ai芯片技術(shù)架構(gòu)有哪些？

AI芯片的技術(shù)架構(gòu)可以根據(jù)其設計方式和特點進行分類。以下是幾種常見的AI芯片技術(shù)架構(gòu)：

1. GPU（圖形處理器）架構(gòu)：GPU最初是用于圖形渲染和游戲處理的，但由于其高度并行的特性，逐漸被應用于深度學習計算。GPU架構(gòu)采用多個計算單元（CUDA核心）進行并行計算，能夠高效地執(zhí)行浮點運算和矩陣計算。NVIDIA的Tensor Core技術(shù)進一步優(yōu)化了GPU的深度學習計算能力。

2. FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）架構(gòu)：FPGA是一種可以根據(jù)需要編程和重新配置的硬件。AI芯片中的FPGA架構(gòu)允許開發(fā)者將深度學習模型轉(zhuǎn)換為硬件電路，以實現(xiàn)高度定制化和低功耗的計算。FPGA具有可重構(gòu)性，可以根據(jù)需要靈活調(diào)整電路結(jié)構(gòu)。

3. ASIC（專用集成電路）架構(gòu)：ASIC是指專門為特定應用設計和制造的定制芯片。AI芯片中的ASIC架構(gòu)基于特定的深度學習算法和網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化，通過專用硬件實現(xiàn)高效計算和推理。ASIC通常能夠提供更高的性能和能效比，但研發(fā)和生產(chǎn)成本較高。

4. NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡處理器）架構(gòu)：NPU是專門為加速神經(jīng)網(wǎng)絡運算而設計的硬件架構(gòu)。NPU具有高度并行的計算單元，并針對深度學習計算進行了優(yōu)化，如卷積計算、矩陣乘法和張量處理等。NPU可實現(xiàn)高效的神經(jīng)網(wǎng)絡推理和訓練。

5. DSP（數(shù)字信號處理器）架構(gòu)：DSP廣泛應用于信號處理和音頻處理領(lǐng)域，也被用于一些AI應用。DSP架構(gòu)通過并行計算和高速運算單元，支持復雜的算術(shù)運算和信號處理操作，可加速深度學習推理任務。

這些AI芯片技術(shù)架構(gòu)都有各自的特點和優(yōu)勢，可以根據(jù)應用需求選擇合適的架構(gòu)。同時，一些AI芯片采用了混合架構(gòu)，結(jié)合了多種硬件類型和優(yōu)化策略，以實現(xiàn)更靈活、高效的計算能力。

芯片的架構(gòu)是什么意思

芯片的架構(gòu)指的是芯片內(nèi)部的設計和組織方式，包括電路結(jié)構(gòu)、功能模塊、數(shù)據(jù)通路和控制單元等方面的內(nèi)容。芯片的架構(gòu)決定了芯片的性能、功能和能效等特性。

具體來說，芯片的架構(gòu)涉及以下幾個方面：

1. 功能模塊：芯片的架構(gòu)確定了芯片集成的各種功能模塊，如CPU核心、內(nèi)存控制器、輸入輸出接口等。不同的應用需求可能需要不同的功能模塊組合。

2. 數(shù)據(jù)通路：芯片的架構(gòu)描述了數(shù)據(jù)在芯片內(nèi)部的流動路徑和處理過程。數(shù)據(jù)通路包括寄存器、運算單元、數(shù)據(jù)緩存等，用于數(shù)據(jù)傳輸、運算和存儲。

3. 控制單元：芯片的架構(gòu)中包含了控制單元，用于管理和協(xié)調(diào)芯片內(nèi)各個功能模塊的工作?？刂茊卧撠熤噶罱馕觥⒘魉€調(diào)度、時序控制等任務，確保芯片能夠按照預定流程進行工作。

4. 性能特性：芯片的架構(gòu)直接影響了芯片的性能特性，如時鐘頻率、運算能力、存儲容量等。合理的架構(gòu)設計可以提高芯片的性能，并滿足特定應用場景的需求。

5. 能效特性：芯片的架構(gòu)也與芯片的能效密切相關(guān)。有效的架構(gòu)設計可以降低功耗，提高能效比，使芯片在給定的能耗下實現(xiàn)更高的性能。

芯片的架構(gòu)設計需要綜合考慮應用場景、性能要求、功耗限制等多個因素。不同的架構(gòu)設計可以在不同的應用領(lǐng)域中發(fā)揮優(yōu)勢，滿足不同的需求。

FPGA芯片定義及結(jié)構(gòu)

FPGA（Field-Programmable Gate Array），即現(xiàn)場可編程門陣列，它是在PAL、GAL、CPLD等可編程器件的基礎(chǔ)上進一步發(fā)展的產(chǎn)物。它是作為專用集成電路領(lǐng)域中的一種半定制電路而出現(xiàn)的，既解決了定制電路的不足，又克服了原有可編程器件門電路數(shù)有限的缺點。

FPGA芯片主要由6部分完成，分別為：可編程輸入輸出單元、基本可編程邏輯單元、完整的時鐘管理、嵌入塊式RAM、豐富的布線資源、內(nèi)嵌的底層功能單元和內(nèi)嵌專用硬件模塊。目前主流的FPGA仍是基于查找表技術(shù)的，已經(jīng)遠遠超出了先前版本的基本性能，并且整合了常用功能（如RAM、時鐘管理和DSP）的硬核（ASIC型）模塊。

FPGA工作原理

由于FPGA需要被反復燒寫，它實現(xiàn)組合邏輯的基本結(jié)構(gòu)不可能像ASIC那樣通過固定的與非門來完成，而只能采用一種易于反復配置的結(jié)構(gòu)。查找表可以很好地滿足這一要求，目前主流FPGA都采用了基于SRAM工藝的查找表結(jié)構(gòu)，也有一些軍品和宇航級FPGA采用Flash或者熔絲與反熔絲工藝的查找表結(jié)構(gòu)。通過燒寫文件改變查找表內(nèi)容的方法來實現(xiàn)對FPGA的重復配置。

查找表（Look-Up-Table）簡稱為LUT，LUT本質(zhì)上就是一個RAM。目前FPGA中多使用4輸入的LUT，所以每一個LUT可以看成一個有4位地址線的RAM。當用戶通過原理圖或HDL語言描述了一個邏輯電路以后，PLD/FPGA開發(fā)軟件會自動計算邏輯電路的所有可能結(jié)果，并把真值表（即結(jié)果）事先寫入RAM，這樣，每輸入一個信號進行邏輯運算就等于輸入一個地址進行查表，找出地址對應的內(nèi)容，然后輸出即可。

可編程輸入/輸出單元簡稱I/O單元，是芯片與外界電路的接口部分，完成不同電氣特性下對輸入/輸出信號的驅(qū)動與匹配要求。FPGA內(nèi)的I/O按組分類，每組都能夠獨立地支持不同的I/O標準。通過軟件的靈活配置，可適配不同的電氣標準與 I/O物理特性，可以調(diào)整驅(qū)動電流的大小，可以改變上、下拉電阻。目前，I/O口的頻率也越來越高，一些高端的FPGA通過DDR寄存器技術(shù)可以支持高達2Gbps的數(shù)據(jù)速率。

CLB是FPGA內(nèi)的基本邏輯單元。CLB的實際數(shù)量和特性會依器件的不同而不同，但是每個CLB都包含一個可配置開關(guān)矩陣，此矩陣由4或6個輸入、一些選型電路（多路復用器等）和觸發(fā)器組成。開關(guān)矩陣是高度靈活的，可以對其進行配置以便處理組合邏輯、移位寄存器或RAM。在Xilinx公司的FPGA器件中，CLB由多個（一般為4個或2個）相同的Slice和附加邏輯構(gòu)成。每個CLB模塊不僅可以用于實現(xiàn)組合邏輯、時序邏輯，還可以配置為分布式RAM和分布式ROM。

自動駕駛的“芯”殺手

自動駕駛和高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）細分市場正在經(jīng)歷蛻變，對計算和傳感器功能提出了新的復雜需求。FPGA擁有其他芯片解決方案無法比擬的獨特優(yōu)勢，是滿足自動駕駛行業(yè)不斷發(fā)展變化的優(yōu)良選擇。FPGA是芯片領(lǐng)域的一種特殊技術(shù)，一方面能夠通過軟件工具進行反復多次配置，另一方面擁有豐富的IO接口和計算單元。因此，F(xiàn)PGA能夠根據(jù)應用場景的具體需求，同時處理流水線并行和數(shù)據(jù)并行，天生具有計算性能高、延遲低、功耗小等優(yōu)勢。

FPGA具備高吞吐量、高能效以及實時處理等多項優(yōu)點，非常契合自動駕駛所需要的技術(shù)需求。高級輔助駕駛系統(tǒng)（ADAS）、車載體驗（IVE）應用的標準和要求正在快速演變，系統(tǒng)設計人員關(guān)注的問題主要包括出色的靈活性和更快的開發(fā)周期，同時維持更高的性能功耗比。通過可重新編程的FPGA和不斷增多的汽車級產(chǎn)品相結(jié)合，支持汽車設計師滿足設計要求，在不斷變化的汽車行業(yè)中始終保持領(lǐng)先。

適應性更強的平臺

對于自動駕駛芯片來說真正的價值在于計算引擎的利用率，即理論性能和實際性能之間的差異。FPGA包含大量的路由鏈路以及大量的小型存儲。這些資源的組合使設計人員能夠為其計算引擎創(chuàng)建定制的數(shù)據(jù)饋送網(wǎng)絡，以獲得更高的利用水平?？删幊踢壿嫗榭蛻籼峁┝烁叨鹊撵`活性，以適應ADAS和自動駕駛等新興應用領(lǐng)域不斷變化的需求。利用改進的接口標準、算法創(chuàng)新和新的傳感器技術(shù)，都需要適應性強的平臺，不僅可以支持軟件更改，還可以支持硬件更改，而這正是FPGA芯片的優(yōu)勢所在。

FPGA芯片擁有可擴展性?？赏卣沟男酒淖兞丝删幊踢壿嫷臄?shù)量，大多采用引腳兼容的封裝。這意味著開發(fā)人員可以創(chuàng)建單個ECU平臺來承載低、中、高版本的ADAS功能包，并根據(jù)需要通過選擇所需的最小密度芯片來縮放成本。

差異化解決方案

FPGA芯片允許開發(fā)人員創(chuàng)建獨特的差異化處理解決方案，這些解決方案可以針對特定應用或傳感器進行優(yōu)化。這對于ASSP芯片來說是無法實現(xiàn)的，即使是那些提供專用加速器的芯片，它們的使用方式也受到限制，而且基本上可以提供給所有競爭對手。例如Xilinx的長期客戶已經(jīng)創(chuàng)建了只有他們可以訪問的高價值IP庫，并且這些功能可以被公司的各種產(chǎn)品使用。從90nm節(jié)點開始，對于大批量汽車應用，Xilinx的芯片就已經(jīng)極具成本效益，有超過1.6億顆Xilinx芯片在該行業(yè)獲得應用。

編輯：黃飛