周峰:地平线如何做到既做算法又做芯片IP?

2017-04-01 14:12:14来源:中国网
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摘要:加入地平线之前,周峰曾经是浙江大学信电系的教授,博士生导师,副系主任;也是Aitech、Vimcro、华为等公司的芯片研发架构师、负责人。15年在学界,15年在工业界,可以说做了一辈子处理器设计。

中国网4月1日讯 加入地平线之前,周峰曾经是浙江大学信电系的教授,博士生导师,副系主任;也是Aitech、Vimcro、华为等公司的芯片研发架构师、负责人。15年在学界,15年在工业界,可以说做了一辈子处理器设计。

2015年,人工智能开始热起来,周峰想做针对人工智能开发的专用芯片架构。

彼时,余凯离开百度,创办地平线。他认为要解决终端问题,计算量太大,产品想落地,必须要从芯片架构到算法重构软硬件方案,既然是创业,那就做别人没做的。

于是,他对投资人说,地平线要做基于“算法+芯片”的嵌入式人工智能解决方案,并且找到了周峰。

很快,2015年9月,周峰以主任芯片架构师的身份加入地平线机器人,和联合创始人方懿一道组建芯片设计团队,负责芯片IP研发。一年之后,余凯发出内部邮件,授予周峰“地平线Fellow”称号,并担任公司副总裁、首席芯片架构师,同时领导FPGA技术团队,负责自动驾驶、视频识别的FPGA技术研发,直接向余凯汇报。

风险

在行业里,所有人都认为做芯片是一件风险大、回报慢却又竞争异常激烈的事情。 国内鲜有自主研发芯片架构的厂商,核心技术IP都在国外。巨头如Intel、ARM、Nvidia、AMD、高通等把持着绝大部分市场份额,更有诸多初生牛犊的小公司前赴后继,虎视眈眈。而手握重金的投资人们,却把“蛋”大多放在以算法为核心的篮子里,极少投给芯片。无论从哪个方面来看,做芯片似乎都不是很明智的事情,甚至还很危险。

所以,很多人问,你们地平线还在做芯片吗?怎么没啥声音。周峰说,当然在做,只是做芯片和算法不同,需要比较长的时间。

雷锋网了解到,芯片制造通常有三个阶段:

• 前端设计

芯片最早是一个电路图,根据算法把架构用电路图做完,前端设计就完成了。

• 后端设计

后端设计需要布线、布局,芯片打开有很多层,需要把每个东西放到芯片里。

• 生产阶段

生产芯片一般会交给半导体的流水线厂,比如台积电。

周峰说,三个阶段,看起来简单,但讨论方案用掉半年,做出来需要一年,做系统软件和硬件参考设计需要大半年,而推广应用又要半年,没个两三年不行;而且非常容易失败,一千万美金进去了,可能连个声都没放出来就死了。余凯也曾告诉雷锋网,华为海思是目前中国做芯片最好的,但其中核心的CPU是从英国的ARM购买的芯片IP,所以设计芯片IP这件事很难。

冒险

既然如此,地平线又有何“能耐”,抵御这种风险呢?

周峰介绍说,这个问题可以从两个角度来谈:

• 首先,地平线的商业模式不是卖芯片,而是把以“算法+芯片”为核心的嵌入式人工智能解决方案,提供给下游产品厂商。

地平线的解决方案可以深度整合多种嵌入式计算平台,包括ARM、CPU、GPU、FPGA以及地平线授权集成BPU核的SoC。地平线初期会推出自研处理器,但其目的是端到端的实现完整的解决方案,直接在典型应用场景下展现效果,提升业界芯片厂商对地平线BPU的认知。

• 其次,一个芯片的好坏,要从APP(Area、Performance、Power)来考量。

单是性能好还不足够,如果功耗高、面积大,依然没有优势。但机会就在这儿——地平线想要杀出一条路来,就必须做到在同等性能下,计算更少,功耗更低,成本更小。想要达到这个目的,单纯做芯片不够,“芯片+算法”才是关键。

地平线的整个流程是根据应用场景需求,设计算法模型,在大数据情况下做充分验证,模型成熟以后,再开发一个芯片架构去实现,该芯片并不是通用的处理器,而是针对应用场景跟算法是结合在一起的人工智能算法处理器,得到Area、Performance、Power的综合解决方案。

雷锋网注意到,业界几乎没有一家公司既做芯片又做算法,地平线如何能做到?

很大程度上,在于团队。除了具备30年行业经验、既懂芯片又懂算法的周峰,还有以黄畅博士为首的算法研发团队。而巧合的是,黄畅虽然强于算法,但早在2004年便与日本欧姆龙公司合作,研发了世界上第一款人脸检测专用芯片。一年多的时间,在周峰与黄畅的努力下,芯片团队与算法团队之间的合作成效显著,研发过程可互通有无。

按照这样的思路,地平线先给出了一个架构,命名为BPU(brain processing unit),并制定了基于BPU的研发线路图。

上图显示的高斯架构就是BPU第一阶段的成果,APP三个方面均有明确指标。与此同时,基于此架构并用于汽车的雨果1.0平台也已经上线。带有解决方案的第一代BPU芯片“盘古”目前已进入流片阶段,预计在今年下半年推出,能支持1080P的高清图像输入,每秒钟处理30帧,检测跟踪数百个目标。

2017年CES展,地平线第一代BPU架构在FPGA上成功实现,同样的架构也在ARM上实现了。周锋说,地平线的BPU架构既是一个针对芯片的架构,也是一个针对算法的架构,这算法可以在ARM上,也可以在GPUFPGA实现。

雷锋网了解到,出于安全性考虑,智能驾驶的前装市场一定要用车规芯片。车规芯片的外围接口都要符合既定标准,如抗静电等。而这个技术的知识产权掌握在德国和日本方面,中国还没有一家技术掌握者。基于地平线BPU架构的解决方案只可以用在符合车规的FPGA或GPU等计算平台上,下一步地平线会将自己的BPU处理器IP授权给国际厂商,让他们生产车规级处理器。

2017年,地平线基于高斯架构的嵌入式人工智能解决方案将会在智能驾驶、智能生活、公共安防三个领域进行应用:

• 智能驾驶方面,基于高斯架构研发的ADAS产品将会作为重点推进,在前装方面落地,和厂商的具体合作信息会逐步公布;自动驾驶方面,也会持续落实与OEM、TEIR1的技术合作,计划在年中实现特定道路的自动驾驶,基于各种异构计算平台, 包括 NV DRIVE PX2 或 XEON PHI+FPGA 平台等。

• 智能生活方面,除与美的的合作之外,地平线还会继续在家电、玩具、服务机器人等领域发力;

• 公共安防方面,基于FPGA平台的解决方案正在研发,预计4月将会与Intel在北美安防展上进行联合展示。

同时,地平线在未来也会推进基于盘古芯片的前端解决方案研发。

采访时正值Intel 153亿美元豪购Mobileye。 周峰说:“搞算法、技术的大牛公司在硅谷很多,为什么Intel收购这家公司?因为它不仅在算法方面牛,也能跟芯片有很好的结合。Mobileye的价值就在于算法与芯片的结合。地平线深度整合算法和芯片的思路跟他们的很类似,比较接近。”

责编:郑青莹

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