AMD：創(chuàng)新始于芯片，重視協(xié)同力量

日前，AMD“自適應(yīng)和嵌入式產(chǎn)品技術(shù)日”活動在蘇州舉辦，AMD 全球副總裁唐曉蕾發(fā)表了題為《“芯”科技加速創(chuàng)新落地》的主旨演講，著重介紹了自適應(yīng)計算如何在汽車、工業(yè)、醫(yī)療、音視頻以及TME（測試、測量與仿真）等核心市場加速創(chuàng)新。

距去年2月AMD官宣完成對賽靈思的收購已過去一年多，從唐曉蕾的分享中可以看出，自適應(yīng)計算理念和平臺技術(shù)在雙方產(chǎn)品基礎(chǔ)之上得到了更進一步的拓展，能夠在軟硬件平臺和系統(tǒng)級提供更為強大的加速計算。

AMD 全球副總裁唐曉蕾進行主題演講

汽車迭代周期加快，異構(gòu)計算助力變革

整個汽車行業(yè)正面臨前所未有的改變，智能化轉(zhuǎn)型在快速進行。據(jù)唐曉蕾介紹，隨著與Tier1、OEM的交流增多，發(fā)現(xiàn)不同技術(shù)路線、落地方式都有不同的方向。其中，自動駕駛主要主要朝Robotaxi的方向發(fā)展，傳統(tǒng)汽車或新能源汽車更強調(diào)沉浸式體驗、智能駕艙以及提升駕駛員安全感。

智能座艙方面，AMD提供信息娛樂控制臺、數(shù)字集群以及乘客顯示屏來創(chuàng)造沉浸式智能座艙。其中，乘客顯示屏能夠讓乘客感到更加真實的世界，是沉浸式座艙的一個重要應(yīng)用場景。

此外，安全是汽車永遠的主題，AMD在ADAS中加入前視攝像頭、車艙內(nèi)監(jiān)控以及泊車、環(huán)繞視圖方案來創(chuàng)造安全行車體驗。傳感系統(tǒng)方面，AMD打造了更高級的安全傳感器并提供相應(yīng)的解決方案。隨著傳感器的升級，激光雷達、4D雷達都是AMD在關(guān)注的應(yīng)用領(lǐng)域。目前，AMD在機器出租車、最后一公里送貨車以及商用車隊等方面提供了一系列解決方案。

汽車正在經(jīng)歷從機械到電子再到智能化的巨大變革過程，汽車行業(yè)與半導(dǎo)體公司也正在產(chǎn)生前所未有的緊密耦合，以滿足發(fā)展所需的更強算力。唐曉蕾強調(diào)，這個融合過程是數(shù)據(jù)驅(qū)動的，在這個領(lǐng)域，AMD的獨特之處在于能夠?qū)?a class="article-link" target="_blank" href="/baike/1552575.html">CPU、GPU、FPGA等芯片技術(shù)融合到一起，幫助汽車行業(yè)客戶實現(xiàn)大數(shù)據(jù)計算的轉(zhuǎn)型，并且，異構(gòu)計算能夠更好地平衡功耗和算力。

“當今汽車行業(yè)很卷，迭代周期、產(chǎn)品升級已經(jīng)不能滿足汽車的設(shè)計周期，市場對于ASIC設(shè)計周期的需求大大加快，”唐曉蕾表示，“ AMD的自適應(yīng)平臺給客戶提供了不一樣的產(chǎn)品設(shè)計體驗。雖然迭代速度加快、應(yīng)用場景增加，我們?nèi)匀幌Ｍ芴峁┮粋€可擴展的平臺給客戶使用。”

自動駕駛方面，對算力有非常高的要求。唐曉蕾認為， AMD在這個領(lǐng)域的優(yōu)勢在于有非常強的x86 CPU做真正的控制，并且在計算方面，CPU、GPU結(jié)合FPGA能夠使車載網(wǎng)絡(luò)更高效，能夠幫客戶不斷升級迭代以及進行自適應(yīng)計算。

大模型下沉至邊緣，自適應(yīng)計算如何滿足需求？

AI因ChatGPT再次成為熱門話題，唐曉蕾認為，ChatGPT只是AI的起點，大模型會隨著參數(shù)的增加和算法的提升變得更加聰明，真正讓AI改變我們的生活和世界還有很長的路要走。

“AI發(fā)展是黎明時期，盡管我們以驚人速度前進，仍然追趕不上數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和對AI的需求?！碧茣岳俦硎荆拔蚁嘈艑I或?qū)τ嬎隳芰Φ男枨?，將會是未來十年對所有人的挑?zhàn)。這不僅涉及對能源、算力的需求，還關(guān)系到整個環(huán)境改變的需求，這是一種大勢?！?/p>

為了將靈活、高效的能力賦予AI計算，AMD打造了XDNA自適應(yīng)架構(gòu)IP，主要用于AI以及傳統(tǒng)的信號處理和數(shù)據(jù)流之間的架構(gòu)。

據(jù)唐曉蕾介紹，XDNA帶有本地存儲器和數(shù)據(jù)移動器的高度可擴展引擎陣列，基于FPGA和自適應(yīng)SoC編譯算法專業(yè)知識而推出。其中，AI引擎可以讓AI和信號處理實現(xiàn)高性能和高能效，同樣FPGA架構(gòu)也有類似優(yōu)勢。據(jù)透露，未來XDNA IP也將更多應(yīng)用于Chiplet。首款基于AMD XDNA架構(gòu)的Alveo V70加速卡已推出，主要針對 AI推理效率設(shè)計，可針對視頻分析及自然語言處理應(yīng)用進行調(diào)整。

隨著大模型機遇逐漸從云端傳導(dǎo)至邊緣，AMD如何通過自適應(yīng)計算滿足AI應(yīng)用需求？

唐曉蕾表示，大模型從云開始驅(qū)動，但在對時延敏感的領(lǐng)域需要邊緣側(cè)的輕量級大模型。這些模型往往不需要幾億參數(shù)，可能只需要關(guān)注幾個點進行訓(xùn)練。由于使用場景多樣，邊緣側(cè)不太可能出現(xiàn)一款統(tǒng)一的ChatGPT，而是每個模型根據(jù)自身場景進行優(yōu)化。她認為，自適應(yīng)計算更適合復(fù)雜應(yīng)用場景，也將對邊緣AI的落地應(yīng)用提供巨大助力。

當前，很多公司都在進行AI相關(guān)的應(yīng)用研究，一些公司在進行AI項目前通常會使用FPGA做驗證，對復(fù)雜應(yīng)用會選擇大型芯片，而對于簡單的應(yīng)用則會選擇小芯片。但是在場景確定后，通常會選擇ASIC芯片。這對于FPGA的長遠應(yīng)用是否帶來一定的壓力？

對此，唐曉蕾認為，當場景中的種種要素還未確定時，固化一個ASIC并不容易。對AMD來講，會堅持保留AIE（AI引擎）的特性，且目前看來，AIE是其所能提供的最優(yōu)解。這對用戶意味著，未來整體平臺不需要太大改動，便于他們在一致的平臺上形成經(jīng)驗積累，并且能夠快速實現(xiàn)想法、快速落地。

AMD官網(wǎng)顯示，他們目前主要提供兩種類型的AI引擎：AIE和AIE-ML（機器學(xué)習 AI 引擎）。與上一代 FPGA 相比，這兩種 AI 引擎的性能都得到了顯著提升。

其中，AIE可加速一組更加平衡的工作負載，包括ML推理應(yīng)用和波束形成及雷達等高級信號處理工作負載，以及需要大量濾波和轉(zhuǎn)換的其它工作負載；AIE-ML通過增強的AI向量擴展以及在AI引擎陣列中引入共享內(nèi)存塊。二者各有側(cè)重優(yōu)勢，在以ML推理為中心的應(yīng)用中，AIE-ML性能更高；而在高級信號處理方面，AIE性能更高。這兩類AIE，便于為信號處理和機器學(xué)習的異構(gòu)工作負載提供推理加速。

核心領(lǐng)域協(xié)同效應(yīng)放大

AMD完成對賽靈思收購后，整體處理能力得到了進一步提升，在工業(yè)、視覺、醫(yī)療系統(tǒng)等高算力領(lǐng)域?qū)a(chǎn)生更大的協(xié)同效應(yīng)。

在工業(yè)智能制造領(lǐng)域，AMD通過數(shù)字孿生技術(shù)能夠讓工程快速精準落地，在智能倉儲應(yīng)用場景，使物流解決方案更加高效。在工業(yè)機器人方面，AMD致力于讓自動化的流程更順暢、實現(xiàn)更精準的控制。

在產(chǎn)品驗證方面，正在從人眼驗證向機器驗證、智能視覺檢測轉(zhuǎn)型。這個過程涵蓋了非常多底層技術(shù)，AMD希望通過傳感、控制、計算與聯(lián)網(wǎng)等底層技術(shù)，讓數(shù)據(jù)更加有效地完成使命，推動中國制造走向中國智造。

醫(yī)療領(lǐng)域創(chuàng)新活躍的應(yīng)用包括內(nèi)窺鏡系統(tǒng)、醫(yī)療超聲、手術(shù)機器人、大型掃描儀器，以及病患護理等。AMD的可實時調(diào)節(jié)性以及靈活的計算處理，因此在內(nèi)窺鏡分辨率方面有明顯的競爭優(yōu)勢；在醫(yī)療超聲方面，AMD落實可視化、智能化，以提升整體醫(yī)療系統(tǒng)效率，在信號的實時處理方面得到很大推廣。手術(shù)機器人方面，通過5G網(wǎng)絡(luò)和AI機器學(xué)習推理實現(xiàn)手術(shù)指導(dǎo)以更好地應(yīng)用醫(yī)療資源；在CT、MR及大型掃描儀方面，AMD平臺支持圖象重構(gòu)的卸載和加速處理，使得成像密度越來越高。

在工業(yè)、醫(yī)療、視覺等復(fù)雜應(yīng)用場景，有著多樣化的應(yīng)用需求，因此對自適應(yīng)計算也有非常獨特的需求。AMD把SoC、FPGA組合在一起，能夠提供更高效的生產(chǎn)線，更快速地滿足客戶的資源配置需求。

唐曉蕾表示，“AMD在對賽靈思完成收購后非常重視協(xié)同效應(yīng)，我們致力于發(fā)掘內(nèi)部資源、客戶應(yīng)用場景和銷售渠道等方面的協(xié)同效應(yīng)。目前我們?nèi)蕴幱趯W(xué)習階段，對于協(xié)同效應(yīng)的具體形式：比如是否引入Chiplet技術(shù)？是在產(chǎn)品層面協(xié)同、或者先從客戶應(yīng)用開始協(xié)同？……這是整個公司共同努力的事，我們希望給客戶帶來1+1＞2的效果。為了實現(xiàn)這一目標，我們需要與不同客戶共同協(xié)商制定方案并提供定制化服務(wù)，這也是我們‘同超越，共成就’的含義?！?/p>