6月25-26日，第五届集微半导体峰会在厦门顺利举行。在26日的“构建高端芯片生态创‘芯’共赢”高端通用芯片专场论坛上，Imagination Technologies副总裁兼中国区总经理刘国军发表精彩演讲，分享了Imagination如何通过GPU+AI技术赋能社会和产业实现数字化升级。
随着社会的不断演进，在实现信息社会之后，下一步就是智能社会。整个社会、产业和企业都需要数字化升级，社会生活中将有海量的数据需要处理。“数字化升级和海量数据处理对算力的需求是刚性的，这会给半导体、AI行业带来发展机会，反过来行业发展也会推动社会的演进。”刘国军表示。
目前，AI技术正逐步渗透到经济生产的各个方面，其应用领域非常广泛，例如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，辅助决策中的知识图谱，预测模型中的机器学习，等等。中国的大型企业基本都已在持续规划和实施AI项目，其中规模以上企业中约有超过10%的企业已将AI与其主营业务相结合，实现了产业地位的提高或经营效益的优化。
刘国军指出，在AI技术和应用逐渐落地的过程中，对算力的需求越来越高，GPU处理器和专用AI加速器的作用愈发重要，它们结合形成异构计算加速平台可以为游戏、运输、医疗、云计算、机器人、物联网、专业视觉和高性能计算等多个领域提供高效解决方案，而这正是Imagination所擅长之处。
Imagination作为一家全球领先的半导体IP公司，致力于提供嵌入式图形处理和AI的解决方案，其GPU在全球移动和汽车领域均占有领先的市场份额，而NNA（神经网络加速器）则凭借领先的算力水平在近些年备受业界关注。
“目前我们最新一代GPU是IMG B系列，而NNA则演进到了第四代，即Series4 NNA。这两类最新的IP技术都支持多核架构，具备极佳的算力扩展性。”刘国军介绍道。Imagination在2020年底先后发布了IMG B系列GPU和Series4 NNA，其中B系列多核GPU最高可提供6 TFLOPS的图形处理性能和24 TOPS的AI算力，而Series4 NNA通过多核集群方式可提供600 TOPS甚至更高的算力。
在边缘推理应用中，CPU、DSP、GPU、NNA和专用电路各有各的优势和局限性，而Imagination的解决方案是将GPU和NNA组合形成高效、普适的异构计算平台，并通过自己创新的AI协同技术（AI Synergy），灵活地将不同的工作负载分配给最适合的硬件单元，从而最大限度地发挥整个异构平台的性能。
演讲最后，刘国军表示Imagination非常注重打造产业生态，除了在智能手机和汽车领域持续强化生态建设外，在桌面和数据中心领域也开始有所布局，例如目前已经和Linux基金会确立了合作方式，将共同推动中国客户实现桌面和数据中心应用。此外，他还透露，Imagination最近成立了一个的科学实验室（IMG Labs），将面对增长越来越快的算力需求，在架构、工艺和算力方面持续进行研究。
