作者：北京華興萬邦管理咨詢有限公司 翔煜 商瑞

隨著大模型在不斷演進的同時將推理應用大規模推向邊緣和端點設備，以及物聯網智化、具身智能、AI智能體（AI Agent）和物理AI等新的AI應用場景和模式的快速涌現，AI賦能設備的主控芯片設計師正面臨著全新的挑戰。尤其是對于邊緣和端點設備，它們既可能成為大模型的承載設備，也可能是用智能去為應用提供更好的核心功能，新的產品定義方向使主芯片架構師不得不去思考，其芯片在如何應對大模型快速演進的同時，還能實現用智能手段賦能傳統應用和實現新興功能。

因此，在追求極致性能、功耗和面積（PPA）的模式之外，架構師們需要富有前瞻性地去選擇高性能、高靈活性、可升級和開發者（生態）友好的架構。我們不妨先回顧AI發展的歷程，從感知AI到生成式AI，再到智能體AI和物理AI，其應用場景不斷拓展。在感知AI階段，Al技術在語音識別、深度推薦系統和醫學影像等領域取得顯著進展；生成式AI在數字營銷和內容創作方面發揮了重要作用；智能體AI為編程、客戶服務、患者護理提供助力；物理AI推動了自動駕駛汽車和通用機器人發展。

伴隨著AI技術的發展，在傳統的CPU、GPU和FPGA等計算技術之外，諸如TPU、NPU 和DPU等專門針對特定算法或者模型的新型硬件數據處理加速器也開始出現，它們帶來高效率因而在許多場景中得到了應用。與此同時，AI技術不斷向新的場景和應用廣泛滲透，使得面向特定模型和場景的NPU等架構難以應對模型的變化和場景的多樣化，從而使傳統的 靈活性更高的CPU和GPU架構依舊在計算領域占據重要地位。

但是，AI技術的進步和新場景的出現，正在迫使半導體知識產權（IP）提供商和芯片設計公司快速做出變化，無論是采用傳統架構的廠商，還是新的xPU提供商都需要尊重產業規律。華興萬邦亦認為，從技術經濟學和企業實際經營來看，高額的研發費用和市場營銷費用是多數芯片設計企業面臨的最重要費用，而靈活可擴展的架構可以覆蓋更廣的市場并可以實現更長的產品生命周期，它們是攤銷這些費用以提升盈利能力的重要手段。

架構創新迫在眉睫

Imagination Technologies中國業務發展負責人黃音在慕尼黑電子展AI技術創新論壇演講中分析道：“當前主芯片設計不僅需要芯片企業投入大量研發資源，更需要協調生態合作伙伴的技術路線。面對AI算法快速迭代的挑戰，行業在探索創新架構的同時，仍需重視經過長期驗證的基礎計算架構價值。以GPU為例，其架構在保持高并行計算優勢的同時，新一代設計正通過模塊化擴展能力（如可配置Shader集群、彈性內存子系統）來適應不同AI工作負載需求。作為專注圖形計算領域的IP廠商，Imagination觀察到，理想的AI加速架構需要在三個維度取得平衡：支持細粒度并行的計算單元設計、滿足算法動態調整的可配置性，以及維持開發工具鏈的持續兼容性。”

“擴展能力是Imagination GPU開發演進的方向：在具備強大的渲染能力的同時，融合AI并行計算能力，在邊緣AI的場景下能提供靈活又高效的算力。所以，Imagination將幫助芯片設計人員發現真正的破局點，幫助他們去構建一個可以持續適配模型和算法演進、以及支持新興應用的架構平臺——而不是為某個模型做一次性的‘專用硬件定制’，從而避免硬件（處理器）總是費力費錢跟著算法跑的問題。”黃音補充道。

Imagination正在幫助客戶導入更加靈活的架構。以該公司不久前發布的Imagination DXTP GPU IP為例，它采用了先進的平衡架構，增加了緩存和系統級帶寬，實現了更高的持續性能，幾何吞吐量提高50%，不僅能夠輕松同時處理圖形和計算任務，而且其功率效率還較其前序產品提升了20%，為邊緣AI提供了理想的GPU平臺。DXTP GPU已經被全球知名科技公司采用，用于對AI 多數據類型處理、計算任務加速和本地內存的支持。

三個落地是成功的關鍵

當然，對于芯片設計師而言，這需要做到三個必須“落地”，即模型算法落地、垂直功能落地和開放生態落地。針對模型算法落地，Imagination的突破點是堅持構建一個通用可編程的并行架構平臺，并通過開放的編譯器和推理后端（backend），支持客戶軟硬件協同設計和提供適配路徑，幫助其客戶把諸如Transformer、Diffusion類模型和前沿算法快速落地到GPU上。為此該公司將幫助客戶認識到在算法不斷演化的時代，架構的“適配力”遠比一時的TOPS值更重要。

在垂直功能落地方面，Imagination在移動、汽車、云和桌面等領域深耕了數十年，積累了豐富的經驗和許多創新的支撐性技術，可以幫助客戶去避開其中的潛在風險和快速在領域內創造優勢，這可以從該公司的D系列GPU IP的產品功能創新上可以看出其垂直領域功能落地能力。例如，DXT GPU是Imagination面向移動應用、高端游戲和專業圖形設計等應用推出的新一代GPU IP，它不僅率先在移動平臺上提供了可擴展的光線追蹤功能，還有2D雙速率紋理映射等多項可以提升處理速度和優化內存帶寬的技術。

為了幫助桌面和數據中心客戶實現高性能的云端GPU創新解決方案，Imagination推出了DXD GPU IP，首次將Imagination的API覆蓋擴展至DirectX，這一舉措顯著提升了DXD與Windows平臺上的應用程序和游戲的兼容性。同時，Imagination的硬件虛擬化技術 HyperLane支持在單個GPU上安全且獨立地運行多個操作系統，極大地提升了服務器的使用效率，降低了云游戲的運營成本，并為云游戲行業的發展帶來了創新的運營模式。

Imagination為汽車智駕芯片提供的專用IP是該公司支持芯片設計企業垂直功能落地的又一個典范，血的教訓換來了更加嚴格的安全法規，使智駕芯片設計公司在算力、生態和生命周期之外，必須去認真去考慮功能安全性。為了幫助芯片設計企業滿足全球汽車智能化需求，Imagination推出了DXS系列GPU，該系列IP不僅為智能駕駛艙和先進駕駛輔助（ADAS）等應用所需SoC帶來匹配的算力，而且專為諸如汽車處理器等對功能安全性要求極為嚴苛的應用，開發了結合GPU的計算模式特點并大幅降低成本的分布式功能安全機制（DSM）并通過了ASIL-B認證。這為汽車和工業等越來越多需要GPU的圖形處理能力和計算能力的電子系統帶來了巨大的創新。

Imagination在支持客戶實現產業生態落地方面也同樣頗費心機，其GPU IP全面支持OpenCL、SYCL、Vulkan Compute等開放標準，與PyTorch、TensorFlow等主流框架完美兼容。如Imagination通過與安卓生態系統合作，優化對LiteRT的支持，為開發者提供豐富工具和示例，便于開發高性能AI應用，充分展現了其GPU架構的適配能力。這種開放生態簡化了新硬件與設備的集成流程，避免供應商鎖定問題，使客戶能在不同平臺輕松部署。通過整合多方資源，Imagination可幫助客戶實現協同優化，提升資源利用率和執行效率，鞏固了其在GPU市場的領先地位，為企業應對AI算法和產品快速迭代提供堅實支持。

總結與展望

大模型的下沉、算法創新和邊緣及端側AI的崛起為基于 GPU的主控芯片帶來了新的發展契機，在AI一體機、新物聯網、智能安防和自動駕駛等領域已經出現了巨大的需求，這些設備對高性能的圖形處理和AI推理同時都有越來越多的需求，因此更靈活和可擴展的架構可以使芯片設計公司的產品覆蓋更廣泛的市場領域，同時可以擁有更長的產品生命周期，也就有了更高的潛在盈利能力。

審核編輯 黃宇