當(dāng)下，數(shù)字化升級成為諸多行業(yè)領(lǐng)域重要發(fā)展趨勢，作為核心的技術(shù)驅(qū)動力，AIoT技術(shù)的深度賦能加快了行業(yè)數(shù)字化升級的步伐。AIoT推動著萬物互聯(lián)時代的到來，不過從萬物互聯(lián)到萬物智聯(lián)，很大程度上也還依賴AIoT技術(shù)本身的升級迭代，算法、算力、數(shù)據(jù)的持續(xù)演進(jìn)缺一不可。
從算力角度來看，AIoT的迅猛發(fā)展對芯片提出了更高的要求，主要表現(xiàn)在更高算力、高靈活性、高能效以及安全性這四大方面。
AIoT時代芯片的要求
高算力：隨著AI技術(shù)應(yīng)用的不斷深化，越來越多的應(yīng)用場景諸如智能視頻監(jiān)控、自動駕駛等需要實現(xiàn)實時的高速運(yùn)算，這個過程非常依賴高算力的大力支持。
高靈活性：萬物互聯(lián)已成大趨勢，但也帶來了更復(fù)雜多樣的應(yīng)用需求，面對海量且碎片化的應(yīng)用需求，標(biāo)準(zhǔn)的專用芯片不僅研發(fā)成本高并且可適用場景也會受限，這就驅(qū)動了高靈活性芯片的應(yīng)用需求。
高能效：很多AIoT設(shè)備的性能發(fā)揮往往會受限于使用環(huán)境、設(shè)備體積、電池容量等因素的影響，因此，提高芯片的能效也是提升設(shè)備性能的有效途徑。
安全性：萬物互聯(lián)趨勢下，設(shè)備安全、信息安全、隱私保護(hù)的建設(shè)也受到極大關(guān)注，這也是AIoT應(yīng)用展開的前提。
摩爾定律增長放緩 可重構(gòu)計算芯片開啟新思路
眾所周知，計算芯片的性能提升很大程度上依賴于工藝集成的提升，隨著半導(dǎo)體工藝集成越來越接近物理極限，摩爾定律的增長已出現(xiàn)了明顯放緩趨勢，依賴工藝提升性能的思路，已經(jīng)不可持續(xù)。
與此同時，在人工智能領(lǐng)域，尤其隨著深度學(xué)習(xí)的興起，AI算力需求增長迅猛。據(jù)相關(guān)調(diào)研顯示，自2012年-2018年期間，初步統(tǒng)計，6年時間AI算力的增長已達(dá)30萬倍。
一邊是摩爾定律的逐步實效，另一邊是算力的迅猛增長，強(qiáng)烈的反差趨勢下，要實現(xiàn)芯片性能的大幅提升無疑需要開啟新的路徑，探索實踐新型體系架構(gòu)成為提高處理器性能的唯一出路。
如此背景之下，改變傳統(tǒng)芯片的指令驅(qū)動計算方式成為探索新型架構(gòu)芯片的重要入口。
近年來呼聲漸漲的可重構(gòu)計算芯片采用的是一種將指令流驅(qū)動處理器的功能靈活性和數(shù)據(jù)流驅(qū)動處理器的高能量效率(即性能功耗比) 結(jié)合在一起的計算方式，其在性能、功耗和功能靈活性等芯片的關(guān)鍵指標(biāo)之間具有更好的平衡。
作為國內(nèi)可重構(gòu)計算芯片的領(lǐng)軍企業(yè)，從清華大學(xué)出身的清微智能自2006年成立清華可重構(gòu)實驗室發(fā)展到目前，已在可重構(gòu)計算架構(gòu)技術(shù)方面積累了較為豐厚的經(jīng)驗，并從2015年起開始實踐將可重構(gòu)架構(gòu)應(yīng)用在AI計算、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算場景，設(shè)計了一系列可重構(gòu)計算架構(gòu)的AI芯片，為智能安防、智能家居、智能可穿戴領(lǐng)域帶來了高能效、高靈活性的算力方案。
在四月下旬于深圳舉行的華南AI安防產(chǎn)業(yè)鏈對接會上，清微智能首席架構(gòu)師于義現(xiàn)場詳細(xì)講述了關(guān)于可重構(gòu)計算芯片的計算原理及其創(chuàng)新性和應(yīng)用優(yōu)勢。
什么是可重構(gòu)計算架構(gòu)?
清微智能首席架構(gòu)師于義表示，可重構(gòu)架構(gòu)也可以稱之為軟件定義硬件架構(gòu)。
顧名思義，可重構(gòu)計算芯片采用的是不同于傳統(tǒng)芯片的計算方式，在具體計算原理上，于義解釋，可重構(gòu)計算架構(gòu)基本由可重構(gòu)的數(shù)據(jù)通路和可重構(gòu)的控制器兩部分組成?？芍貥?gòu)的數(shù)據(jù)通路是由可重構(gòu)的計算單元(PEA))構(gòu)成一個二維陣列，經(jīng)過配置后形成專用的數(shù)據(jù)通路來實現(xiàn)計算。
也就是說當(dāng)我們將計算陣列配置成我們需要的算法，它將形成一個專用的數(shù)據(jù)通路，其運(yùn)算方式也由此變成以數(shù)據(jù)流驅(qū)動的形式，代替了傳統(tǒng)的指令驅(qū)動方式。
“在運(yùn)行時，根據(jù)數(shù)據(jù)流的特點，讓配置好的硬件資源互連形成相對固定的計算通路，以接近“專用電路”的方式進(jìn)行計算，當(dāng)算法和應(yīng)用變換時，再次通過配置，重構(gòu)為不同的計算通路去執(zhí)行不同的任務(wù)。” 于義補(bǔ)充道。
簡而言之，可重構(gòu)計算架構(gòu)是一種全新的芯片架構(gòu)技術(shù)，可根據(jù)算法和應(yīng)用的不同，靈活配置硬件資源，執(zhí)行不同的任務(wù)，同時具備通用芯片的靈活性和專用集成電路的高效性。
可重構(gòu)計算架構(gòu)的優(yōu)勢
眾所周知，傳統(tǒng)的計算架構(gòu)更多還是依賴于指令驅(qū)動的計算形式，比如需要把編輯好的程序以指令的形式存儲在存儲器中，等到用的時候再將程序提取出來，做一些云碼翻譯，最后再進(jìn)行計算。
于義表示，這樣一來，取指和譯碼操作過程中會直接導(dǎo)致延時和能耗開銷，并且計算環(huán)節(jié)只占到整個計算過程的很小一部分，還不到5%。而可重構(gòu)計算架構(gòu)是在芯片中疊加了很多計算單元，可以使得芯片的很大部分算力可用來做計算，大大提升了芯片的計算能效。
并且傳統(tǒng)終端AI芯片通?；贑PU、GPU、DSP、NPU等架構(gòu)，這些架構(gòu)屬于“指令驅(qū)動”的時域計算模式，在面向某一特定領(lǐng)域的計算過程，往往存在高能效和靈活性不兼得的問題。即使是目前計算能效最高的ASIC芯片，也因為是定制化芯片，所以在面對新的算法需求時可復(fù)制性一般，靈活性較低，同時研發(fā)成本也高。
清微智能推出的可重構(gòu)架構(gòu)芯片，相比CPU、GPU等通用芯片，可重構(gòu)計算架構(gòu)的能效明顯更高；相比專用集成電路(ASIC)的固定電路結(jié)構(gòu)，它又可以根據(jù)應(yīng)用或者算法進(jìn)行電路配置，具有非常強(qiáng)的靈活性。
“可重構(gòu)架構(gòu)最大的優(yōu)勢體現(xiàn)在兩方面：一是沒有傳統(tǒng)指令驅(qū)動的計算架構(gòu)中取指和譯碼操作的延時和能耗開銷；二是在計算過程中以接近“專用電路”的方式執(zhí)行。此外，可重構(gòu)計算架構(gòu)算力可以彈性擴(kuò)展，適用于從云端到邊緣端中對高能效和靈活性有綜合要求的場景。” 于義進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)。
隨著云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的發(fā)展，需要芯片具有更強(qiáng)的算力。萬物智能孕育了巨大的市場需求，但這個市場呈現(xiàn)高度碎片化且需求多樣性，這就要求芯片能夠更靈活更高效，以適應(yīng)不同的應(yīng)用場景。同時，在對功耗敏感的場景下，依然能夠保持一個較高的算力，而可重構(gòu)計算正可以滿足這樣的需求。
兼顧了接近CPU可編程的靈活性的同時又能夠?qū)崿F(xiàn)接近ASIC芯片的高能效，可重構(gòu)架構(gòu)芯片的誕生可以說為AIoT產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了全新的算力解決方案。
（本文根據(jù)華南AI安防產(chǎn)業(yè)鏈對接會上清微智能首席架構(gòu)師于義的主題演講整理）
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作者：汪琴麗
