進入工業(yè)4.0時代后，機器人由傳統(tǒng)數(shù)字化、自動化、智能協(xié)作演進為自主智能體。智能駕駛、無人機、機器人為代表的自主智能體，以智能邊緣、計算機視覺、自動控制等創(chuàng)新技術(shù)作為支撐，將面對復雜、動態(tài)、開放、非完整環(huán)境的挑戰(zhàn)。
西安交通大學人工智能與機器研究所副所長任鵬舉在“UP·2021展銳線上生態(tài)峰會”上，分享了面向自主智能體的高效計算架構(gòu)思考。
自主智能體需要全新計算架構(gòu)
自主智能體在解放生產(chǎn)力的同時，對現(xiàn)有的計算架構(gòu)也提出了新的設計要求。任鵬舉表示，面向自主智能體的計算架構(gòu)，需要結(jié)合系統(tǒng)、模型、算法和計算架構(gòu)進行整體性的思考。從應用系統(tǒng)中發(fā)現(xiàn)問題，從模型和算法方面找到高效解決方案，通過計算架構(gòu)的創(chuàng)新，部署在移動智能端，從而實現(xiàn)機器的自主智能。
對典型的自主智能體來說，它在不同信息的處理階段有著不同的計算要求。根據(jù)OODA理論，自主智能體有觀測、感知、決策和控制幾個信息處理層次，。不同層次，對計算架構(gòu)又有著不同的要求。
以無人駕駛車為例，一臺無人駕駛車擁有豐富的傳感器，包括：激光雷達，多個攝像機以及GPS、IMU慣導等。面向工業(yè)領域的AGV，也有豐富的傳感器，包括：激光雷達、攝像機、深度傳感器和單線激光雷達等。不同的傳感器擁有不同的處理精度要求和幀率要求，需要完成傳感器之間的數(shù)據(jù)融合。具體涉及到傳感器的處理到感知、決策規(guī)劃、人機交互以及底層硬件的控制。
傳感器處理屬于計算密集型，需要大量的向量和矩陣運算。在決策規(guī)劃方面，是以控制為主的標量運算。在底層控制方面，又有條件執(zhí)行、條件判斷等等基本操作，因此異構(gòu)計算是未來自主智能體的基本計算形態(tài)。
因此，移動智能體在不同的處理層次方面，對數(shù)據(jù)的處理類型有不同的要求。特別是在感知層，它涉及到大量的數(shù)據(jù)并行運算，往往會成為AMR信息處理的瓶頸。
新一代AI加速器硬件架構(gòu)設計思路
基于這些思考，西安交大在今年4月份，完成了一款多核AI芯片處理器HIPU200的設計。該芯片采用28納米的工藝流片，擁有13個計算核心，外加兩個DDR控制器和PCIe，構(gòu)成了4×4的2D-mesh的這樣一個多核拓撲結(jié)構(gòu)。整顆芯片可以提供13T的算力，在RISC-V的指令集基礎上，進行了面向AI計算的向量和矩陣指令的擴展。并采用全局異步局部同步的時鐘分配方式，，減少了clock tree的布局、布線的難度。
HIPU200還采用了自研的片上互連網(wǎng)絡，支持核心的線性擴展和多核之間高效的傳輸。針對在神經(jīng)網(wǎng)絡計算中，涉及到的大量固定節(jié)拍和工作內(nèi)容的向量和矩陣的運算，設計了聚合指令提高效率。聚合指令的擴展，減少了取指和譯碼的開銷，同時提供了高效的數(shù)據(jù)級并行。
對于標量計算，HIPU200采用了分布式指令隊列，包含兩個ALU，一個乘除法運算單元和一個地址生成單元。向量和矩陣運算單元采用定序執(zhí)行的方式，并根據(jù)對數(shù)據(jù)并行度的要求，采用了定制的片上向量存儲器，為向量、矩陣計算單元(VMU)提供海量并發(fā)的數(shù)據(jù)支持。
同時，HIPU200設計了定制DMA單元，來完成數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的重組，以及DDR數(shù)據(jù)的高效訪問。除了高效的計算單元以外，為了支持多核之間的協(xié)同，設計了高效的片上網(wǎng)絡來完成核間的高效協(xié)同工作。
任鵬舉提到，HIPU200的性能已經(jīng)過了中國電子標準化研究院的第三方權(quán)威測試，并完成了無人駕駛的應用驗證。
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