“提到Imagination，大家想到的可能只是智能手机GPU，但其实我们的产品涵盖移动手机、汽车电子和IoT三大市场，其中汽车电子GPU占全球近一半的市场份额。”Imagination中国区战略市场与生态高级总监时昕日前在SiFive北京研讨会现场说道。
据了解，目前基于Imagination的IP授权出货量已达110亿颗，而2012年公司宣布的出货量为10亿颗，在短短七年内Imagination产品实现了指数级增长。
从GPU到人工智能再到物联网
时昕介绍到，作为全球首款GPU IP供应商，Imagination已经有了30多年的积累。而除了GPU之外，公司在人工智能热潮开始之前就在大力拓展相关应用，至今已累计开发三代人工智能的神经网络加速器（NNA）。时昕表示，目前基于第二代NNA PowerVR 2NX 产品已经流片成功，AI Benchmark的评测显示，排名结果位居第一。
同样在稍早之前的6月28日南京国际博览会议中心召开的中国人工智能峰会上，中国人工智能产业发展联盟（AIIA）总体组组长孙明俊主持发布了“AIIA DNN Benchmark”测评结果，Imagination的神经网络加速器通过了《AIIA DNN benchmark——人工智能端侧芯片基准测试评估方案 V0.5 版本》！在测试中，Imagination的神经网络加速器在多项测试中同样名列第一。
除了单纯的人工智能加速器之外，随着5G的到来，越来越多周边设备需要连接。Imagination早在2000年时就收购了Ensigma，提供了针对连接领域的IP，包括WiFi、蓝牙等芯片背后都离不开Ensigma的技术，Ensigma也是蓝牙及Wi-Fi标准制定的重要参与者。目前Imagination的Wi-Fi及蓝牙 IP市占率位居全球第二，基于Ensigma IP的量产芯片超过5000万片。
最“本土化”的IP公司
时昕介绍道，目前Imagination的技术研发基本都在英国和欧洲，在美国只有一个销售办公室，因此绝对不会出现类似其他IP公司因为中美技术封杀所带来的后果。
此外，目前全球拥有GPU技术专利的公司有五个，包括英伟达、AMD、英特尔、微软以及Imagination，而其他GPU厂商只拥有GPU的实现而没有专利，同时只有Imagination是非美国公司。
Imagination也于2017年被中资背景的私募基金Canyon Bridge收购，因此Imagination最适合目前中国大力发展自主集成电路产业的国情。
构建生态体系
目前Imagination的合作伙伴体系中包括了瑞萨、MTK、紫光展锐等主流芯片厂商作为客户之外，更重要的是构建起了完整的生态系统，从操作系统到EDA工具，从代工厂到标准组织，Imagination都有着广泛的合作渗透。
“要设计SoC芯片，需要GPU、NNA、互联IP还不够。我们也在CPU方面和伙伴们展开许多合作，例如Imagination也是RISC-V联盟成员，与今天活动的主办方SiFive有着良好合作。 第八代GPU和NNA IP目前已经加入到了SiFive的Designshare计划中，用户无需提交授权费就可以进行芯片设计，等到量产时候再商量费用，从而降低了IC设计门槛。”时昕说道。
Imagination的几项黑科技
时昕介绍了最新的9系列GPU产品，重点关注的是游戏领域。
而首先的黑科技就是9系列产品使用的PVRIC4新一代功能强大的图像压缩技术，可协助为数字电视、智能手机和平板电脑等设备开发系统级芯片（SoC）的客户降低成本，且不会出现明显的图像质量损失。PVRIC4支持随机访问视觉无损图像压缩，确保带宽和内存占用节省至少50％，并使系统能够克服性能的带宽限制。PVRIC4独具双流水线帧缓冲压缩引擎。其中一个全新的有损流水线仅在无损流水线未实现50％压缩率情况下才被使用，以确保即使是难以压缩的“有噪声”图像也能以最高保真度进行压缩。一个决策逻辑模块来确定应该使用哪个输出来保证压缩比，并且借助精心调整的算法，图像质量的变化是不可察觉的。得益于这种混合解决方案，PVRIC4为SoC制造商提供了两种方法的最佳结果，它具有最高保真度，以确保节省图形和视频内容上的带宽和帧缓冲配置。这都在硬件中执行，并在实现时没有任何性能开销。
PVRIC4的带宽节省意味着可为消费者带来更长的电池续航时间，也意味着为系统制造商节省成本，使更多的RAM和带宽可以被释放用于其他用途，例如在使用GPU的同时实现快速5G下载，或者减少系统中使用的DRAM器件的数量。
光线追踪技术则是Imagination的另外一个黑科技，Imagination可提供其PowerVR光线追踪IP技术授权，从而使采用光学建模技术来实现的最前沿真实图像渲染能够被集成到图形处理器(GPU)中，并用于移动设备、汽车、服务器和其他市场，也就是说不只是用在Imagination自己的GPU中，还可以授权给其他非Imagination GPU的客户。
“如果说GPU是处理器领域的皇冠，那么光线追踪技术则是皇冠上的那颗宝石。”时昕高度评价道：“过去的GPU大多采用多层栅格化处理，计算量较小，但是画质不高，尤其是在镜片水面等反光地方只能采用近似计算方式。而实时光线追踪技术的原理是，通过模拟发出百万条光线，根据物体材质计算反射和折射，使得影像更为逼真。”
异构计算是Imagination的第三项黑科技，众所周知目前AI处理依靠的处理器架构包括CPU、DSP、GPU、神经网络加速器以及专用电子电路等，其中CPU效率最低但是普适性好，而专用电路效率最高但是普适性最差，DSP相对来说编程比较繁琐同时也无法处理浮点。因此包括GPU、NNA是现在比较流行的AI处理加速器，Imagination通过提供GPU和NNA IP，使客户可以通过IP组合搭建异构系统，得到最好的AI处理效率。
除了硬件效率之外，时昕也介绍了Imagination在人工智能软件开发上的工作，目前NNA IP可以直接支持Caffe和Tensorflow，其他则是通过ONNX支持。
汽车电子GPU市场抢占制高点
时昕介绍到，Imagination一直同Renesas、TI等汽车ADAS芯片供应商长期合作，汽车电子对产品生命周期的要求非常严格，也证明Imagination具有长期支持的能力。
针对自动驾驶，时昕表示异构计算也是非常重要的，比如在做360环视拼接时，GPU用来做拼接计算而NNA用来做规划，导航时GPU负责场景渲染，NNA负责路径计算等。通过两种技术搭配，可以在满足需求的同时控制芯片体积和功耗。
同样，自动驾驶需要极高的可靠性和安全性，Imagination独有的虚拟化GPU技术，可以将一个GPU虚拟成8个，每一个虚拟内核支撑一块屏幕，通过一颗芯片，可以实现更低的物理故障率，而在开发过程中，Imagination提供了虚拟化开发工具，可针对每一个虚拟GPU进行调试。
总结
“目前国内半导体行业和AI行业非常火爆，也诞生了很多创业公司，我们认为处理器硬件设计不难，难的是软件如何获得广泛支持，相信创业公司产品获得市场的认同和接受是长期过程，在长期马拉松之后可能会从几十家减少到几家。但无论如何，Imagination都愿意和合作伙伴一起成为幸运儿，因此Imagination正在加大力度投入中国的研发建设，同时也在中国有一个针对生态和战略的布局，包括和国内高校及研究机构针对AI应用做研究和教学拓展项目，作为中资背景的Imagination将利用独特的市场战略地位和中国伙伴一起赢得国产处理器和AI的长跑。”时昕总结道。
来源：EEWORLD
原文链接：http://news.eeworld.com.cn/manufacture/ic471164.html
