【2022-2023专题】芯动力:以RPP创新架构 在GPGPU市场持续拓展生态和应用

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【编者按】2022年,半导体行业依然在挑战中前行。后疫情时代、行业下行、地缘政治等因素仍深刻地影响着全球半导体产业链及生态。2023年全球半导体行业如何发展?新的挑战又会从何而来?为了厘清这些问题,集微网特推出【2022-2023专题】,围绕热门技术和产业,就产业链发展态势、热点话题及未来展望做一详实的总结及梳理,旨为在行业中奋进的上下游企业提供可以参考的镜鉴。

本期企业视角来自珠海市芯动力科技有限公司(以下简称“芯动力”)

作为新型生产力,算力的迅猛发展离不开芯片、数据中心和云计算等产业链的日臻完善,特别是作为三大算力芯片之一的GPU,更是兵家必争之地。而由GPU衍生出来的GPGPU凭借并行计算理念打造出强大的高性能通用计算优势,在算力时代正风生水起。

伴随着国内政策、资本、人才以及应用的红利,一大批国内GPGPU企业已然崭露头角。他们或在架构领域独辟蹊径,或在生态层面攻克难关,或在应用层面打开局面,在2022年取得了可喜的进步。

作为成立于2017年的珠海市芯动力科技有限公司(以下简称芯动力),基于深厚的技术积累和完善的人才储备,研究并提出了在并行计算领域中的可重构并行处理器架构(Reconfigurable Parallel Processor)。凭借其在架构层面更强的处理能力、更低的延迟和功耗,在GPGPU领域打开了一片新天地。

芯片流片成功

基于RPP创新架构的优势,芯动力强调,在传统设备开发的前提下,从算法开发到仿真开发到选取设备的器件,是很耗时的,尤其是开发设备端器件到算法实现是一个很漫长的过程,而RPP的通用性成功解决了这些开发所遇到的问题。

对于过去的2022年,芯动力总结,以RPP架构研发的第一代RPP-R8芯片一次性流片成功,全功能和性能都得到了完全的验证,达到了预期的性能指标。

具象来看,RPP-R8可支持FP16/FP32/INT8等精度算力,算力达到32TOPS@INT8,16TFLOPs@FP16;支持PCIe Gen3,PCIe带宽双向 32GB/s。芯片面积为110mm2,计算单元数量1024个,核心频率达 1GHz。

此外,RPP-R8还支持主流深度学习网络框架和主流深度神经网络模型,支持任何英伟达支持的深度学习网络模型,包含CNN、Transformer等;剪枝、量化后模型压缩比与国际先进水平相当,准确率下降1%以内,支持32路数视频解码;兼容CUDA语言和Tensor RT推理平台;

更值得一提的是,芯动力也克服了诸多困难,自主研发了PCIe板卡,也完成了板卡在客户端的测试。

从市场反馈来看,芯动力在所重视的边缘端服务器领域对产品的多样性得到了验证,既满足了客户缩短研发周期的需求,也降低了客户的开发成本。

2023年持续发力

在流片和验证层面获得“开门红”之后,对于渐行渐进的2023年,芯动力也充满期待。

芯动力介绍,公司将更加明确市场对并行计算的需求,明确了市场对算力提升的需求,同时也更加明确了客户对于软硬件分离的需求,客户非常清楚他们所在的领域,算法是他们的核心竞争力,但这需要GPGPU公司提供强大的算力支撑和友好的开发环境,RPP-R8芯片未来将朝着这一方向笃定前行。

为进一步构建生态,芯动力进一步表示,将着力在不同的应用领域结合第三方在RPP上开发软件,如深度学习软件、信号处理软件、图像处理软件等,让客户参与到开发过程中,以进一步拓展市场。

而在第一代芯片成功应用的基础上,芯动力还强调,将持续关注市场的反馈,挖掘应用场景对芯片的特殊需求,对下一代芯片进行优化。

据悉,RPP-R8的特点非常适用在高密度数据量的边缘计算场景,因此芯动力选择从边缘计算市场如工业视觉、辅助驾驶、安防等领域切入。

芯动力举例说,在工业视觉领域,工业自动化的发展迅速,导致需求增加。对于智能工业相机来说,随着高清晰度和3D视觉的应用,对于算力的要求越来越高,众多工业视觉领域的企业希望自己的算法可以快速在GPU实现,在要求芯片提供高算力的前提下,对于芯片的易用性也有了更高的要求,芯动力将持续深耕。(校对/Chaya)

责编: 张轶群
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