AIGC浪潮下，芯原IP、平台、软件解决方案为行业助力赋能

6月13日，在2024上海国际嵌入式展期间，芯原召开以“从云到端，AI触手可及”为主题的AI专题技术研讨会。

在大会现场，芯原高级副总裁、定制芯片平台事业部总经理汪志伟带来《芯原面向AIGC的芯片设计平台和软件解决方案》的主题演讲，分享了芯原面向AIGC的芯片设计平台和软件解决方案。

芯原高级副总裁、定制芯片平台事业部总经理汪志伟

汪志伟表示，随着大模型和AIGC技术的飞速发展，对算力的需求呈爆发式增长。这一趋势还从云端延伸到了边缘计算和传感器等各个领域。

作为一家拥有从IP到芯片设计一站式服务能力的公司，芯原深知这一变化对硬件设计的挑战。对此，芯原推出了全面满足从云端到边缘、再到终端算力需求的芯片解决方案。

据介绍，芯原有丰富的IP储备，有六大类处理器IP：神经网络NPU、图形GPU、视频VPU、音频/语音DSP、图象信号ISP、显示处理IP，所有的这些处理器的IP都被用到了设计AIGC相关的芯片中去。除此之外，芯原还有1500多颗数模混合IP和射频IP。

在视频处理器领域，芯原市场份额排名第一，编解码已被全球前二十大云平台解决方案提供商采用。芯原的NPU全球累计出货超1亿颗，GPGPU搭载量已近20亿。这些高性能处理器为AI机器人大模型等应用提供了强大的算力支持。

在一站式定制芯片服务方面，芯原拥有从28nm到5nm等先进工艺节点的丰富流片与量产经验。通过SiPaaS系统级芯片设计平台，芯原已帮助众多客户成功设计了高性能芯片，其中不乏全球首批7nm EUV芯片和多款5nm芯片。芯原的该设计平台不仅支持多种处理器架构、总线和存储器，软件SDK进一步提升了芯片整体性能。

在云端芯片设计方面，芯原专注于AI和AIGC相关应用。例如，全球芯片大厂的转码芯片搭载了芯原AI引擎，实现了高效的图像和视频内容生成。芯原还为客户设计了数据中心高性能AIGC芯片，支持多核高性能CPU和GPGPU，满足不断增长的算力需求。

在汽车领域，芯原的自动驾驶芯片已获得车规安全认证，支持高达300TOPs-500TOPs的算力，为车载大模型提供了强大算力支持。芯原还提供从底层到中间层的完整软件协议栈，帮助客户充分挖掘硬件性能，实现高效的推理、训练和芯片间互联。在座舱中，芯原实现了人脸识别、手势识别和驾驶员状态识别等基础算法和功能，提供基础算法软件平台。对于软件能力或算法较弱的客户，这些平台可以帮助其在基础上进行优化和二次开发，针对自身需求微调算法或模型。针对智慧出行应用，芯原按照高算力、低功耗、高可靠性要求，设计开发所需的平台化的Chiplet方案及相关技术，并提供从Chiplet、Die-to-Die接口、封装到软件的整体解决方案。

在算力扩展方面，芯原的Chiplet互联方案提供高达4-6路接口，满足数据中心对算力的极高要求；支持这一方案是相应IP可确保芯片间的高效互联。此外，早在2022年4月2日，芯原宣布正式加入UCIe产业联盟。作为中国大陆首批加入该组织的企业，芯原将与UCIe产业联盟其他成员共同致力于UCIe版本规范和新一代UCIe技术标准的研究与应用，为芯原Chiplet技术和产品的发展进一步夯实基础。

在边缘计算领域，芯原为客户提供了多种高性能AI-ISP和低功耗安全智能传感芯片等解决方案。这些芯片不仅具备强大算力，还以AI技术提升了图像质量，满足了手机、智能门铃、安全摄像头等多种应用需求。例如，客户设计的AI-ISP目前已经成功流片，并应用于国内一家手机大厂。该芯片从确定到流片仅用9个月时间。该AI-ISP芯片带有AI增强功能，算力强劲，可以轻松运行一般的推理任务，能够提高手机用户图像成像质量，获得更好效果。这也是AIGC的一部分，所有的原始数据和通过AI处理的数据都可以通过手机上传到云端，作为云端训练数据的一部分。

在端侧的低功耗安全智能传感芯片Open Se Cura项目，与谷歌合作开发。该芯片在端侧帮助大模型采集数据，适用于智能门铃、安全摄像头和智能图像处理，还可以用于语音和图像的唤醒功能。芯原进行了许多数字设计的最佳实践，从确定到设计完成仅用了七个半月的时间。

综合来看，“大模型”与AIGC对于算力需求正在不断升级，这既然体现在云端，也体现在边缘端和终端。要解决这些从“云”到“端”的算力问题，就需要相应的软硬件产品和解决方案。

除了领先市场的IP之外，芯原持续迭代的系统级芯片设计平台也为行业客户提供了较大助力。芯原的SiPaaS系统级芯片设计平台既可以满足数据中心要求的高性能AIGC芯片的设计需求，基于Chiplet构建云端高性能AIGC方案也能够满足基于Chiplet技术的下一代可扩展高性能自动驾驶芯片设计需求，利用超高算力在边缘端运行大模型。同时，芯原还提供了完整的软件解决方案，可以满足推理和训练的要求，解决芯片间和板卡间互联的通信问题。