異構多核人工智能SoC芯片的低功耗設計

顏 軍 唐芳福 張志國 韓 俊 龔永紅

珠海歐比特宇航科技股份有限公司，珠海519080

0 引言

人工智能是引領未來的戰略性產業，是我國科技領域重要的發展戰略[1]，而人工智能(AI)芯片作為整個人工智能領域的關鍵技術環節，是我國人工智能產業的基礎，是實現人工智能突破的重要關卡。

人工智能芯片主要解決的是對深度學習算法、卷積神經網絡算法、自然語言處理(NLP)等的運算加速問題，需要具備足夠大的算力。對于導引頭、視頻處理、遙感大數據等實時應用，通常會需要芯片提供TOPS級的運算能力，以智能導引頭應用常見的YOLO V3算法為例，一個416×416圖形輸入理論上的計算量為0.3TOPS左右，導引頭應用通常需要高于每秒30幀的處理速度，可知對處理器算力的要求為：不少于9TOPS。

由于摩爾定律的限制，常規的提高主頻的做法收效甚微。技術上，通常采用異構多核的架構來搭建SoC芯片，來提高整個SoC芯片的算力。

但算力的增加往往也意味著功耗的增加，而嵌入式多核處理器SoC芯片首先需要解決的就是在保證算力的情況下，功耗必須足夠低。低功耗設計是一個系統工程，包含了電路級、結構級、算法級和操作系統級等多個方面的內容，需從多個方面進行綜合性考慮[2]。而芯片的設計需要遵循平衡設計原則，需要在芯片的復雜度、內部結構、性能、功耗、擴展性等各個方面做一定的權衡，在設計過程中要堅持從整體結構的角度去權衡各個具體的結構問題。

1 玉龍810芯片設計指標、結構及應用

歐比特嵌入式人工智能處理器芯片玉龍810，聚焦于前端圖像處理和信號處理，具有對深度學習、神經網絡算法的加速處理能力，算力要求達到12TOPS、峰值功耗要求控制在5W之內?！?br>