英偉達在2019年12月推出Orin后沉寂一年半推出新一代自動駕駛SoC，即Atlan，從命名來看，Nvidia 還在使用《海王》（Aquaman）系列中的名字。在2019年開始，Nvidia宣布的Orin SoC，就是以亞特蘭蒂斯的第一統(tǒng)治者命名的。而最近 Nvidia 宣布了以 Orin 之父命名的 Atlan SoC。相對Orin，Atlan可謂顛覆性的，與Orin遠非一個系列的產品，與其說它是一個車載芯片，不如說它是一個大型數(shù)據(jù)中心服務器芯片，不太考慮成本，不太考慮功耗。

英偉達從未公開Orin芯片的內部布局圖，但Atlan一開始就公布了，或許是對Atlan信心更足。

英偉達在2019年11月發(fā)布的Orin芯片官方圖片。不過在網上可以找到Orin的大致布局圖。

Atlan不再沿用使用了近10年ARMv8的指令集，改為ARM Neoverse V1指令集。開發(fā)人員可能需要花大量精力來熟悉這種從未出現(xiàn)過的指令集。最大的改動是CPU使用了ARM針對服務器領域的Zeus架構，增加了Bluefield即DPU部分，增加了針對功能安全的安全島設計。 先來看CPU部分。

ARM在2019年3月針對服務器市場推出Neoverse平臺，按照計劃最初是Ares，即希臘神話里的戰(zhàn)神；2020年是Zeus，即希臘神話里二代天神中的最高神的宙斯；2021年是Poseidon，即希臘神話里的海神波塞冬。或許不會有Hades，冥王哈迪斯。至少這個系列代號可以用11代。

Neoverse平臺再分3個系列，分別是V、N、E三個系列，分別對應高性能、高效率、低功耗三大應用場景。V系列中第一個產品，順便說一下，N2平臺代號是Perseus，即希臘神話里的宙斯之子，砍下美杜莎腦袋的希臘英雄珀爾修斯。英偉達破天荒推出的CPU即是以宙斯為平臺的CPU。

V1可以看作ARM剛剛發(fā)布的ARM v9指令集的SVE強化版，ARM v9指令集中最大變化就是增加了SVE，SVE（Scalable Vector Extension）是ARM AArch64架構下的下一代SIMD指令集，旨在加速高性能計算。 ARM v7的高級SIMD （即ARMNEON 或“MPE” 多媒體處理引擎） 指令集自2005年發(fā)布，已經面世十幾年了。ARM v7 NEON的主要特性如下：

支持8/16/32位整數(shù)操作，支持非IEEE兼容單精度浮點操作，支持指令條件執(zhí)行

32個64位矢量寄存器，也可視為16個128位矢量寄存器

旨在CPU端加速多媒體處理任務

在升級到ARMv8架構時，AArch64 NEON指令集做出了許多改進，比如：

支持IEEE兼容單精度和雙精度浮點操作和64位整數(shù)矢量操作

2個128位矢量寄存器

這些改進使NEON指令集更適用于通用計算，而不僅僅是多媒體計算

但是到了現(xiàn)在，ARMv8的新市場需要更徹底的SIMD指令改進。需要能夠并行處理非常規(guī)數(shù)據(jù)和復雜數(shù)據(jù)結構，也需要更長的矢量，SVE因此而生，SVE旨在加速高性能計算。

128位的整數(shù)倍。 最高可支持2048位

不同的實現(xiàn)可以適應不同的應用場景，不用更改指令集

每通道預測

支持復雜嵌套循環(huán)和if/then/else條件跳轉， 沒有循環(huán)尾數(shù)。

聚集加載和分散存儲支持復雜數(shù)據(jù)結構，如步長數(shù)據(jù)存取、數(shù)組索引，鏈表等。

橫向操作

支持基本的reduction操作，降低循環(huán)依賴性

SVE2于2019年4月和V1一起發(fā)布，SVE和SVE2的優(yōu)勢還在于其可變的向量大小，范圍從128b到2048b，從而允許向量的可變粒度為128b，無論實際運行的硬件是什么。純粹從向量處理和編程的角度來看，這意味著軟件開發(fā)人員將只需要編譯一次其代碼，并且如果將來某個CPU帶有本機512b SIMD執(zhí)行管道，該代碼將能夠已經充分利用了單元的整個寬度。

SVE2是針對機器學習設計的，通用矩陣乘法GEMM指令是其最突出特色。我們都知道AI加速器就是乘和累加MAC的堆砌，其特色就是一次可以執(zhí)行乘和加兩個指令。實際是一種矩陣乘法累加器，在ARM v8.6中也加入了GEMM指令，乘法累加器中，乘法要遍歷每一個矩陣中的數(shù)值（通常是像素），這是最費時間的地方，加法器則要快的多，ARM的CPU不能像AI那樣堆砌MAC，但是可以加速矩陣乘法，讓后端的多核處理器部分工作量大大減輕。這近似于一個超高速DSP，頻率不高，但帶寬很高。

V1的突出特色還有CCIX和CXL，也就是大名鼎鼎的小芯片chiplet，chiplet的概念其實很簡單，就是die級別的重用。設計一個系統(tǒng)級芯片，以前的方法是從不同的IP供應商購買一些IP，軟核（代碼）或硬核（版圖），結合自研的模塊，集成為一個SoC，然后在某個芯片工藝節(jié)點上完成芯片設計和生產的完整流程。 未來，對于某些IP，你可能不需要自己做設計和生產了，而只需要買別人實現(xiàn)好的die片，然后在一個封裝里集成起來，很像SiP（ System in Package），但兩者有很大不同，chiplet是晶圓級的，晶圓制造的中段mid-end封裝，只有晶圓廠Foundry才能做，封裝之間是超高速的bump連線，SiP是芯片級的封裝，是專業(yè)封裝廠的業(yè)務范疇，是錫球級別的。 小芯片的另一個名字叫MCM，Multi-Chip-Module。 2017年英偉達、德州大學、亞利桑那州立大學、巴塞羅那超算中心、加泰羅尼亞理工大學聯(lián)合出品一篇研究論文：MCM-GPU： Multi-Chip-Module GPUs for Continued Performance Scalability，對此有詳細的研究，在2017年加拿大多倫多ISCA上發(fā)表。

簡單地說就是用4個小芯片合成一個大芯片，英偉達稱為MCM技術。

上圖為英偉達采用MCM-GPU和多GPU性能對比。英偉達在2019年VLSI大會上提出RC-18概念，采用36個小芯片。

不僅GPU或者說AI芯片可以這樣做，CPU也可以，這就是AMD在服務器領域崛起的關鍵，最典型的是AMD的32核（應該是32小芯片）EPYC，這種方式最大優(yōu)點是成本低，如果將32核封裝到一塊芯片中成本是1，那它們的MCM方式只有0.59，換言之，節(jié)省了41%的成本。

把小芯片合成一個大芯片，貌似就是一個“膠水”大法，但實際門檻是很高的，能支持的只有臺積電CoWos和英特爾的EMIB工藝，英偉達一向不喜歡臺積電，更喜歡三星。和高通一樣，英偉達知道不能過分依賴臺積電，否則容易出現(xiàn)供應鏈問題，也就是后來英偉達基本放棄MCM路線。

回到Atlan，Atlan可能用了ARM V1提供的CXL小芯片，即內存擴展，減少內存于處理器間的物理距離是解決AI處理器內存瓶頸的最有效方式。CCIX比較復雜，可能下一代會用。

再來看Bluefield即DPU部分，2020年4月英偉達花70億美元收購了以色列芯片公司Mellanox Technologies， Ltd.（邁絡思科技有限公司），通過融合Mellanox的技術，新的NVIDIA將擁有從人工智能計算到網絡的端到端技術，以及從處理器到軟件的全堆棧產品，擁有足夠的規(guī)模去推進下一代的數(shù)據(jù)中心技術。

Mellanox的主要產品就是名為Bluefield的芯片，英偉達將其改名為DPU。其實際上是一個高級的網卡。DPU專門執(zhí)行原本需要CPU處理的網絡、存儲和安全等任務。這就意味著如果在數(shù)據(jù)中心中采用了DPU，那么CPU的不少運算能力可以被釋放出來，按照英偉達的說法，一個DPU頂125個CPU的網絡處理能力。

英偉達計劃在2022年推出3代Bluefield。復雜一點的說法是DPU是一個可編程的電子部件，其處理數(shù)據(jù)流，數(shù)據(jù)可作為信息的復用包與組件傳輸。DPU具有中央處理單元（CPU）的通用性和可編程性，但專用于處理網絡數(shù)據(jù)包、存儲請求或分析請求上高效運行。DPU通過更大程度的并行性（可同時處理更多的數(shù)據(jù)），因而對比起CPU更勝一籌。

同時，DPU的MIMD架構相比圖形處理單元（GPU）的SIMD架構更為優(yōu)秀，其每個請求都需要做出不同的決定并遵循不同的路徑通過芯片，從而使其區(qū)別于GPU 。也就是英偉達說的軟件定義網絡，Mellanox NVMe SNAP （軟件定義的網絡加速處理）技術可以為遠程存儲提供2.5M + IOPS讀/寫訪問，這是4KB塊大小時100Gb / s的線速性能。相比之下，入門級NVMe SSD可以提供帶有4 KB塊的300K IOPS。此外，BlueField-2 DPU毫不費力地以100 Gb / s的速度添加了IPSec加密和解密功能。

上圖為二代Bluefield，內含8個ARMA72，Atlan里的要處理數(shù)據(jù)帶寬遠小于傳統(tǒng)服務器，兩個A72足夠。Atlan里的DPU主要針對車載骨干以太網和外接的PCIe網絡，內置網絡控制器和PCIe交換，以太網可輕易支持到100G，PCIe則支持到第四代，也可以做數(shù)據(jù)采集車的網絡接口芯片，與超高速固態(tài)硬盤連接。不過物理層芯片還是繞不開Marvell、德州儀器和博通。

最后是功能安全隔離島，應該就是ARM發(fā)布的Cortex-R52。英偉達所說的功能安全島與ARM所說的安全島的宣傳詞都基本一致。R系列是ARM專門為實時性要求高的場合開發(fā)的內核，R52是R系列旗艦產品，之前英偉達芯片從未采用過R內核。

R52是ARM在2016年發(fā)布的專為自動駕駛安全市場供應的內核，Cortex-R52最高支持4核心鎖步技術，相比Cortex-R5，有35%的性能提升，上下文切換（亂序）提高14倍，入口搶占提高2倍，支持硬件虛擬化技術。 按照ARM的說法，簡單的中控系統(tǒng)可直接用Cortex-R52，但是像工業(yè)機器人和ADAS（先進輔助駕駛）系統(tǒng)則建議配合Cortex-A、MaliGPU等提升整體運算。另外，ARM Cortex-R52通過多項安全標準認證，包括有IEC 61508（工業(yè)）、ISO 26262（車用）、IEC60601（醫(yī)療）、EN 50129（車用）以及RTCA DO-254（工業(yè)）等。2021年3月還推出了R52+架構。可以最高支持8個核心鎖步。 R52包括三大功能，軟件隔離：通過硬件實現(xiàn)的軟件隔離，意味著軟件功能互不干擾。對于安全相關的任務，這也意味著需要認證的代碼更少，從而節(jié)省了時間、成本和工作量。

支持多個操作系統(tǒng)：借助虛擬化功能，開發(fā)人員能夠在單個CPU內，使用多個操作系統(tǒng)來整合應用。這樣可以簡化功能的添加，而無需增加電子控制單元的數(shù)量。

實時性能：Cortex-R52+的高性能多核集群可為確定性系統(tǒng)提供實時響應能力，且在所有Cortex-R產品中產生的延遲最低。

Atlan擁有多達1000TOPS的算力，是Orin的4倍，看其內部布局，仍然是12個安培GPU模塊，與Orin差不多，面積似乎也差不多，似乎還略微小了點，只不過Atlan的CPU die 面積遠比Orin的要大，Atlan能取得1000TOPS的成績，主要功勞應該是CPU、DPU和存儲的功勞，單Ampere架構的改進不大可能取得如此高的提升。 Atlan是針對服務器超大規(guī)模模型而設計的，而自動駕駛車載模型的趨勢是越來越小，精度越來越低，已經有人喊出1比特精度。Atlan反其道行之，特別支持服務器領域常見而自動駕駛領域少見的BFloat16精度。 顯然英特爾對車載領域的興趣度在逐漸下降，無論是CPU還是DPU，都是借服務器領域的，而非專為車載領域開發(fā)。

而在ARM服務器這個領域，依靠與ARM的深度合作與深厚的技術積累，英偉達能像英特爾筆記本電腦那樣每兩年就產品換代一次，不過一款車的生命周期至少是7-8年，車廠可不會認同這樣的更新頻率。但英偉達不在意，英偉達核心業(yè)務還是顯卡和數(shù)據(jù)中心處理器，車載只是順手做的，發(fā)揮CPUGPUDPU的余熱。 而Orin的ARM A78內核是專為自動駕駛引進的新內核，在英偉達其他產品見不到A78的身影，足見對A78的重視，而Atlan只能見到對數(shù)據(jù)中心的重視。英偉達的另一個用意是拉上對手做算力軍備競賽，在宣傳上大造聲勢，壓迫對手必須跟進算力游戲，直到拖垮對手。其他廠家恐怕不會跟進這種算力數(shù)字游戲，這脫離了實際需求。Orin恐怕將是英偉達未來數(shù)年的主力產品。

原文標題：詳解英偉達最新自動駕駛芯片-Atlan

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責任編輯：haq