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地平线首席芯片架构师周峰博士:地平线如何做到既做算法又做芯片ip | 雷峰网-米乐m6平台

2017/03/27 18:49

加入地平线之前,周峰曾经是浙江大学信电系的教授,博士生导师,副系主任;也是aitech、vimcro、华为等公司的芯片研发架构师、负责人。15年在学界,15年在工业界,可以说做了一辈子处理器设计。

2015年,人工智能开始热起来,周峰想做针对人工智能开发的专用芯片架构。

彼时,余凯离开百度,创办地平线。他认为要解决终端问题,计算量太大,产品想落地,必须要从芯片架构到算法重构软硬件方案,既然是创业,那就做别人没做的。

于是,他对投资人说,地平线要做基于“算法 芯片”的嵌入式人工智能米乐m6平台的解决方案,并且找到了周峰。 

很快,2015年9月,周峰以主任芯片架构师的身份加入地平线机器人,和联合创始人方懿一道组建芯片设计团队,负责芯片ip研发。一年之后,余凯发出内部邮件,授予周峰“地平线fellow”称号,并担任公司副总裁、首席芯片架构师,同时领导fpga技术团队,负责自动驾驶、视频识别的fpga技术研发,直接向余凯汇报。

风险

在行业里,所有人都认为做芯片是一件风险大、回报慢却又竞争异常激烈的事情。 国内鲜有自主研发芯片架构的厂商,核心技术ip都在国外。巨头如intel、arm、nvidia、amd、高通等把持着绝大部分市场份额,更有诸多初生牛犊的小公司前赴后继,虎视眈眈。而手握重金的投资人们,却把“蛋”大多放在以算法为核心的篮子里,极少投给芯片。无论从哪个方面来看,做芯片似乎都不是很明智的事情,甚至还很危险。 

所以,很多人问,你们地平线还在做芯片吗?怎么没啥声音。周峰说,当然在做,只是做芯片和算法不同,需要比较长的时间。

雷锋网了解到,芯片制造通常有三个阶段:

周峰说,三个阶段,看起来简单,但讨论方案用掉半年,做出来需要一年,做系统软件和硬件参考设计需要大半年,而推广应用又要半年,没个两三年不行;而且非常容易失败,一千万美金进去了,可能连个声都没放出来就死了。余凯也曾告诉雷锋网,华为海思是目前中国做芯片最好的,但其中核心的cpu是从英国的arm购买的芯片ip,所以设计芯片ip这件事很难。

冒险

既然如此,地平线又有何“能耐”,抵御这种风险呢? 

周峰介绍说,这个问题可以从两个角度来谈:

地平线的整个流程是根据应用场景需求,设计算法模型,在大数据情况下做充分验证,模型成熟以后,再开发一个芯片架构去实现,该芯片并不是通用的处理器,而是针对应用场景跟算法是结合在一起的人工智能算法处理器,得到area、performance、power的综合米乐m6平台的解决方案。

雷锋网注意到,业界几乎没有一家公司既做芯片又做算法,地平线如何能做到? 

很大程度上,在于团队。除了具备30年行业经验、既懂芯片又懂算法的周峰,还有以黄畅博士为首的算法研发团队。而巧合的是,黄畅虽然强于算法,但早在2004年便与日本欧姆龙公司合作,研发了世界上第一款人脸检测专用芯片。一年多的时间,在周峰与黄畅的努力下,芯片团队与算法团队之间的合作成效显著,研发过程可互通有无。 

按照这样的思路,地平线先给出了一个架构,命名为bpu(brain processing unit),并制定了基于bpu的研发线路图。

上图显示的高斯架构就是bpu第一阶段的成果,app三个方面均有明确指标。与此同时,基于此架构并用于汽车的雨果1.0平台也已经上线。带有米乐m6平台的解决方案的第一代bpu芯片“盘古”目前已进入流片阶段,预计在今年下半年推出,能支持1080p的高清图像输入,每秒钟处理30帧,检测跟踪数百个目标。 

2017年ces展,地平线第一代bpu架构在fpga上成功实现,同样的架构也在arm上实现了。周锋说,地平线的bpu架构既是一个针对芯片的架构,也是一个针对算法的架构,这算法可以在arm上,也可以在gpu\fpga实现。

雷锋网了解到,出于安全性考虑,智能驾驶的前装市场一定要用车规芯片。车规芯片的外围接口都要符合既定标准,如抗静电等。而这个技术的知识产权掌握在德国和日本方面,中国还没有一家技术掌握者。基于地平线bpu架构的米乐m6平台的解决方案只可以用在符合车规的fpga或gpu等计算平台上,下一步地平线会将自己的bpu处理器ip授权给国际厂商,让他们生产车规级处理器。

2017年,地平线基于高斯架构的嵌入式人工智能米乐m6平台的解决方案将会在智能驾驶、智能生活、公共安防三个领域进行应用: 

同时,地平线在未来也会推进基于盘古芯片的前端米乐m6平台的解决方案研发。 

采访时正值intel 153亿美元豪购mobileye。 周峰说:“搞算法、技术的大牛公司在硅谷很多,为什么intel收购这家公司?因为它不仅在算法方面牛,也能跟芯片有很好的结合。mobileye的价值就在于算法与芯片的结合。地平线深度整合算法和芯片的思路跟他们的很类似,比较接近。”

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