首款国产存算一体芯片发布！12nm工艺追平英伟达Orin，车规量产支持L4

思邈 2023-05-14 12:57:19 来源：量子位

曹原 发自 副驾寺

智能车参考 | 公众号 AI4Auto

国产智驾芯片，首次追平英伟达！

鸿途™H30，物理算力256TOPS，略高于Orin-X的254TOPS，芯片制程12nm，功耗35W，还是车规级，可量产。

不用最先进制程工艺，自主量产芯片就已追上行业一流标准。

怎么实现的？自研存算一体技术。

鸿途™H30包含多个存算单元，既能存储数据也能处理数据，打破传统芯片性能瓶颈并提升能效比，实现大算力、低功耗、低成本。

并且，鸿途™H30支持运行点云网络、BEV网络，能支持L4级自动驾驶。

这也让鸿途™H30成为国内首款存算一体智驾芯片。而这个芯片，来自成立仅2年多的后摩智能。

鸿途™H30：大算力、低能耗、低成本

鸿途™H30，12nm制程，256TOPS算力，功耗35W，支持外扩Memory，最高带宽为128GB/s，以及16路 FHD Encoder/Decoder，和PCIe 4.0，x8，x4，x2，RC&EP mode。

和其他智驾芯片不同，鸿途™H30最基本的组成单位是自研存算单元，基于SRAM的纯数字设计，实现存内运算，在存储器内能完全实现数据处理。

为了满足车规级标准，鸿途™H30内嵌自研检测机制、修复机制和硬件增强机制，保证芯片的可靠性和稳定性。

并且针对AI算法，鸿途™H30基于自研IPU（Intelligence Processing Unit）架构——天枢架构，通过多核、多硬件线程以及双环拓扑总线的设计，保证计算资源利用效率的同时可以灵活扩展算力，以及更灵活的数据传输。

最终体现在智驾能力上，鸿途™H30上可以运行智能驾驶主流的点云网络、BEV网络，并且已经在无人配送车上完成路测，具有避让前方行人、识别红绿灯等能力。

△后摩BEV模型实测

和行业其他存算一体芯片相比，鸿途™H30能实现高达4.608Mb的单位存储容量，8bit输入和权重精度，全精度输出，计算延迟仅有1.5ns，能量效率高达30-150TOPS/W。

基于鸿途™H30，后摩智能推出力驭®智能驾驶计算平台。

只需要一颗鸿途™H30，CPU算力为200KDMIPS，并且支持所有摄像头、雷达、激光雷达等传感器的接入要求，拥有8路以太网、14路高清摄像头和10路CAN/CAN-FD接口，功耗85W。

为了各智能驾驶玩家，后摩智能还推出后摩大道™软件平台，官方称提供的工具链更易用并且更高效，能降低学习成本，让开发者更快上手。

芯片、域控器、软件平台，智驾芯片玩家有的后摩智能都有。那么问题就来了，市面上已经拥有足够多成熟量产智驾芯片，为什么后摩智能还要费力自研？

为什么需要存算一体芯片

要回答这个问题，先回到智驾芯片的基本结构。

现在赛道内各玩家的智驾芯片架构都差不多，存储器（SRAM、DRAM等）和处理器（CPU、GPU）*独立存在，通过总线连接处理数据，运行算法。

为了实现更高算力，各玩家都是通过提高制程工艺，从12nm卷到7nm，再卷到5nm。比如英伟达Xavier是12nm，更高算力的Orin-X是7nm。

但这也会带来几个问题：高成本、影响可靠性、高功耗，芯片容易进入性能瓶颈。

更高工艺要求，难度和流片成本都会增加。反映在智能车型上，就是高算力智驾芯片只能成为高端车型标配，最便宜也要二三十万，入门级车型智驾水平通常减半甚至更低，车主没法体验更高阶的智能驾驶。

并且，随着技术逐渐逼近尺寸极限，比如1nm以下，会导致电流泄露现象或者漏电问题，降低芯片性能甚至导致芯片失效。

更核心的问题在于，现在芯片计算依托的冯·诺依曼架构存算分离，执行运算时要在存储单元和计算单元之间不断搬运数据。

现在存储单元和计算单元运行速度不匹配，芯片整体运算效率已经受到影响；并且更频繁地搬运数据会造成处理时延和更高的无用功耗，占比可以高达60%-90%。

因此，后摩智能通过改变芯片的底层设计结构，整合处理器和存储器，从根本上打破这些性能瓶颈。

性能指标方面，在Resnet50 Batch=1和Batch=8上，鸿途™H30分别是友商8nm智驾芯片的5.7倍和2.3倍；计算效率方面，鸿途™H30更是达到友商的11.3倍和4.6倍。

更重要的是，基于成熟12nm工艺意味着更低成本，未来入门级的车型也能用上高阶智能驾驶，让更多车主受益。

除了发布鸿途™H30等产品，后摩智能还预告了下一代的产品规划：能扩展大模型应用边界的二代IPU天璇结构，以及基于天璇架构，在自然散热条件下的最高算力智驾芯片鸿途™H50，明年推出。

后摩智能是谁

可以做到存算架构、电路设计、编译器及软件栈开发等全链路芯片研发的公司，自然离不开技术人才的储备。

CEO吴强，普林斯顿大学计算机博士，论文研究方向为高能效比计算芯片及编译器。毕业后在英特尔、AMD、Facebook、地平线等多家企业工作，曾是AMD的GPGPU/OpenCL创始团队核心成员，Facebook总部资深科学家，以及地平线技术副总裁和CTO。

吴强博士的学术成果获得过第38界计算机体系架构顶会MICRO-38唯一一个最佳论文奖，科研成果被美国业内杂志IEEE Micro 评选为年度最有影响的12个科技成果之一，还多次担任国际会议项目委员会委员，以及国际期刊的客座主编。

芯片研发副总裁陈亮，本硕博毕业于清华大学，曾任阿里技术总监、海思CPU芯片资深架构师、地平线AI芯片首席架构师，具备十多年高性能CPU/FPGA/ASIC芯片内核设计及量产经验，主导过多款AI芯片设计，拥有美国及中国芯片相关发明专利近20项。

产品副总裁信晓旭拥有15年以上计算芯片产品、市场和销售经验，是原海思计算芯片产品总监，负责过自动驾驶、安防、数据中心等多款AI芯片的产品定义和市场推广，还是凯为半导体（Cavium）中国区创始团队成员之一。

另外，后摩智能研发团队成员也大多来自普林斯顿大学、斯坦福大学、新加坡国立大学、加州大学、清华大学、北京大学、电子科技大学等国内外知名高校，以及英伟达、TI、AMD、华为海思、地平线等一线芯片企业。团队硕博比例达70%以上。

2020年，吴强、陈亮、信晓旭等人在一家沙县小吃开始了创业之路。成立不到三年，公司已经完成三轮融资，包括金额达1000万美元（约6935万元）的天使轮融资。投资方包括经纬创投、联想创投、启明创投、和玉资本等。

另外，后摩智能已经和20余家主机厂、20余家Tier1和至少15家算法提供商达成合作，鸿途™H30首批Alpha用户测试将在今年6月开始。

能拿出产品、产品能量产，后摩智能已经达成两个重要的里程碑。现在可以等等看，后摩智能会拿下多少订单。