清微智能CTO欧阳鹏：架构创新是通往高性能计算芯片必由之路｜量子位·视点分享回顾

视点 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

这几年，如果问哪个行业最热？无疑是芯片。

宏观层面，我们看到了国外的限制打压，国内政策的扶持，整个芯片产业的沸腾。芯片对于高新技术、前沿科技发展的重要性不言而喻。

而在微观层面，中国芯片产业一直在不断进行技术尝试。面临数据爆炸的大算力时代，传统芯片架构的计算瓶颈有待突破，而在前沿架构的探索上，中外公司不约而同地选择了数据流驱动的可重构架构。

那么，可重构计算架构为何能够成为应对大算力时代的最佳技术路线？又是如何兼顾高能效比、软硬件灵活可重构与可扩展性的？目前该架构的落地难点在哪里、落地情况如何呢？

围绕可重构计算架构芯片的探索、创新与商业落地等，清微智能联合创始人兼CTO欧阳鹏在「量子位·视点」直播中分享了他的从业经验和观点。

以下根据分享内容进行整理：

今天和大家分享的题目是可重构计算架构（CGRA）创新实现计算性能突破。

我从几个方面来展开今天的介绍：首先是清微智能公司的发展情况，包括发展状态、软硬件产品等；其次是算力大爆炸的时代背景下带来的挑战；再者是现在的技术路线，以及主流的产品架构存在的问题；第四是清微智能如何在这种环境和挑战之下，通过创新突破实现产品性能的提升；第五是对未来技术的展望，包括发展趋势、发展方向等。

全球首家也是出货量最大的可重构芯片企业

清微智能在可重构计算技术研究方面已有16年历史。2006年，我们在清华大学成立了可重构计算实验室，开展可重构计算相关的研究，16年间已培养了超过300名的硕士、博士和博士后。在该领域不断探索、突破，沉淀了三百个专利和论文，先后获得国家技术发明二等奖，国家专利金奖以及国际竞赛冠军。

基于多年的积累，2018年清微智能成立，正式开启商业化道路。2020年，清微获得了中国电子学会技术发明一等奖，2021年和2022连续入选国际电子信息领域的“时代周刊”EE Times的全球半导体公司“Silicon 100”榜单，2022年入选麻省理工评选的全球50家最聪明公司（MIT TR50）。经过四年的商业落地，目前已经有十款型号的芯片形成规模销售，头部客户包括了海康、国网、商汤、阿里等，技术经受了市场考验。清微智能的可重构芯片是完全发源于本土、掌握自主核心技术、完全自主可控的技术体系，清微智能是全球可重构芯片领导企业。

人工智能的发展对芯片算力提出更大挑战

当前人工智能发展非常迅速，对算力产生需求巨大，可以说我们已经进入算力爆炸时代。作为智能算力的提供者，芯片企业应该怎么来应对呢？

我们先来看看在这个时代，都有哪些特点？具体来说，人工智能对算力需求呈爆发式增长，来源于是网络模型参数量、计算量的不断增加。到2025年，模型参数量将达到万亿级别，支撑从图像视频处理、自然语言处理、到自动驾驶、通用智能，甚至元宇宙等的发展。模型的发展进一步推动对各种智算中心的建设需求，现在有26座城市都在开建计算中心，算力都是P级以上的规模。2022年8月，美国总统拜登签署《芯片与科学法案》，计划在未来 5 年内投资 2800 亿美元，甚至以搭建Z（十万亿亿）级高算力平台作为目标。

这样的算力需求对芯片底层提出非常严峻的挑战。如果用最主流的GPU产品，会带来巨大的计算能耗以及投入成本，无法满足大模型发展带来的“算力黑洞”。

举个例子，比如像open AI GPT，只需要3张英伟达的A100训练三天，但使用单卡，就需要训练366年。像GPT-3模型，则需要1024张80GB的显卡，训练一个月，训练成本超过1200万美金。如果训练北京智源研究院的“悟道”模型，整个花费也是达数千万美元。图1所示：我们可以看到以GPT-3为界，左边这个图里模型到了GPT-3以后，switch transform、悟道、阿里M6等等都是千亿到万亿的模型参数计算量。

而从另外一个维度看，能够提升芯片性能的，无非就是制程和架构。图2是展示了基于浪潮8卡AI服务器做MLperf性能数据，计算性能已经超过了摩尔定律发展，这意味着架构创新起了非常大的作用。随着时间的推移，芯片架构创新对性能提升的影响会越来越大。性能的提升跟摩尔定律的“剪刀差”会越来越明显。

架构创新是必由之路

所以，架构的突破和创新，目前来看是算力大爆炸时代唯一解决办法。

我们来看现有的一些技术架构路线。如图3，图里分为左边和右边两个技术方向，右边是红色的箭头，表示是更加共享存储，而相反的越往左边则是更加的数据流或者是空域计算能力越强。

这代表当前两个技术方向：一条代表着可以更加共享存储，通过不断提高工艺制程，利用先进HBM存储，提高晶体管密度把单芯片性能做高；另一条则是对制程要求不高，通过数据流驱动架构来提高性能以及多机多卡的线性度，除了清微，国外的像Sambanova、tenstorrent也是走的这条路线。以共享存储方式为代表的GPU计算架构，在单卡上，通过高工艺能够提高性能，但也存在一些问题，问题分为三个方面。

第一，核心SM架构本质上还是指令集驱动的，所以没法把大量的资源用在计算上，尤其像AI这类流式运算，需要大量的指令，频繁调度来保证精确的计算。

第二，由于共享存储，其内部有不同的缓存结构，也就存在不同级的延迟。同时，在多个服务器之间，还需要网卡、交换机进行连接。这样的话，通过增加卡的数量，性能并不一定是线性增长的，因为会有网络的延迟，通信的延迟。

第三点是成本，这其实是大的算力中心，包括数据中心，需要去关注的点。现有的一些方案，采用2.5D HBM存储，以a100为例，它的成本中HBM超过50%，非常昂贵。另外，基于这种技术方案建大的计算集群的时，需要网卡，分层交换机等，这部分成本非常高，也接近总成本50%。

要实现一个数据中心的可持续发展，必须要去考虑如何实现线性算力增长，同时降低芯片和系统单位算力的能耗和成本。

再一个，刚才提到了现在主流的GPU产品，都是以2D/2.5D方式来做存储集成，比如HBM, 能够提供一个1-2TB/s的带宽。但是我们看AI本身的计算，尤其像训练，对带宽的要求非常高，至少5TB/s以上。要把性能充分发挥出来，2D和2.5D存储集成提供的带宽是远远不够的。如下图4展示，受限于互联端口的数量，带宽无法做到更高。

数据流驱动的可重构计算架构天然适应大算力计算

因此，需要一个新的计算范式，或者一些新思路来解决这些问题，解决计算单元效率的问题，我们从三个方面来考虑：

第一个是计算范式上，能不能把更多的计算资源用在计算上，不要去做太多的控制，很多的应用场景它不需要太多的控制。如果我把90%的资源都用在计算上，那肯定能够提高计算效率。

第二，通信墙的问题。更多的算法，更多的更大的模型，意味着大量的通信，通信有时延，并成为算力增长的短板。要考虑的就是：如何让这个多卡之间能够实现线性增长，同时能够去掉包括交换机、网络在内的非核心计算设备的成本？

第三，无论是2D还是2.5D，都是在解决带宽的问题，如何突破现有方案，让存储和计算更加耦合和紧密，进而提高带宽。

那我们是如何来思考这个问题呢？

首先第一点，将宝贵的应用资源尽可能的集中于计算。

传统的CPU、GPU，都是指令驱动的，需要逐条逐条取指译码，需要有精确的控制。这样大量的资源用在控制上，用在频繁的访存上。我们采用了一个数据驱动的动态重构的空间模式：里面有大量的计算资源，能够灵活地组织成不同的计算通道，大幅减少控制开销，将90%的基本资源用在计算上来提高计算效率。

第二就是让数据尽量在计算单位中流动，减少大量的访外存开销。传统GPU采用共享存储，无论是采用GDDR还是HBM，来实现共享同步，包括多卡之间也是如此。新的方式就是让数据在计算单元之间传导，不需要频繁的去跟外面存储器交换，减少访存的代价。这里包含两个层面：一个数据流动发生在计算单元之间，这是一种微观的传输。二是数据流动发生在芯片与芯片之间，直接实现数据传输。

第三点，提高数据流可拓展的软硬件能力。跨server、跨机架直接连接，打破芯片边界。我们一直说GPU很强，但是他要扩展更大的集群，还是需要找交换机，我们叫数据交换设备。那能不能把交换设备给摒弃掉？直接在芯片与芯片之间就实现互联，整体是一个数据的模式，去支持这个应用。同时，每一个数据流它是可配置的，来提高编程维度，提高灵活性。这样，从芯片内和芯片间都是拉平了。从逻辑上，对开发者来说，一台机器和十台机器，面对的都是同样的编程模式，因为底层的架构上它是拉平。所以说，通过这种方式来实现芯片与芯片的直通，保证数据流能够突破芯片的边界，进一步去减少访存代价。

第四，通过数据流的方式在芯片内和芯片间流动起来。在单芯片上省去昂贵HBM，通过局部存储提供大带宽。同时，通过多芯片之间的直联，省掉昂贵的交换机。我们上面说过，GPU产品是通过交换机，网卡来实现互联，成本非常高。如果通过芯片内外直接互联，整个都是数据流，就可以省掉昂贵的存储器、交换机的成本。

第五点，采用3D存储方式解耦先进存储。考虑让存储和计算挨得更近。清微是通过一种叫3D 存储集成的方式实现。如图5，这种集成方式天然适配数据流计算方案，因为它是垂直连接，不需要每个PE去访问整个空间，每个PE可以拥有自己独立的存储量和带宽。通过面与面的集成，减少计算单元与存储单元连线距离，增加信号密度，减少搬运功耗，可以在节省一半功耗的情况下达到同样的性能，相比传统集成方式，带宽可以提高十倍。

上面这些正是我们在做的事情。清微云端芯片TX8项目在2021年就已经启动，汇集了一批来自苹果，海思，英伟达，SUN，Intel, AMD，平头哥等公司，具备丰富服务器芯片和AI芯片软硬件经验的技术骨干，团队正在快速推进工程落地，产品预计在明年年底上市。我们希望通过这种更合理、更可行的可重构计算架构方式，来满足算力爆炸时代对芯片的需求，解决目前方案中存在的一些问题。

全球可重构计算路线发展情况

可重构计算这个技术出现还是比较早。1991年，国际学术界开启可重构芯片研究（A Novel ASIC Design Approach Based on a New Machine Paradigm）。历经10余年探索和发展，其算力和通用性的完美平衡获得广泛认可。

2003年，欧洲宇航防务集团(EADS) 率先在卫星上采用可重构计算芯片。2017年，美国发布“电子复兴计划”，将可重构计算技术列为美国未来三十年的战略技术。2019年，赛灵思推出包含CGRA架构芯片的Versal系列产品，面向高端智能驾驶，算力达到128TOPS。2020年，SambaNova基于可重构数据流架构（RDA）推出了高性能计算的DataScale平台，获得Intel和Google的联合投资，实现“软件定义硬件”，部署到了美国阿贡国家实验室，美国能源部旗下国家核安全管理局，劳伦斯利国家实验室，洛斯阿拉莫斯国家实验室，用于药物分析，核安全计算、人工智能等高性能计算场景。2021年英特尔的自动驾驶子公司 Mobileye宣布下一代L4 SoC中包含粗粒度可重构阵列 (CGRA) 内核。2022年，瑞萨推出能够处理多个摄像头图像数据的全新可重构芯片RZ/V2MA，并为视觉AI应用带来新水平的高精度图像识别能力。

国际产业界和学术界已形成共识，可重构架构芯片具备广泛的通用计算能力，可以应用在非常多的场景。面对日益增长的算力需求，兼顾灵活性和高算力特点，可重构计算技术是解决通用高算力需求的必由之路。

未来，可重构芯片定位为数据密集型计算的核心载体，形成“CGRA+”的异构开放生态。这个是必然趋势。英特尔主打CPU，然后收购Altera，加上自研GPU，形成了一个CPU+GPU+FPGA异构产品形态。AMD基于x86 CPU，收购赛灵思FPGA，赛灵思同步已经切入CGRA, 同时收购ATI GPU，形成了一个CPU+FPGA+CGRA+GPU的生态。英伟达，曾经试图去收购ARM，但没有成功,但是也可以反映出它整个的技术路线，希望形成一个CPU+GPU的生态。清微不会去做通用的生态，而是做计算生态，它往前发展，是一个CGRA+CPU的生态，我们的CPU可以是x86架构的，可以是ARM架构，还可以是RISC-V架构，开放兼容。

最后，我想说说清微智能未来的发展规划。清微现实从端侧入手，正在向云侧延伸，打造“CGRA+”的生态。如图6所示，从横坐标和纵坐标两个维度发展，横向是软件生态，不断地从单点产品切入，完善整个应用场景，到完善整个生态。纵向是基于CGRA技术体系，不断内生和外延，吸纳单点技术，实现软硬件通用处理器平台。

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