ChatGPT的火热，持续催生着包括人工智能、大数据等应用的火热。在不断兴起的新应用的背后，需要更复杂的计算方式，而异构计算概念也因此诞生。将不同的计算任务进行分解，利用包括GPU、CPU、NPU等不同的架构及指令集处理不同的计算需求，是实现高效计算的关键所在。
“后摩尔时代，当算力和功耗不能再遵循摩尔定律线性变化的时候，异构架构成为芯片计算架构的发展方向。”Imagination中国区总经理刘国军日前在出席由阿里巴巴平头哥举办的首届玄铁RISC-V生态大会上表示。
在刘国军看来，Imagination可以提供的包括 GPU + CPU + NNA（神经网络加速器）在内的各项产品，十分适合异构计算不同场景的需求。
RISC-V的确给Imagination的异构计算战略带来了重要补充。2017年，Imagination将MIPS部门出售，而到了2021年底，公司正式宣布重新进入CPU IP市场，推出Catapult系列处理器，并已发布。
除此之外，2022年Imagination又成为了RISC-V基金会高级会员。在RISC-V基金会中，Imagination可以为不断发展的RISC-V生态提供支持，除此之外，也可以为RISC-V产品提供GPU，甚至是NNA，从而不断扩大Imagination的生态系统。
一个典型的成功案例，是平头哥去年推出的曳影1520，采用了Imagination的GPU和NNA，结合最高主频可达2.5GHz的4核玄铁C910内核 ，实现了4K视频处理能力，同时含有丰富的异构计算和高速IO资源，以及4TOPS@int8 AI 算力。
在Imagination为RISC-V，为异构计算带来新活力的同时，RISC-V也正在为Imagination注入新活力。
如今，随着异构计算的需求不断提升，Imagination都做了哪些准备？刘国军给出了一些他的理解。
异构计算需要广泛的IP产品组合
刘国军表示，Imagination的IP组合基本都支持多核架构，从而可以覆盖从低功耗小算力到并行大算力，从入门到高阶的不同需求，并且所有产品组合都会推出相应的车规级认证。
具体到CPU而言，正如上所述，Imagination正在通过RISC-V，重塑自己在CPU领域的地位。同时也正在帮助RISC-V的生态伙伴使用更多的先进产品。
比如在GPU方面，公司已连续四年以每年一代的速度推出GPU IP，分别为A/B/C/D系列GPU。其中B系列GPU在包括汽车ADAS、国产显卡芯片等众多领域落地。而C系列GPU，则是业界首款在手机平台硬件光线追踪的产品。
公司2021年推出的IMG DXT系列GPU，在2022年又得到了进一步的优化与提升，提供了50%的性能增加和计算能力增加，标配达到了2.25T浮点运算能力，72GB像素填充能力，9TB的AI推理能力。同时把D4光线追踪技术进行可配置化、可扩展化，搭配光线追踪一起使用。“开创性的光追GPU将为所有移动设备用户带来最先进的图形技术，包括移动、汽车、桌面数据中心等广泛的市场带来全新体验。”刘国军表示。
在AI加速器方面，Imagination的单核NNA可以覆盖1.5Tops到12.5Tops的算力，并且可以通过多核架构，迅速扩展至上百Tops。目前Imagination的NNA已成功商用在包括视觉处理、语音识别、自动驾驶等领域。
而正如曳影1520所呈现的，Imagination的GPU和NNA的IP组合，为平头哥的产品带来了无限的AI及视觉可能。
刘国军表示，基于Imagination的3种核心计算IP技术的组合，并结合先进的互联和存储技术，Imagination可以支持客户构建灵活的多核异构架构满足不同的需求。
比如在汽车智能座舱或ADAS场景中，GPU+NNA的组合可以提供强大算力，并支持计算和显示渲染的融合。在自动驾驶领域，GPU+CPU+AI所构成的大型异构系统，可以满足从感知，定位到路径规划的各个阶段的大规模高并发低延迟的计算要求，同时也可以用于数据中心计算和智能NIC等场景中。NNA+CPU的组合可满足广泛的智能化场景，从AIOT到消费电子，从智慧工业到智慧城市的方方面面。而对于云游戏的远程渲染，可以应用GPU+CPU的异构计算。
总而言之，丰富的IP产品组合加持下，Imagination可以一站式为客户提供越来越全面的处理器IP解决方案。
不断扩充的生态圈
RISC-V之所以迅速成长，一个最重要的共识就是开源，Imagination也正在以开源的姿态，打造着各类生态。
刘国军表示，自2015年加入Imagination之后，公司中国员工已经由不到10名增长到60余名，透过本地研发和服务，使Imagination的中国客户群实现了快速成长。
在GPU上，Imagination一方面提供了标准的GPU软件栈，另外也提供了全面的开源软件，包括firmware、kernel space driver以及user space driver等，以更好地支持客户软件定制化的需求。“我们把GPU软件栈定制化的灵活性充分给到了客户，客户可以根据需求选择闭源或者开源。”目前在Chromebook上，Imagination已经发布了基于开源Mesa Vulkan Driver的Demo。
在AI方面，Imagination同样是积极扩大生态朋友圈，共建开放的AI生态，通过提供高效灵活的NC-SDK软件协议栈，实现软件+IP的软硬件紧耦合方案。2022年， Imagination和百度飞桨共同建立了model zoo，在Imagination的IP上适配并深度优化产业界有代表性的网络模型，并且已经在github上发布。
探索芯片未来的四大竞争力
刘国军表示，未来计算芯片的竞争力将主要体现在以下四个方面：可扩展性和可重用性，可编程性，高效性，灵活性。
首先，在可扩展性和可重用性方面，需要支持基于核心的计算架构，通过在多个维度上进行扩展，满足匹配工作负载的算力需求。
在可编程方面，支持行业标准的框架、语言和API的前提下，对芯片计算架构进行高度的优化。同时，应具备完善的可视化工具、调试工具和建模能力。赋能OEM进行系统级的开发。
在高效性方面，需要先进的稀疏和编译器优化手段，降低计算开销。并可在高度集成的计算IP之中，细粒度的对任务进行分配和调度。
在灵活性上，芯片可通过对处理器IP组合、连接和编程，以支持动态结构、稀疏性和创建执行单元，从而构建SoC。并且应该采用先进的互联和存储技术，从而减少系统带宽并降低功耗。
实际上，Imagination公司的产品发展轨迹，正是沿着这四个方向进展中。而RISC-V生态系统也正因为有更多像Imagination这样善于洞悉产业需求的商业公司参与，才在异构计算需求越来越强的当下，变得日益健壮。
引用RISC-V首席执行官Calista最近所说的一句话，这（RISC-V正在加速发展）是一个“必然的趋势”。
