Imagination刘国军：GPU+AI异构加速计算赋能数字化升级

集微网消息，6月26日，第五届集微半导体峰会“构建高端芯片生态 创'芯'共赢”高端通用芯片专场论坛在厦门海沧举行，Imagination副总裁兼中国区总经理刘国军就GPU+AI技术将如何赋能数字化升级进行了分享。

智能手机、物联网、智慧办公室、互联工厂、智慧城市、自动驾驶汽车等各种智能应用场景的逐渐实现，每天均产量了海量数据，而处理这些海量数据的需求推动着GPU等处理器算力需求的快速增长。

刘国军指出，随着AI赋能的时代来临，人工智能逐渐渗透到经济生产的各个方面，从安全监控中的计算机视觉、AI客服中的语音识别、智能审阅/报告中的自然语言处理，到辅助决策中的知识图谱、预测模型中的机器学习等等。目前中国企业的数字化转型整体处于早期阶段，目前中国大型企业基本都已在持续规划投入实施人工智能项目，而规模以上企业中约有超过10%的企业已将人工智能与其主营业务结合，实现产业地位提高或经营效益优化。

随着算力的需求高涨，后摩尔时代，异构加速计算成为满足全球各领域算力需求的可行解决方案。GPU和专用AI加速器的异构融合，为游戏、运输、医疗、云计算、机器人、物联网、专业视觉和高性能计算等领域提高算力开辟了新的方向。

“随着AI在企业组织中普及和广泛采用，AI平台的产业化推动了GPU加速器成为主流。”刘国军表示，“Gartner 2020年Priority Matrix for AI显示，GPU加速器是最接近步入主流的技术，可以在HPC、DNN训练和推理中为高度并行的计算密集型工作负载提供出色的性能。未来2-5年内GPU加速器的采用率将提高100％，从去年的5％-20％增加到今年的20％-50％。”

在数字化升级趋势下，Imagination的嵌入式图形处理IP和人工智能IP产品组合，分别着眼于所有细分市场对嵌入式图形处理的需求，以及专用的计算与人工智能硬件IP，包括PowerVR GPU、PowerVR光线追踪，以及神经网络加速器（NNA）、EPP等产品线，在安全防控、人工智能的各个细分市场提供边缘推理应用。截止目前，带有Imagination IP的芯片产品累计出货量超过110亿颗。

“在边缘计算场景，AI 芯片主要承担推理任务。由于边缘侧场景多种多样、各不相同，对于计算硬件平台的算力和能耗等性能需求也不同。”刘国军强调，“CPU、DSP、GPU、神经网络加速器、专用电路等提供了各种不同的AI算力方案，但也都有各自的局限性。通过Imagination的GPU IP和神经网络加速器（NNA）IP的产品组合，将能灵活地将不同的工作负荷分配到最适合的硬件单元，最大限度地发挥不同硬件单元的性能。”

Imagination在去年底发布了第四代神经网络加速器，使用全新的多核架构，可提供600 TOPS甚至更高的算力。刘国军举例说，Imagination特有的HyperLane技术能够实现GPU硬件虚拟化，提供灵活配置和安全隔离，使多个操作系统或多个应用共享同一颗GPU，是数据中心和车载应用中的关键技术之一。通过NNA+GPU可以形成高效、普适的异构计算平台，弹性分配任务，兼具高算力和灵活性，而且二者可以共享统一的API接口和同一套开发工具，是众多智能化应用的完美解决方案，助力客户从云到端的AI应用加速落地。

最后，刘国军强调产业应该保持开放合作。Imagination在智能手机以及汽车领域都更重视生态建设，与合作伙伴确立了合作方式，除了嵌入式领域，桌面和数据中心是接下来布局的重点。他透露，公司最近还成立了一个内部的科学实验室，致力于提高算力的新架构研究。