自2012年以來，人工智能所需的計算能力大約每3、4個月翻一番。所以現(xiàn)在，越來越多的芯片企業(yè)開始投入重金，不斷的在AI大算力芯片上攻堅。

       那么，目前市面上都有哪些主流的大算力AI芯片方案：

　　第一種是當下英偉達采用的的這種馮·諾依曼架構(gòu)策略，用HBM來解決內(nèi)存墻的問題，采用3D封裝，工藝要先進，最新一代的英偉達GPU Hopper架構(gòu)已經(jīng)到了4nm。這種方案的優(yōu)點是相對成熟，英偉達已經(jīng)趟過。缺點是無法打造足夠的差異化，能做到英偉達70-80分就差不多是極限，再者，其HBM成本占比較大，總體昂貴。

　　第二種是DSA，也就是算法和芯片高度綁定在一起的方案。其優(yōu)點是，不僅可以提高計算效率，還能達到降低功耗的目的；該方案類似Turn-key的方式，比較方便省事。但這種方式的缺點是，算法和硬件是緊耦合的，部分算法硬化到電路里，以犧牲靈活性換取效率提升。因為不同客戶所需要的算法各異，而且算法在快速迭代，完全黑盒的方式可能并不那么受歡迎。

　　在后摩智能看來，對于初創(chuàng)公司，如果沒有技術(shù)創(chuàng)新而采用巨頭大廠的技術(shù)路線，是很難在競爭中脫穎而出的。而且1-2倍的產(chǎn)品性能提升并不具有絕對競爭力，必須要有5倍、10倍以上的提升才能真正刺激到生態(tài)的轉(zhuǎn)變。所以要想在大算力芯片上取得更高的突破和更長遠的發(fā)展，宏觀上必須要有差異化，不能以英偉達的方式去打敗英偉達，就如同當年英偉達沒用英特爾的方式來打英特爾一般。

      存算一體這種打破傳統(tǒng)存儲墻和功耗墻的新架構(gòu)，成為后摩智能顛覆大算力AI芯片的策略。目前在架構(gòu)創(chuàng)新可稱之為是第三種大算力AI芯片的方式。這是一條有風險的路徑，但也是一條技術(shù)進階比較大的路徑。其實國外已有不少企業(yè)開始在創(chuàng)新架構(gòu)上進行大膽的探索和創(chuàng)新，如英國公司Graphcore的IPU，就是采用基于SRAM的近存計算，其產(chǎn)品也頗具競爭力，只是云端訓練市場生態(tài)太重。后摩智能則更進一步，基于SRAM做到了存內(nèi)計算。

      在各種存儲介質(zhì)中，SRAM是一項成熟度較高且能夠滿足理想存內(nèi)計算并行性需求的存儲介質(zhì)之一，是未來3-5年產(chǎn)業(yè)化的必選路徑之一。作為存內(nèi)計算的計算部件，SRAM讀寫性能優(yōu)勢較大，存儲邏輯簡單清晰，不易受外界干擾，外圍電路可操作性大，且能夠和現(xiàn)在的數(shù)字處理器技術(shù)天然融合。 

    “采取存算一體這種新架構(gòu)的方式，其技術(shù)演進的天花板會更高，而且在成本上更可控，未來也更容易做到大規(guī)模普及?！焙竽χ悄苈?lián)合創(chuàng)始人、產(chǎn)品副總裁信曉旭表示。 成立僅1年多，后摩智能的首款基于SRAM的存算一體大算力AI芯片就成功點亮，這也是業(yè)內(nèi)首款大算力存算一體AI芯片。據(jù)后摩智能聯(lián)合創(chuàng)始人、戰(zhàn)略副總裁項之初透露，該款芯片采用22nm工藝制程，樣片算力達20TOPS，可擴展至200TOPS，計算單元能效比高達20TOPS/W。相比國際廠商1～2TOPS/W的平均水準來說，后摩智能在能效比上優(yōu)勢明顯。而且這是在不犧牲芯片靈活性的基礎上做到的，后摩的芯片不但支持市面上的主流算法，還可以支持不同客戶定制自己的算子。 

后摩智能芯片開發(fā)板

　　當下信創(chuàng)等國產(chǎn)替代的剛需，給芯片創(chuàng)業(yè)公司帶來了很大的市場機會，在這樣的需求下，國產(chǎn)芯片無需各項指標都達到100分級別，可能及格就行，但在后摩智能看來，國產(chǎn)替代只是其中一個撬動的點，芯片是一個長跑賽道，要想真正經(jīng)得住市場的長期考量，最終還是能夠持續(xù)的用領先技術(shù)做出有競爭力的產(chǎn)品，真正給客戶帶來價值。

　　后摩智能信心何在？

　　當下AI創(chuàng)企眾多，各種技術(shù)路徑不同，做大算力芯片的不少，做存算一體芯片的企業(yè)也有一些，但用存算一體來做AI大算力芯片的卻寥寥無幾。后摩智能為何敢勇闖無人區(qū)？ 

      信曉旭坦言道，存算一體大算力芯片確實沒有企業(yè)工程實現(xiàn)過，主要系其存在一些技術(shù)難點，譬如存儲單元陣列、AI core、工具鏈等各個方面都需要有經(jīng)驗、并且具備極強功力的團隊，將其整合起來，還需要進行整體的協(xié)同優(yōu)化設計，才能最終實現(xiàn)一款高效的基于存算一體的大算力AI芯片。當然如果這些難點被成功攻克之后，將成為企業(yè)最堅固的護城河。 

      后摩智能聯(lián)合創(chuàng)始人、戰(zhàn)略副總裁項之初補充道，“要做存算一體的AI大芯片，需要有兩撥人：一撥是在存算一體學術(shù)領域達到國際頂尖水準的學者；另一撥是做過大芯片的工程派系。”后摩智能兼具這兩大派系，創(chuàng)始團隊的成員來自普林斯頓大學、美國Penn State大學等海內(nèi)外知名高校，及AMD、Nvidia、華為海思、地平線等一線芯片企業(yè)，在先進存儲器件及存算一體技術(shù)方向擁有近15年的研究積累，具有豐富的存算電路設計與流片、先進制造工藝從理論到實踐、以及大芯片設計與實戰(zhàn)經(jīng)驗，主導過多顆世界級芯片的研發(fā)量產(chǎn)，包括GPU、CPU、及高性能車規(guī)級AI芯片。 

      這兩大派系的團隊成員各司所長，又互相爭議，對AI芯片的核心痛點——能效比進行深層次的碰撞。最終做出的產(chǎn)品有兩大優(yōu)勢：一個是芯片的處理能效比大大提升，另外，存算融合的方式也提升了芯片的計算密度，為成百上千Tops的大算力提供更好的擴展性。 

     那么問題來了，既然后摩智能可以做，其他廠商是不是也可以集齊這兩撥人進行復制？關(guān)于這方面，項之初告訴筆者，首先，對創(chuàng)業(yè)公司來說，有存算一體經(jīng)驗的工程師在工業(yè)界并不多見，新入者需要從零開始做起，而后摩智能已具有2-3年的先發(fā)優(yōu)勢，可以通過快速迭代產(chǎn)品提前拿下一定的市場。再者，像英偉達這樣有足夠資源的巨頭，如果也反過來做存算一體的大芯片，對他們而言，最痛苦的是顛覆原來強大的生態(tài)，所以不到萬不得已，他們不會自廢武功。 

      在當下半導體創(chuàng)業(yè)熱度空前、人心浮躁的大背景下，后摩智能聚攏了在存算一體和AI大芯片領域富有經(jīng)驗的團隊，探索真正顛覆AI芯片的新技術(shù)，實現(xiàn)國產(chǎn)芯片換道超車，在前沿化和工程化上與國際大廠進行PK。一位最近新加入后摩智能，在某國際大廠工作了20多年的資深工程師表示，加入后摩智能不僅僅是金錢的意義，更重要的是公司的目標讓他又有了為實現(xiàn)夢想而奮斗的感覺。

　　應用場景的無限可能

　　產(chǎn)品研發(fā)出來只是萬里長征的第一步，能夠真正找到落地場景才是更重要的。AI大芯片的第一個市場需求較大的場景是數(shù)據(jù)中心，早期的創(chuàng)業(yè)者們也大都聚焦在這個領域，目前這些企業(yè)也交出了一些性能不錯的產(chǎn)品，現(xiàn)在對AI大芯片的需求已經(jīng)逐漸來到邊緣端，譬如智能駕駛領域，而且其需求快速增長，大有超越數(shù)據(jù)中心之勢。因此，后摩智能首要主打的市場是智能駕駛、泛機器人等大邊緣端。 

      后摩智能的市場邏輯是，絕對不會和英偉達進行水平競爭，而是要從垂直細分領域、且大廠生態(tài)壁壘最薄弱的地方切入。后摩智能指出，當下AI生態(tài)中最主要的就是算法，早期的CV類算法生態(tài)沒有那么牢不可破，可作為一個發(fā)力突破點。在這方面也有成功的案例，CV類算法目前主要應用在安防和智能駕駛領域，早期安防領域是英偉達主宰的市場，但后來華為海思的3559A很快占領了安防市場；智能駕駛也是CV類的場景，其主要是解決眼睛看的問題，相對來說也是英偉達比較薄弱的地方。

　　后摩智能基于自研的存算一體大算力AI芯片，

　　成功跑通智能駕駛算法模型

　　所以在早期的AI落地場景中，后摩智能會優(yōu)先選擇CV類的場景，智能駕駛是后摩智能首選的方向。智能駕駛作為一個大的市場，作為技術(shù)棧，如果能夠攻克，將來技術(shù)能力自然會外溢到機器人、數(shù)據(jù)中心等更多場景。 

   “如果市場下游比較固定，那供應鏈也是相對較穩(wěn)定的，這對創(chuàng)業(yè)型公司來說是不友好的。而汽車當下是處于高速變化的場景，新能源車、智能駕駛各個新需求的誕生，車企需要找到更適配的供應鏈。這給創(chuàng)業(yè)公司帶來了很大的機遇?！表椫踔赋觥?nbsp;

      后摩智能的團隊在車規(guī)AI芯片上有豐富的經(jīng)驗?，F(xiàn)在公司正在著手引入車規(guī)級認證。信曉旭談到，像智能駕駛這樣的大邊緣推理機會很適合用SRAM做存算一體。當然后摩智能并沒有止步于此，公司還在對新的存儲介質(zhì)RRAM和MRAM進行探索。他補充道，現(xiàn)在在SRAM上的AI核心的設計、編譯器和解決方案等的配套，在RRAM上是可以直接繼承過去的，經(jīng)過幾年的客戶打磨，再隨著RRAM等存儲介質(zhì)的成熟，繼而進行更進一步的提升，徹底顛覆AI計算的格局。值得一提的是，后摩智能已經(jīng)拿到了臺積電RRAM的PDK。

　　結(jié)語

　　圖靈獎得主、計算機體系結(jié)構(gòu)宗師David Patterson與John Hennessy認為，未來將是計算機體系結(jié)構(gòu)的黃金十年，新的架構(gòu)設計將會帶來更低的成本，更優(yōu)的能耗、安全和性能。存算一體這種新架構(gòu)作為延續(xù)摩爾定律的一條有利的道路，備受資本界和商業(yè)界關(guān)注。我們也已看到，國外已經(jīng)有多家AI初創(chuàng)公司采用架構(gòu)創(chuàng)新的路徑發(fā)力AI芯片，并且還交付了非常有競爭力的產(chǎn)品，如Graphcore，SambaNova等。 

      在國產(chǎn)大算力AI芯片的攀登之路上，后摩智能作為國內(nèi)唯一一家選擇以架構(gòu)創(chuàng)新的方式來設計大算力AI芯片，并且躋身為數(shù)不多的國際前沿技術(shù)研究企業(yè)的行列，必將為國產(chǎn)AI芯片彎道超車、趕超巨頭帶來更大的機會。