华为智能驾驶芯片深度分析

智能汽车电子与软件 2023-10-27 16:30

【应用手册】TI 全新MCU及C29内核的电动汽车应用方案 构建AI未来，Arm计算平台无处不在

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华为智能汽车部门Intelligent
Automotive Solutions（IAS）下设包括提供应用算法的Autonomous
Driving Solution (ADS)部门、提供域控制器的Mobile Data Center（MDC）和提供传感器系统的集成感知事业部。其中，ADS负责算法研究，下分很多小组，分得特别精细，比如有Obstacle Detection Team障碍物探测、Prediction and Decision预测与决策；MDC类似于Tier1，前身为中央计算部门，主要为华为ARM服务器业务提供硬件。华为智能驾驶使用的芯片由海思提供，华为ARM服务器芯片也由海思提供，智能驾驶和ARM服务器芯片共用大部分研发成果。

华为海思AI产品线规划路线图

图片来源：https://ggim.un.org/meetings/2019/Deqing/documents/1-3%20Huawei%20slides.pdf

海思AI产品线规划有四条，分别为鲲鹏、昇腾、麒麟和鸿鹄。其中，鲲鹏系列主要是CPU，昇腾是AI加速器，麒麟主要是针对手机，鸿鹄针对电视。智能驾驶是昇腾产品线的延伸。此外基于麒麟990的麒麟990A则是华为汽车座舱芯片。

华为智能驾驶芯片主要有昇腾310、昇腾610和昇腾620，这三款芯片还可以级联增加性能。https://www-file.huawei.com/-/media/corp2020/pdf/publications/huawei-research/2022/huawei-research-issue1-en.pdf，这个文档里有华为昇腾系列芯片的详细解释，本文主要资料来源就是这个文档。

昇腾610的内部框架图

图片来源：华为

昇腾910内部框架图

图片来源：华为

华为设计芯片是模块形式，尽量复用研发成果，昇腾系列芯片的CPU和AI核心基本是相同的，只是核心数量不同。

华为昇腾核心特性一览表

图片来源：华为

昇腾核心即AI核，分原始、Max、Mini、Lite、Tiny几个版本，针对不同的应用使用不同的核心和数量配置，如针对手机领域的麒麟990，是两个Lite和一个Tiny核心，三个加起来是6.88TOPS@INT8算力。昇腾310则是两个Mini核心，昇腾610则是10个原始核心，昇腾910是32个Max核心。昇腾620可能是10个Max核心。每个核心基本是相同的，主要是缓存配置和频率配置不同。

不同的核心对应不同的算法网络

图片来源：华为

昇腾Max核心内部框架

图片来源：华为

上图为Max核心内部框架，主要包括标量Scalar、矢量Vector和张量Tensor三个运算单元。标量单元负责任务调度，矢量单元负责深度学习最后的激活阶段，张量负责卷积矩阵乘法。

三种运算单元的计算模式

图片来源：华为

标量基本近似CPU，灵活性最高，但针对AI运算力最低。1D矢量近似于GPU，灵活性居中，AI算力中等，CUBE针对2D矩阵，也就是一般意义上的张量。

如果按照严格数学的定义，那么矢量是一阶张量，矩阵是二阶张量，CUBE核跟英伟达的所谓张量核Tensor基本一致。

英伟达自Turing架构开始用的张量核架构和华为的CUBE基本一致，都是三维架构。

三种运算核心的对比

图片来源：华为

一个CUBE核是8TOPS@FP16的算力，注意是FP16不是常见的INT8，车载领域一般是INT8。一个CUBE内部包含4096个FP16 MACs，8192个INT8 MACs，而一个MAC是包含两个Ops，因此如果运行频率是1GHz，那FP16算力就是1G*2*4096=8T。

同样，谷歌的TPU V1是65000个FP16 MAC，运行频率0.7GHz，那么算力就是65000*0.7G*2=91T。特斯拉第一代FSD两个NPU，每个NPU是9216个INT8 MAC，运行频率是2GHz，算力就是2*2*2G*9216=73TOPS。所谓算力基本就是MAC数量的堆砌，堆的越多，算力越高，面积也越大，成本就越高。

算力这个数字不用较真。

几个手机芯片的AI算力对比

来源：华为

高通骁龙865标称最高，有8TOPS，但AI得分很低，远低于4.5TOPS的联发科天玑1000，更低于华为的麒麟990，显然高通的水分很大，联发科则太老实了，标称比实际低了至少1TOPS。

华为在2019年在IEEE上发表论文《Kunpeng 920: The First 7-nm Chiplet-Based 64-Core ARM SoC for Cloud Services》，链接为https://ieeexplore.ieee.org/document/9444893，这可是要付费浏览的论文，不是ARXIV那种只要你投就发表的论文，IEEE的论文是要严格审核的。

华为的论文主要说了LLC，即最后一级缓存。鲲鹏920的设计中，将SoC的全局LLC切片到各个CPU Cluster中，使LLC与CPU Cluster形成NUMA关系。因此，需要仔细考虑如何选择每个集群的适当大小，以最大限度地发挥其效益。综合考虑多种因素，选择每个集群4个CPU核心，以获得当前进程节点的最佳PPA分数。

LLC采用私有模式或共享模式：私有模式通常用于每个CPU核心承载相对独立的任务数据时；当SoC内的任务共享大量数据时，通常使用共享模式。

在私有模式下，每个CPU集群和对应的LLC切片组成一个私有组，可以避免集群访问高延迟的缓存切片。

在共享模式下，所有 LLC切片组合在一起充当一个块，以提高 SoC 内部数据的重用率。

再来看CPU部分，昇腾610里是16核心的CPU，按照惯例这里的CPU核心很可能就是鲲鹏里的CPU核心，即《Kunpeng 920: The First 7-nm Chiplet-Based 64-Core ARM SoC for Cloud Services》里所说的TAISHAN V110，众所周知，泰山也是华为服务器的产品线名称。TAISHAN V110是ARM系列的魔改，因为TAISHAN V120内核是基于ARM Cortex-A76的魔改，https://www.huaweicentral.com/kirin-990a-huaweis-first-auto-chipset-installed-in-arcfox-alpha-s-smart-car/，这里提到了麒麟990A的CPU是TAISHAN V120的lite版，而https://www.hisilicon.com/en/products/Kirin/Kirin-flagship-chips/Kirin-990-5G，则直接承认麒麟990的CPU就是ARM Cortex-A76，因此TAISHAN V110很可能是ARM Cortex-A75或A73或者是ARM服务器系列的N1。和英伟达的Orin使用的ARM Cortex-A78AE差距很大，但华为用数量弥补了这一差距，基本与英伟达旗鼓相当。

NoC方面是2D的4*6 MESH网格，节点间工作频率2GHz，带宽1024位即256GB/s，这个在2019年是比较高端的配置，但现在是2023年了，只能是中等配置。

华为与其他智能驾驶芯片的对比

图片来源：华为

华为最后也做了与其他智能驾驶芯片的对比，从中也可以看出昇腾610的die size尺寸很大，有401平方毫米。根据TechanaLye的分析，英伟达Orin的die size是455平方毫米，不过英伟达是三星的8纳米工艺，如果用和昇腾一样的台积电7纳米工艺，那么面积应该与昇腾610差不多，也就是说昇腾610的硬件成本和英伟达Orin是基本一致的。依照昇腾610的功率，水冷散热是少不了的。

算力实际上很难对比，英伟达的一般都是稀疏算力，而华为据说是稠密，通常两者会差一倍。英伟达Orin有多个版本，最顶级版本的275TOPS@稀疏INT8，算力实际上是两部分：一部分由2048个CUDA贡献，最高频率1.3GHz，贡献170TOPS@稀疏INT8算力；另一部分是64个张量核贡献，最高频率1.6GHz，贡献105TOPS@INT8稀疏算力，如果是FP32稠密格式那么算力仅为5.3TOPS（此时只有CUDA能处理FP32数据），并且CUDA核和张量核很难同时达到最大化性能。张量核主要做矩阵乘法，CUDA主要做矩阵与矢量乘法，矢量与矢量之间乘法，CPU会根据数据和任务的不同安排谁来工作。

此外稀疏和稠密有三种不同的定义，一种稀疏是计算稀疏，稀疏指计算密度低，谷歌第四代TPU就特设稀疏核，就是针对稀疏计算部分如transformer的嵌入部分。另一种是输入数据本身就是稀疏矩阵，还有一种是密集权重模型经过剪枝后的稀疏模型。天然稀疏矩阵指原始数据就包含很多0的矩阵，激光雷达的信息矩阵就是典型的稀疏矩阵，RGB摄像头一般是稠密矩阵。

在汽车这种嵌入式领域，算力和存储带宽限制需要尽可能地降低权重规模，对模型进行剪枝或者说蒸馏，这种属于主动将模型稀疏化，通常有四级，分别是Fine-grained、Vector、Kernel和Filter，分别对应单个权重、行或列、通道和卷积核。

英伟达对于最高级的fine grained做了特别优化，相对稠密模型，计算速度提高一倍，也就是算力数值高了一倍，英伟达公布的算力数值，一般默认是稀疏。如果没有针对fine grained优化，那么计算速度还是与稠密模型时一致。顺便说一句，对于激光雷达这种稀疏矩阵，人类目前没有找到好的优化加速的方法。

算力数值实际和算法高度捆绑。若算法不匹配，最糟糕的情况下，算力只能发挥1%不到，也就是如果是100TOPS的算力，那么实际只发挥了不到1TOPS，这种情况不算罕见。

昇腾的软件开发栈

图片来源：华为

上图是昇腾的软件开发栈，CUDA还是必须使用，算子库还是常见的cuBLAS，英伟达的GPU此时会更占优势。

Transformer时代，存储带宽比算力数值更有价值。CNN时代，卷积之类的稠密算子占了90%以上的计算，而Transformer时代稠密算子所占的部分大幅下降，对存储带宽要求高的存储密集型算子大幅增加数倍，80-90%的计算延迟都是由这些算子造成的。

存储带宽方面，昇腾910不计成本使用了HBM，不过2019年只有HBM一代，昇腾910的存储带宽是1TB/s，和目前主流AI加速器比差距较大；昇腾610自然无法用昂贵的HBM，只能是LPDDR4/5，估计是100-200GB/s之间；昇腾310考虑成本，存储带宽只有47.8GB/s。特斯拉二代FSD用了GDDR6做存储，可轻易超过400GB/s。

考虑到华为的智能驾驶芯片是2019年确定设计框架的，这在2019年毫无疑问是全球最先进的，没有之一，即便到了2023年，这个设计仍然不算落伍，但与英伟达和高通的下一代相比，难免出现差距。特别是Transformer对AI运算有非常大的改变，必须做出对应的修改。

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来源：阿宝1990

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