本文轉自：電子工程專輯

回顧過去的2024年，人工智能(AI)技術在移動設備、個人電腦、汽車智駕、數(shù)字家電、智聯(lián)醫(yī)療和工業(yè)應用等領域飛速發(fā)展，成為多個領域中創(chuàng)新與發(fā)展的核心驅動力，并為幾乎所有領域的發(fā)展提供著強大的支撐。作為全球最大的電子與半導體產(chǎn)品市場之一，中國企業(yè)也在積極引入AI相關技術，在過去兩年里特別是在“功能(Feature)+AI”的端側應用中取得了顯著成就。展望2025年，中國半導體行業(yè)有望在端邊側AI技術創(chuàng)新、應用拓展以及產(chǎn)品升級等多方面取得突破性進展。

作為圖形處理和AI計算硅知識產(chǎn)權(IP)提供商，Imagination Technologies在過去兩年中見證了中國半導體行業(yè)對AI技術需求的增長。這種需求不僅推動了Imagination在中國IP業(yè)務上的持續(xù)發(fā)展，還促進了與眾多客戶的深度合作，基于Imagination的GPU技術和生態(tài)系統(tǒng)，共同定義和開發(fā)了即將廣泛應用的邊緣智能(edge AI)和端側應用。這些新需求吸引了新的客戶和生態(tài)伙伴，各方共同努力將創(chuàng)新和創(chuàng)意轉化為切實可行的工程解決方案。

2025年的熱點——邊緣和端側AI技術及應用

到2025年，計算需求正從智能計算基礎設施向終端設備擴展，端側和邊緣AI的趨勢愈發(fā)明顯。這種趨勢主要受兩方面因素的驅動：一是端側或邊緣AI與具體應用或業(yè)務緊密結合，因其能大幅提升產(chǎn)品功能或用戶體驗；二是端側或邊緣設備的AI功能需要實時性和完好性，減少對帶寬的依賴，使得訓練好的模型可以在越來越多的端側設備上運行。

例如，在重視穩(wěn)定性、安全性和可靠性的工業(yè)領域，邊緣智能帶來的更高自主性、臨近環(huán)節(jié)協(xié)同、高效資源利用、預測性維護和快速流程及品種控制等能力，正在成為企業(yè)提升盈利能力的重要手段。制造商需借助邊緣AI模型實現(xiàn)轉型，這正是Imagination公司的專業(yè)技能所在。Imagination的解決方案非常適合那些需要實時響應或者因安全限制無法將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫说膽脠鼍啊?/span>

最新的AI模型正在智能工業(yè)應用中發(fā)揮重要作用。例如，視覺Transformer被用于實時異常檢測；脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(SNN)用于管理物聯(lián)網(wǎng)傳感器流中常見的事件驅動數(shù)據(jù)；圖神經(jīng)網(wǎng)絡(GNN)則用于理解組件之間的相互依賴性，這對預測性維護至關重要。這些模型都能在邊緣設備上高效運行，而非依賴云端計算，從而保障數(shù)據(jù)安全并支持實時決策。此外，通過Imagination的GPU加速，這些模型的性能得到進一步提升。

端側/邊緣AI所需的先進GPU

在過去幾年以大模型為核心的AI浪潮中，通用計算GPU因其并行計算能力和可編程性而大放異彩。然而，邊緣硬件不僅要處理單一模型的推理任務，還需應對設備上的所有并行加速任務、用戶交互任務以及設備管理任務。因此，邊緣AI設計需要一種全局視角，其中AI用例必須與其他功能共存，更重要的是，它們還必須共享熱預算和進行熱管理，這是隨著性能提升和晶體管密度增加而出現(xiàn)的新瓶頸。在未來的邊緣AI應用中，每瓦特運算能力(TOPS/W)將比峰值運算能力(TOPS)更重要。

另一個非常重要并在大模型應用中得到驗證的規(guī)律是，AI模型和算法領域唯一不變的就是快速變化和迭代，硬件設計者需要通過提升加速器的能效和可編程性，確保其設備能夠應對未來的需求。此外，端側/邊緣設備和應用的多樣性也是一個關鍵因素。硬件設計不僅要適配當前流行的模型和某一類特定應用，還要支持下一代模型和快速變化的應用需求。這需要軟硬件結合，構建可適應未來發(fā)展的軟件棧，以避免針對某種特定模型或應用開發(fā)的加速器的局限性，這對于新品推出速度更快的中國系統(tǒng)廠商及其主芯片供應商尤為重要。

GPU作為計算任務的優(yōu)秀加速器，已經(jīng)在云端AI工作負載中表現(xiàn)出卓越的性能、可擴展性和可編程性。鑒于這些優(yōu)勢，Imagination正在增強其基于GPU架構的AI能力。該架構已在過去30年間為邊緣設備提供了高能效的圖形和計算支持，同時還能夠與RISC-V CPU和各種AI加速器完美搭配，形成滿足用戶需求的解決方案。通過基于開放標準的計算軟件棧，Imagination正在幫助開發(fā)者釋放這些能力，從而推動邊緣AI的進一步發(fā)展。

汽車行業(yè)或是2025年半導體市場的主要驅動力

在2025年，汽車智駕、物聯(lián)網(wǎng)以及加速計算將成為推動半導體市場增長的主要動力。從動力系統(tǒng)到信息娛樂系統(tǒng)，智能芯片已成為汽車性能差異化的關鍵，這迫使行業(yè)中的車廠、一級和二級供應商必須花費更多精力去關注和實施汽車的電子電氣架構。這也帶來了供應鏈的變化，一些專注于新能源車或自動駕駛汽車的新車廠商出現(xiàn)了，這些新玩家高度關注汽車的電子架構，甚至經(jīng)常自行設計汽車控制器。

但是智能化也給汽車帶來了不斷上升的計算成本，這將是汽車行業(yè)在2025年及以后亟待解決的一個問題。為此，許多智駕芯片廠商正在將多項功能整合到更少但更強大的控制器中。這一趨勢帶來了兩大技術挑戰(zhàn)：首先，一個控制多個域的控制器需要一個強大的硬件虛擬化解決方案，用于工作負載優(yōu)先級管理和避免任務干擾，例如Imagination的HyperLane技術；其次，功能安全(FuSa)，即在及時且安全的方式下檢測并處理故障的能力至關重要，任何處理安全關鍵任務的硬件，例如車道檢測、駕駛員監(jiān)控、制動等，都需要符合ISO 26262汽車功能安全標準(ASIL)的認證。

這些變化和挑戰(zhàn)都給像Imagination這樣的創(chuàng)新IP供應商帶來了新的機遇。在供應鏈方面，Imagination不僅繼續(xù)與瑞薩電子、德州儀器等伙伴長期合作，還助力新興車廠、一級供應商和芯片研發(fā)團隊將其創(chuàng)新和創(chuàng)意轉化為現(xiàn)實，其中也包括來自中國的非常優(yōu)秀的創(chuàng)新團隊。在技術挑戰(zhàn)方面，除了在行業(yè)中久負盛名的HyperLane硬件虛擬化技術，Imagination在2024年推出的DXS GPU IP不僅提供了智駕芯片所需的高算力，而且還打造了突破性分布式功能安全(DSM)解決方案，幫助智駕芯片設計公司避免了傳統(tǒng)FuSa實現(xiàn)方法的性能減半(兩次運行)或者芯片面積加倍(鎖步操作)。

圖：Imagination DXS提供高達9TFLOPS的性能。

因此，2025年智駕芯片企業(yè)都將爭取實現(xiàn)能夠滿足最新AI模型復雜性能、能效、可編程性與可靠性需求的新型處理器技術。由于出色的性能和靈活的可編程性，GPU已成為AI工作負載的首選平臺。通過全面的軟硬件協(xié)同優(yōu)化，Imagination DXS成為迄今為止計算能力最強的處理器，可為最新的駕駛輔助系統(tǒng)提供強大的支持，處理包括計算機視覺和激光雷達點云處理在內(nèi)的多種功能。

Imagination也是為座艙和信息娛樂系統(tǒng)提供先進GPU的IP供應商。Imagination的GPU一直為車載屏幕用戶界面提供支持。憑借對汽車市場需求的深刻理解，Imagination的GPU如今也被用于ADAS單元中的計算加速。最近發(fā)布的Imagination DXS GPU IP已獲得授權并集成到客戶的解決方案中，同時Imagination正在持續(xù)完善計算軟件棧，以在其硬件上實現(xiàn)高性能AI計算。

更深入的創(chuàng)新將貫穿2025年

新興技術(如RISC-V)的崛起，以及中國在半導體供應鏈方面的投資，鼓勵了許多新玩家的出現(xiàn)。Imagination提供多樣化的GPU IP核，從可穿戴設備一直擴展到桌面和云計算，幫助這些企業(yè)實現(xiàn)成功。Imagination是全面支持RISC-V設計的GPU IP供應商之一，其產(chǎn)品已被廣泛應用于多款芯片中，例如阿里巴巴平頭哥的TH1520和奕斯偉的EIC77系列。隨著RISC-V的流行度提升以及更復雜的應用處理器的出現(xiàn)，預計將有更多的Imagination GPU IP被集成到支持RISC-V的SoC中。

2025年將是AI技術推動下充滿激動人心創(chuàng)新的一年。從高端到中端的計算設備、汽車、移動設備和消費電子產(chǎn)品都在加入AI能力，這有助于打破傳統(tǒng)CPU計算架構在許多領域內(nèi)的壟斷和掣肘，推動諸如RISC-V+GPU等更加靈活高效的硬件普及，甚至更加緊密的集成。中國不僅是巨大的消費市場，也是全球電子產(chǎn)品供應鏈上最重要的環(huán)節(jié)之一，其市場潛力能夠支撐和孵化出采用新架構參與競爭的芯片設計企業(yè)，而Imagination也已為這個市場準備好了相應的解決方案。(責編：趙明燦)

本文為《電子工程專輯》2025年雜志文章，作者白農(nóng) 為Imagination公司中國區(qū)董事長、亞太區(qū)總裁。