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后摩智能推出邊端大模型AI芯片M30,展現(xiàn)出存算一體架構(gòu)優(yōu)勢(shì)

Carol Li ? 來(lái)源:電子發(fā)燒友 ? 作者:李彎彎 ? 2024-07-03 00:58 ? 次閱讀
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電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道(文/李彎彎)近日,后摩智能推出基于存算一體架構(gòu)的邊端大模型AI芯片——后摩漫界??M30,最高算力100TOPS,典型功耗12W。為了進(jìn)一步提升部署的便捷性,后摩智能還同步推出了基于M30芯片的智算模組(SoM)和力謀??AI加速卡。

后摩智能存算一體架構(gòu)芯片產(chǎn)品

后摩智能是一家專(zhuān)注于存算一體芯片技術(shù)的創(chuàng)新型企業(yè),成立于2020年。該公司基于先進(jìn)的存算一體技術(shù)和存儲(chǔ)工藝,致力于突破芯片的性能與功耗瓶頸。存算一體架構(gòu)將存儲(chǔ)和計(jì)算功能融合,比傳統(tǒng)架構(gòu)更接近人腦的計(jì)算方式,具備遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)方式的計(jì)算效率。

2023年5月10日,后摩智能發(fā)布了其第一款芯片產(chǎn)品——后摩鴻途??H30智駕芯片,該芯片最高物理算力達(dá)到256TOPS,這一數(shù)值略高于英偉達(dá)Orin-X的254TOPS,展現(xiàn)出強(qiáng)大的計(jì)算能力。在Int8數(shù)據(jù)精度下,其AI核心IPU能效比高達(dá)15Tops/W,是傳統(tǒng)架構(gòu)芯片的7倍以上,實(shí)現(xiàn)了高效的AI計(jì)算。

后摩鴻途??H30智駕芯片典型功耗僅為35W,這使得鴻途??H30在提供高算力的同時(shí),也保持了較低的能耗水平。SoC能效比達(dá)到7.3Tops/W,體現(xiàn)了存算一體架構(gòu)在提升能效比方面的優(yōu)勢(shì)。鴻途??H30獲得了ASIL D級(jí)功能安全流程認(rèn)證,這是車(chē)規(guī)安全等級(jí)中的最高標(biāo)準(zhǔn),確保了芯片在智能駕駛應(yīng)用中的可靠性和穩(wěn)定性。

鴻途??H30采用存算一體架構(gòu),將存儲(chǔ)和計(jì)算功能融合,比傳統(tǒng)架構(gòu)更接近人腦的計(jì)算方式,具備遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)方式的計(jì)算效率。基于SRAM的純數(shù)字設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)存內(nèi)運(yùn)算,在存儲(chǔ)器內(nèi)能完全實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理,打破了傳統(tǒng)芯片性能瓶頸并提升了能效比。

此外,該芯片基于自研IPU(Intelligence Processing Unit)架構(gòu)——天樞架構(gòu),通過(guò)多核、多硬件線(xiàn)程以及雙環(huán)拓?fù)淇偩€(xiàn)的設(shè)計(jì),保證了計(jì)算資源利用效率的同時(shí)可以靈活擴(kuò)展算力。支持外擴(kuò)Memory,最高帶寬為128GB/s,以及16路FHD Encoder/Decoder和PCIe 4.0等多種接口,滿(mǎn)足了不同應(yīng)用場(chǎng)景的需求。

鴻途??H30智駕芯片專(zhuān)為智能駕駛設(shè)計(jì),支持運(yùn)行點(diǎn)云網(wǎng)絡(luò)、BEV網(wǎng)絡(luò)等智能駕駛主流算法,能夠支持L4級(jí)自動(dòng)駕駛。該芯片已經(jīng)成功在無(wú)人配送車(chē)上完成路測(cè),展現(xiàn)了避讓前方行人、識(shí)別紅綠燈等智能駕駛能力。基于鴻途??H30,后摩智能還推出了力馭?智能駕駛計(jì)算平臺(tái),為智能駕駛提供了更充沛的算力支持。

近期,后摩智能推出其第二款產(chǎn)品——后摩漫界?M30邊端大模型AI芯片,該芯片在邊端設(shè)備的大模型部署中展現(xiàn)出了卓越的性能和能效比。

后摩漫界??M30最高算力達(dá)到100TOPS,這一強(qiáng)大的算力使得M30能夠輕松應(yīng)對(duì)邊端側(cè)大模型部署對(duì)高算力的需求。其典型功耗僅為12W,實(shí)現(xiàn)了高性能與低功耗的完美融合,為邊端設(shè)備提供了更長(zhǎng)的續(xù)航時(shí)間和更低的能耗成本。

據(jù)介紹,M30是一款通用的邊端大模型AI芯片,能夠支持多種大模型,包括但不限于ChatGLM、Llama2、通義千問(wèn)等。這一特性使得M30在處理復(fù)雜AI任務(wù)時(shí)具有更高的靈活性和適應(yīng)性。在運(yùn)行Qwen1.5-7B-Chat等大模型時(shí),M30的運(yùn)行性能可達(dá)15-20 Tokens/s,這一表現(xiàn)足以證明其在處理復(fù)雜AI任務(wù)時(shí)的卓越能力。

為了進(jìn)一步提升部署的便捷性,后摩智能還同步推出了基于M30芯片智算模組(SoM)和力謀??AI加速卡。智算模組(SoM),支持PCIe EP模式,以其小巧的體積、強(qiáng)勁的性能和極低的功耗,成為小型化設(shè)備和功耗敏感嵌入式場(chǎng)景的理想選擇。

力謀??AI加速卡,作為標(biāo)準(zhǔn)的半高半長(zhǎng)PCIe加速卡,能在PC、一體機(jī)和服務(wù)器中實(shí)現(xiàn)快速部署。支持主動(dòng)散熱和被動(dòng)散熱兩種模式,確保設(shè)備在不同環(huán)境下的穩(wěn)定運(yùn)行。

后摩漫界?M30芯片具有高性能、低功耗和通用性特點(diǎn),可廣泛應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域,包括AI PC、邊緣AI一體機(jī)、智能座艙、商用顯示、智能融合網(wǎng)關(guān)、NAS(網(wǎng)絡(luò)附加存儲(chǔ))等。

存算一體架構(gòu)在邊端大模型AI芯片中的優(yōu)勢(shì)

隨著AI大模型部署需求從云端迅速向端側(cè)和邊緣側(cè)設(shè)備遷移,AI芯片的性能、功耗和響應(yīng)速度面臨前所未有的挑戰(zhàn)?;诖嫠阋惑w架構(gòu)的后摩漫界??M30芯片在這方面表現(xiàn)出顯著的優(yōu)勢(shì),它兼具高性能與低功耗特性,可滿(mǎn)足邊端側(cè)大模型部署對(duì)高效率和實(shí)時(shí)性的嚴(yán)苛要求。

具體來(lái)看,在性能提升方面,存算一體架構(gòu)通過(guò)將存儲(chǔ)單元與計(jì)算單元集成在同一片芯片上,實(shí)現(xiàn)了計(jì)算與存儲(chǔ)的緊密耦合,從而提高了數(shù)據(jù)處理的速度和效率。同時(shí),由于數(shù)據(jù)在芯片內(nèi)部直接進(jìn)行計(jì)算,避免了傳統(tǒng)架構(gòu)中數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)器和處理器之間頻繁傳輸所產(chǎn)生的延遲。這對(duì)于需要實(shí)時(shí)響應(yīng)的邊端應(yīng)用場(chǎng)景尤為重要。

在功耗降低方面,存算一體架構(gòu)減少了數(shù)據(jù)傳輸?shù)哪芰繐p耗,使得芯片在保持高性能的同時(shí),能夠顯著降低功耗。而且,采用非易失性存儲(chǔ)介質(zhì)(如ReRAM)的存算一體芯片,在不需要進(jìn)行數(shù)據(jù)讀寫(xiě)時(shí),可以保持極低的靜態(tài)功耗,甚至為零功耗。

在數(shù)據(jù)處理效率方面,存算一體架構(gòu)避免了傳統(tǒng)架構(gòu)中數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)器和處理器之間的大量搬運(yùn),減少了數(shù)據(jù)傳輸?shù)膸捫枨?,提高了?shù)據(jù)處理的效率。存算一體架構(gòu)能夠支持更多的并行計(jì)算任務(wù),提高了芯片的整體處理能力和吞吐量。

在成本控制方面,存算一體架構(gòu)可以在不依賴(lài)先進(jìn)制程的前提下,通過(guò)優(yōu)化芯片設(shè)計(jì)和算法,實(shí)現(xiàn)較高的算力和能效比。這有助于降低芯片的生產(chǎn)成本,提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。同時(shí),由于芯片內(nèi)部集成了存儲(chǔ)單元,減少了對(duì)外部存儲(chǔ)器的依賴(lài),從而降低了系統(tǒng)的整體成本。

從應(yīng)用場(chǎng)景方面來(lái)看,存算一體架構(gòu)特別適用于對(duì)算力、功耗和實(shí)時(shí)性有較高要求的邊端設(shè)備,如智能手機(jī)、可穿戴設(shè)備、智能家居設(shè)備等。在大數(shù)據(jù)處理和AI推理等應(yīng)用場(chǎng)景中,存算一體架構(gòu)能夠提供高效的數(shù)據(jù)處理能力和低延遲的響應(yīng)速度,滿(mǎn)足復(fù)雜計(jì)算任務(wù)的需求。

寫(xiě)在最后

存算一體架構(gòu)的邊端大模型AI芯片,如后摩漫界??M30,通過(guò)創(chuàng)新的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了高性能、低功耗和實(shí)時(shí)性的完美結(jié)合。隨著AI大模型應(yīng)用的不斷擴(kuò)展和邊端設(shè)備需求的增加,這種架構(gòu)的芯片將在未來(lái)發(fā)揮更加重要的作用,推動(dòng)AI技術(shù)在更多領(lǐng)域的深入應(yīng)用和發(fā)展。

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