大灣區(qū)沖出一家AI芯片創(chuàng)企，研發(fā)“六邊形戰(zhàn)士”，叫板英偉達。

蟄伏六年后，這家清華系A(chǔ)I芯片創(chuàng)企終于開始在國產(chǎn)GPGPU江湖高頻出場。

今年4月，國內(nèi)首款基于可重構(gòu)架構(gòu)的GPGPU芯片RPP-R8亮相，現(xiàn)已小規(guī)模量產(chǎn)。其背后的珠海GPU芯片創(chuàng)企芯動力，就此浮出水面。

芯動力創(chuàng)始人、CEO李原是一位芯片連續(xù)創(chuàng)業(yè)者。他1989年本科畢業(yè)于清華大學(xué)物理系，隨后任職于英特爾、德州儀器等芯片巨頭。在英特爾任職期間，他曾開發(fā)至強CPU服務(wù)器系統(tǒng)，擁有從產(chǎn)品定義、量產(chǎn)到商用的全鏈條經(jīng)驗。

從德州儀器辭職后，李原2008年在美國加州創(chuàng)立IPG Communications，承接通訊基站大型芯片設(shè)計項目。IPG獨創(chuàng)的Turbo譯碼器被英特爾應(yīng)用于其至強處理器。這家公司后來被美國老牌通信芯片商敏訊科技（MindSpeed）收購，敏訊科技的無線業(yè)務(wù)又在2013年被英特爾收購。

就在英偉達提出GPGPU新概念的前后腳，李原也開始琢磨類似的思路，即如何在發(fā)揮GPU并行計算能力和通用性優(yōu)勢的同時，通過引入其他類架構(gòu)的長處，研發(fā)出能更好平衡性能、功耗、成本、延遲、部署速度的硬件。從2011年到2016年，經(jīng)過長達六年的摸索，他們團隊獨創(chuàng)了一個將NPU的高效率與GPU的高通用性相結(jié)合的創(chuàng)新架構(gòu)——可重構(gòu)并行處理器架構(gòu)（RPP）。

他為何早早選擇進入GPGPU賽道創(chuàng)業(yè)？又如何組建團隊，將芯動力RPP架構(gòu)從圖紙中的創(chuàng)新設(shè)想，變成了在實際應(yīng)用場景中發(fā)揮價值的硬件？在這外部環(huán)境復(fù)雜多變的五年之間，他對AI芯片及GPU行業(yè)的發(fā)展脈絡(luò)與方向有哪些新的感悟與思考？近日，芯東西與這位國內(nèi)GPGPU領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)代表人物進行了深入交流。

01.清華物理系校友創(chuàng)業(yè)已在半導(dǎo)體領(lǐng)域深耕19年

創(chuàng)立芯動力之際，李原早已是一位入局半導(dǎo)體行業(yè)19年之久的資深老兵。

1989年，他從清華大學(xué)物理系本科畢業(yè)后，接連遠(yuǎn)赴日本、加拿大進修無線通信專業(yè)。2004年，李原入職德州儀器，主攻通訊系統(tǒng)研發(fā)，在這里，他和芯動力的另一位聯(lián)合創(chuàng)始人、當(dāng)時已是德州儀器資深硬件工程師的朱建斌相識，這為多年后芯動力核心團隊的組建奠定了基礎(chǔ)。 當(dāng)李原第一次籌備創(chuàng)業(yè)期間，朱建斌主動提出要轉(zhuǎn)到芯片設(shè)計行業(yè)，并要從一位硬件工程師跨界成算法工程師，這令李原感到“有點不可思議”。朱建斌很快憑借其出色的學(xué)習(xí)能力、抗壓能力證明了自己，李原的創(chuàng)業(yè)團隊也組建就緒。 2008年，李原、朱建斌以及幾位來自德州儀器的同事共同創(chuàng)業(yè)，在美國加州創(chuàng)辦了一家無線通信芯片公司IPG Communications。 他們的初始目標(biāo)很簡單，先靠創(chuàng)業(yè)生存下來，再換個視角觀察整個半導(dǎo)體行業(yè)。IPG創(chuàng)立后不久就承接設(shè)計了休斯頓衛(wèi)星GlobalStar系統(tǒng)的通訊芯片，自研的Turbo譯碼器被英特爾應(yīng)用至其至強處理器，隨后在2011年順利被美國老牌通信芯片商敏訊科技（MindSpeed）收購。

▲芯動力發(fā)展歷程

這一次創(chuàng)業(yè)，也讓李原對半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的認(rèn)識更加深刻，他們發(fā)現(xiàn)幾個特點：

半導(dǎo)體行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈綿長，芯片設(shè)計公司就是其中的靈魂。

半導(dǎo)體行業(yè)全球競爭激烈，中小規(guī)模的公司不停被兼并、收購，很多從業(yè)人士被迫改行。李原的觀點是，不能這樣，“我們要逆流而上，要去看一看不同的風(fēng)景”。

競爭激烈的行業(yè)共識后，他們還意識到，一旦在半導(dǎo)體行業(yè)里處于領(lǐng)先地位，企業(yè)就能獲得巨大市場。最后可能形成第一家公司供應(yīng)產(chǎn)品，第二家公司艱難競爭，第三家公司基本不存在的現(xiàn)象。

因此，第二次創(chuàng)業(yè)，李原和團隊的目標(biāo)就是：“我們應(yīng)該成為一家什么樣的公司才有可能存活下來。”

2011年，他們把各種各樣不同種類的芯片擺到一張圖上，他們發(fā)現(xiàn)其中有一個很大的空缺，在常見的CPU、GPU、DSP，以及專用的通信芯片之外，還有一類芯片的位置空缺，未被發(fā)現(xiàn)。

在這個空白處畫下的大大的問號，成為芯動力創(chuàng)立的起點。經(jīng)過5年的探索，2016年他們找到了答案——可重構(gòu)并行處理器架構(gòu)。基于這一創(chuàng)新架構(gòu)，李原等人先是在美國成立了公司，2017年轉(zhuǎn)回國內(nèi)，在珠海創(chuàng)立芯動力公司。

02.研發(fā)“六邊形戰(zhàn)士”處理器已實現(xiàn)千片級小規(guī)模量產(chǎn)

芯動力剛剛成立，李原曾問過朱建斌一個問題：什么樣的節(jié)點代表他們做的事情成功了？朱建斌的答案是：“我們只要把這顆芯片真的做出來，達到了我們預(yù)期的性能指標(biāo)。”

今年他們迎來了這一時刻。4月，芯動力發(fā)布首款基于可重構(gòu)架構(gòu)的GPGPU芯片RPP-R8。

RPP-R8每顆芯片內(nèi)含有1024個計算核，相比傳統(tǒng)GPU架構(gòu)在同樣的算力占用更小的芯片面積，實現(xiàn)了低功耗和高能效的有效平衡。RPP-R8除了具備專用芯片所沒有的通用編程性，面積效率比可達到同類產(chǎn)品的7～10倍，能效比也超過3倍，可滿足高效并行計算及AI計算應(yīng)用。

▲GPU和RPP架構(gòu)性能比較

這顆芯片于2020年一次性流片成功，李原透露，RPP-R8目前實現(xiàn)上千片級小規(guī)模量產(chǎn)，并且已經(jīng)進行大規(guī)模測試，之后他們會根據(jù)客戶反饋進行產(chǎn)品修正，再繼續(xù)下一個產(chǎn)品研發(fā)。

事實上，基于RPP架構(gòu)的芯片成果做出來，在成立時的他們看來是不可能的事情。

這背后的原因可以先從現(xiàn)在的三大GPGPU技術(shù)流派來看，第一類較多公司采用的是在比較成熟的GPU架構(gòu)之上，構(gòu)建矩陣計算的能力；第二類是純粹基于可重構(gòu)技術(shù)來做；第三類是將可重構(gòu)技術(shù)與GPU編程模型CUDA語言相結(jié)合。

芯動力選擇的即是第三類。李原解釋說，主要有兩大技術(shù)原因，首先選擇可重構(gòu)技術(shù)是因為，采用傳統(tǒng)GPU架構(gòu)很難追齊行業(yè)頭部玩家，因此他們需要尋找更好的技術(shù)；其次，與CUDA語言相結(jié)合是因為其可擴展且廣為行業(yè)所接受。

走一條全新的路徑，也意味著他們一定程度上需要從0開始。李原談道，最難的地方就在于，不僅要創(chuàng)新，還要達到市場的需求。

RPP架構(gòu)是針對并行計算設(shè)計的芯片架構(gòu)，芯動力將其稱作“六邊形戰(zhàn)士”。這一架構(gòu)既結(jié)合了NPU的高效率與GPU的高通用性優(yōu)勢，還支持實時操作系統(tǒng)（RTOS），具備DSP的低延時，可滿足高效并行計算及AI計算應(yīng)用，大大提高了系統(tǒng)的實時性和響應(yīng)速度。

芯動力同樣制程下的GPGPU芯片，與英偉達相比，在一些場景下性能提高達50%，且面積為類似芯片的1/7，功耗僅為其1/2-1/3。

這背后離不開芯動力的研發(fā)團隊，其核心成員有平均年限超過15年的資深半導(dǎo)體從業(yè)背景，且均來自英特爾、高通、德州儀器、聯(lián)發(fā)科等半導(dǎo)體知名企業(yè)，研發(fā)人員占比超過80%。

時至今日，當(dāng)李原再次問到什么是最大的成功時，朱建斌已經(jīng)忘記了當(dāng)初的說法，他的回答變成了：“我們把它在商業(yè)上做到成功，我們把這個事情變成一個客戶喜歡的商品，這樣才是真的成功。”

03.第一家客戶是銀行率先落地三大應(yīng)用場景

李原也一直在為做“客戶喜歡的商品”而努力。

芯動力GPGPU芯片的第一家客戶是一家銀行。李原認(rèn)為，芯片行業(yè)周期長，因此芯片設(shè)計必須按照產(chǎn)品需求來設(shè)計，否則芯片公司拿出的產(chǎn)品很容易因市場需求變化而被淘汰。

因此2017年以后，芯動力團隊花了很長一段時間進行市場調(diào)研，調(diào)研結(jié)果與這家銀行的需求不謀而合。銀行希望將智能攝像頭的“智能”和“攝像頭”區(qū)分開，邊緣算力盒子可以獨立于攝像頭進行升級迭代。

李原談道，這也是他們與同類企業(yè)在市場策略上的不同之處——更加強調(diào)對于客戶需求的分析。

在這個過程中，他們將客戶分為三層，終端用戶、軟件集成商、硬件集成商。其中，關(guān)注設(shè)備功能的終端用戶目前不在芯動力的合作伙伴之列。

目前，他們采用的策略是，與軟件集成商合作先拿到市場，贏得硬件集成商的認(rèn)同，進一步推廣芯片產(chǎn)品。

芯動力的產(chǎn)品已經(jīng)在邊緣計算領(lǐng)域與銀行、通訊領(lǐng)域與醫(yī)療超聲波方向、AI方向的高性能計算等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)應(yīng)用。

作為產(chǎn)業(yè)鏈的上游玩家，芯片行業(yè)的封裝、模組、軟件、芯片本身領(lǐng)域都會影響到相關(guān)芯片企業(yè)研發(fā)或者進入新領(lǐng)域的動作，因此，芯動力目前的策略是把現(xiàn)存的幾個方向做扎實，按照節(jié)奏來走。

在公司的未來規(guī)劃中，李原有一個最為清晰的原則，那就是“技術(shù)是有邊界的”。放到RPP架構(gòu)中來說，就是這一架構(gòu)只做適合的并行計算，不會做串行計算。

從任職大廠到自主創(chuàng)業(yè)、從半導(dǎo)體老兵到創(chuàng)企CEO，這些此前的工作經(jīng)歷及身份的轉(zhuǎn)變，幫助李原為芯動力一步步確立起了清晰的技術(shù)路線和應(yīng)用方向等。他說，最大的改變是視野不同。創(chuàng)業(yè)之前，有限的視野讓他產(chǎn)生諸多困惑，例如自己到底在做什么，做的東西有沒有用；創(chuàng)業(yè)之后，會更關(guān)注眼前的困惑，更加重視現(xiàn)在的產(chǎn)品。

04.GPGPU賽道競爭激烈必須在細(xì)分賽道拿下第一

針對當(dāng)前國內(nèi)GPGPU產(chǎn)業(yè)，李原反復(fù)提及四個字：競爭激烈。

國內(nèi)相關(guān)創(chuàng)企迎著半導(dǎo)體熱潮涌入GPGPU賽道，李原認(rèn)為，想要在這條賽道活下來，企業(yè)必須拿出產(chǎn)品驗證自己存在的價值，在某一些方面超過英偉達，做到英偉達做不到的事。

英偉達這個強大的競爭對手，也是國內(nèi)GPGPU芯片走向落地的最大攔路虎。李原感慨道，最高端，英偉達的A100、H100芯片擁有市場其它芯片無法匹敵的能力；最低端，英偉達的芯片同樣在性能、價格上有競爭力。

面對這一勁敵，李原認(rèn)為，全球競爭激烈的半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)中，他們必須超過第一位，成為這個賽道的龍頭，才有可能生存下來。想要和英偉達競爭，就要先從與之不同的行業(yè)切入。他補充道，英偉達雖然有不同產(chǎn)品，但不見得其產(chǎn)品在每個行業(yè)都無可替代。深耕這些行業(yè)，使得產(chǎn)品在性能、價格上擁有競爭力是芯動力目前最重要的事情。

此外，當(dāng)下大模型狂潮席卷，GPU缺貨風(fēng)波不斷，也為GPGPU產(chǎn)業(yè)帶來了很好的機會。在李原看來，主要有兩個方向：

首先是AI訓(xùn)練，參數(shù)規(guī)模龐大的大型語言模型，需要強大的計算能力，國內(nèi)創(chuàng)企未來的技術(shù)演進或許能滿足這一需求。不過，目前而言，英偉達在這一方向的領(lǐng)先性鮮少有企業(yè)可以與之抗衡。

其次是應(yīng)用部分，大型語言模型在應(yīng)用端的計算需求，一般芯片也可以滿足，因此這對于國內(nèi)創(chuàng)企而言是一個巨大的機會。即便大型語言模型距離未來真正落到某一個場景還有一段距離，但李原對這個方向十分樂觀，其現(xiàn)在面臨的局限性未來有機會被打破。

就芯動力而言，他認(rèn)為，大型語言模型呈現(xiàn)出的能力和人相比還有一段距離，芯動力會在自己的技術(shù)上做一些思考，如何找到創(chuàng)新的芯片架構(gòu)路徑，使得大型語言模型性能達到替代人的地步。

最后，在半導(dǎo)體行業(yè)的漫漫創(chuàng)業(yè)路中，李原說：“要保持樂觀。”他和團隊選擇了一條艱難的路創(chuàng)業(yè)，正因為他們沒有在整個半導(dǎo)體行業(yè)走下坡路時放棄，現(xiàn)在也幸運地碰到了其中為數(shù)不多蓬勃發(fā)展的好機會。

05.結(jié)語：國產(chǎn)GPGPU新秀發(fā)力核心團隊離不開三大要素

GPGPU將GPU的應(yīng)用范圍擴展到了圖形計算之外，在眾多大規(guī)模并行計算中得到了廣泛的應(yīng)用。今年芯片實現(xiàn)小規(guī)模量產(chǎn)的芯動力開始在這一領(lǐng)域嶄露頭角。

李原總結(jié)了芯動力核心研發(fā)團隊具備的幾大核心要素： 首先要有資深從業(yè)背景，芯動力的研發(fā)團隊準(zhǔn)入門檻非常高，有熟練研發(fā)經(jīng)驗、善于從事這一行業(yè)的工作，是最起碼的要求。 其次，要對新技術(shù)保持開放的心態(tài)，他說：“當(dāng)我們把這件事情做的很好的時候，我們往往會給自己畫地為牢，走出來是很難的。” 第三，研發(fā)團隊要有激情，遇到挑戰(zhàn)不低頭。芯動力選擇的路線是沒人做過的事情，因此挫折往往更多。 對于GPGPU賽道則更為艱難，英偉達身處霸主地位已經(jīng)成為業(yè)界共識，另辟蹊徑的芯動力或許有望通過“六邊形戰(zhàn)士”的RPP架構(gòu)，在部分特定能力上做到超越英偉達。

在今年9月14日-15日舉行的2023全球AI芯片峰會期間，李原將對RPP芯片架構(gòu)給AI芯片帶來的發(fā)展前景及機遇進行深入解讀，分享這一架構(gòu)在適配各種不同AI算法和應(yīng)用場景方面的通用性，以及如何為AI企業(yè)提供強大的計算能力，推動AI產(chǎn)品的應(yīng)用落地。