后摩智能在存算一体上进行了很好的探索,跟以往基于Flash的存算路线相比,基于SRAM的存算路径可以实时在存算模块中刷新数据,为大算力提供了重要的保障,同时实现与数字无损的高运算精度,成本更低,是真正可以大规模量产的路径。后摩鸿途H30将在今年量产,获得了包括新石器无人车、环宇智行等主机厂、Tier1和算法提供商共计超55家客户支持。

5月10日,后摩智能发布国内首款存算一体智驾芯片后摩鸿途H30。据悉,这款芯片采用台积电12nm制程,基于SRAM存储介质,搭载数字存算一体架构,最高物理算力256TOPS,典型功耗达35W,可用于智能驾驶、泛机器人等边缘场景。

图源:后摩智能官网

实际上,2022年5月,后摩智能就成功点亮了自主研发的业内首款存算一体大算力AI芯片,采用了22nm成熟工艺制程,成功跑通智能驾驶算法模型。

后摩智能创始人兼CEO吴强透露,后摩智能在第一阶段选择聚焦在智能驾驶,就是用存算一体创新架构去重构智能驾驶芯片。鸿途H30加快了存算一体大算力芯片商用化应用落地,将主要面向商用车L4级别(无人配送车)、乘用车L2+(辅助驾驶)级别智能驾驶领域。

当前,自动驾驶平台市场的快速增长,使得算力需求呈现快速攀升态势。而以往单纯先进芯片工艺已经无法满足需求,而且成本急速攀升,亟需一种新的芯片技术来解决算力滞后的问题。存算一体成为其中选择之一。

存算一体旨在计算单元与存储单元融合,在实现数据存储的同时直接进行计算,以消除数据搬移带来的开销,极大提升运算效率,以实现计算存储的高效节能。与传统的冯诺依曼架构相比,存算一体打破了由于计算单元与存储单元过于独立而导致的“存储墙”和“功耗墙”,解决算力发展速度远超存储、存储带宽限制计算系统的速度等问题。今年1月,阿里巴巴达摩院甚至把存算一体列入了《2023十大科技趋势》。

据悉,从现有芯片架构来看,超过60%时间是花在数据搬运上,超过90%的功耗也损失在数据搬运上。而存内计算技术利用存储器单元本身模拟或者物理性质完成计算,把原先存储器存储单元变成计算单元,可以大幅度减小计算单元调用次数,减少存储器次数,提高运算的效率。简而言之,存内计算运算单元就是存储单元本身,可以很好地解决存储墙、能耗墙得问题。

因此,后摩鸿途H30的发布可以说是大算力AI芯片发展过程中一次重要的“里程碑”。当前,不管是学术界,还是产业界都在致力于解决AI算力需求的问题,比如先进封装技术—— “chiplet”技术。该技术从工艺制造角度提供了很好的思路,但是在硬件电路架构和底层器件上仍然面临着较大的技术挑战。而后摩智能在存算一体上进行了很好的探索,跟以往基于Flash的存算路线相比,基于SRAM的存算路径可以实时在存算模块中刷新数据,为大算力提供了重要的保障,同时实现与数字无损的高运算精度,成本更低,是真正可以大规模量产的路径。

据悉,后摩鸿途H30将在今年量产,获得了包括新石器无人车、环宇智行等主机厂、Tier1和算法提供商共计超55家客户支持。同时,该款芯片将于6月份开始给Alpha客户送测。同时,后摩智能第二代产品鸿途 H50 已经在研发中,将于2024年推出,支持客户2025年的量产车型,或成为自然散热条件下最高算力智能驾驶芯片。

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