2021年9月16日，展锐举办“UP · 2021展锐线上生态峰会”，邀请来自行业组织、科研机构、领先企业的生态伙伴，共话数字生态的发展与创新。
Imagination作为展锐的长期合作伙伴参加了本次峰会，公司中国区市场总监郑魁在“5G+AI时代芯片设计的技术发展”技术论坛上发表题为“先进IP架构助力5G+AI赋能数字化未来”的精彩演讲。
如今，AIoT（人工智能物联网）技术已经渗透到很多行业应用中，智能化场景越来越丰富，从智慧城市到智能家居再到智慧出行。那么，这些智能化应用对芯片提出了哪些具体要求呢？
对此，郑魁认为主要有三点要求：“第一，非常强大的计算能力，无论计算或渲染都需要强大的计算能力作为支撑；第二，灵活的可扩展架构，未来的软件发展非常快，应用创新也非常快，只有具备高灵活性的可扩展架构才可以支持未来的发展；第三，低延迟，在视频监控、自动驾驶等诸多行业应用中对延迟的要求越来越高，因为低延迟意味着更安全。”
这些恰恰是Imagination的优势所在。作为一家拥有30多年历史的半导体IP公司，Imagination的图形处理器（GPU）和神经网络加速器（NNA）两大产品线的融合，可以在算力、架构以及诸如延迟等性能方面，提供行业领先的解决方案。
“Imagination创新的AI协同（AI Synergy）技术可以充分融合并发挥GPU和NNA的能力。通过GPU虚拟化技术，可以虚拟出8个GPU，分别执行不同的渲染和计算任务；而NNA则可以加速当前的大部分神经网络，并实现最佳的性能功耗比。”郑魁介绍道。GPU和NNA组合形成的异构计算平台，可以高效、灵活地支持各种显示和计算融合的场景。
基于GPU+NNA架构，Imagination已在不同市场上实现了广泛的产品落地。在AIoT市场，基于1 TOPS算力的NNA，可以满足对人和物的识别，以及对场景中烟和火的识别；在DTV/STB市场，GPU和NNA搭配使用，在播放4K高清晰度媒体文件的同时，可以针对媒体场景中的人和物进行识别；在手机市场，可以针对美颜、语音等智能化交互体验进行充分的优化；在汽车市场，无论在娱乐域还是主动安全域，GPU+NNA异构平台正在发挥越来越大的作用，可以满足从智能驾舱到L4/L5级自动驾驶的广阔算力需求。
郑魁在演讲中还重点介绍了NNA产品。到目前为止，Imagination共推出了2NX、3NX、4NX三代NNA产品。其中，3NX单核可以覆盖从1 TOPS到10 TOPS的算力区间，目前已经在AIoT等市场上实现了广泛应用。而4NX则进一步实现了多核架构，极大地提高了扩展能力，可以提供高达500 TOPS的算力。
4NX可以由不同数量的单核构成一个集群，由8个单核构成的集群可以提供100 TOPS的算力，在5nm工艺节点上，可以实现每瓦30 TOPS的算力能耗比，轻松满足ADAS的需求。而为了满足L4甚至更高级别的自动驾驶需求，Imagination还开发了多集群架构，从而可以提供200、400甚至500 TOPS的算力。
对算力的优化和使用是一个系统性的方案，除了IP或芯片层面，Imagination在软件栈上也有很多优化方案，以满足不同应用的落地。
例如，在多任务调度方面，可以通过编程将不同任务放在不同的核上执行，甚至可以将一个任务的层拆分到多个核上同时执行，这样可以极大优化多任务的计算，降低整个系统的开销，尤其是系统的延迟。
又如，为了解决内存墙的问题，Imagination推出了自己的Tensor Tiling（张量分块）技术，通过该技术可以极大降低对DDR访问带宽的使用，有效减少90%的带宽需求。
