在人工智能技术飞速发展的今天，高效的 AI 计算能力成为智能驾驶普及应用的重要基石。
“计算效率的提升是科技发展和变革的底层驱动力。从大型机到 PC 再到手机，技术发展与应用变革的趋势表明，每 1000倍效率提升将会创造一个新的计算时代，并改变人们的生活方式。伴随着AI技术的跃进，未来万物智能时代的计算系统，和今天的芯片相比，在计算能力和效率上至少要再有 1000倍以上的提升。”5月10日，后摩智能创始人兼 CEO 吴强在后摩智能首个存算一体智驾芯片发布会上表示，如何实现 AI 计算效率的极致突破，将成为后摩尔时代的技术方向。
事实上，在过去的几十年里，随着摩尔定律的发展，行业一直采用工艺集成并行计算，或者分布式来提升计算的效率，也有用算法和芯片集和的方式做出更加高效但是相对专用的AI芯片。
但在吴强看来，在上述技术路径下，国际巨头已经先行布局，同时，随着摩尔定律逼近极限，未来大算力AI应用将面临两个核心问题，一是数据带宽的瓶颈，二是功耗问题。
基于此，后摩智能正式发布了国内首款存算一体智驾芯片——鸿途?H30，该芯片最高物理算力 256TOPS，典型功耗 近为35W。
据后摩智能联合创始人兼研发副总裁陈亮介绍，鸿途?H30 以存算一体创新架构实现了六大技术突破，即大算力、全精度、低功耗、车规级、可量产、通用性。
鸿途?H30 基于 SRAM 存储介质，采用数字存算一体架构，拥有极低的访存功耗和超高的计算密度，在 Int8 数据精度条件下，其 AI 核心IPU 能效比高达 15Tops/W，是传统架构芯片的7 倍以上。
在实际性能测试中，鸿途?H30 基于Resnet 50 模型的 Benchmark，在 Batch Size 等于1 和 8 的条件下分别达到了 8700 帧/秒和 10300 帧/秒的性能。
目前，基于鸿途?H30 已成功运行常用的经典 CV 网络和多种自动驾驶先进网络，包括当前业内最受关注的 BEV网络模型以及广泛应用于高阶辅助驾驶领域的 Pointpillar 网络模型。以鸿途?H30 打造的智能驾驶解决方案已经在合作伙伴的无人小车上完成部署。
“两年前，后摩智能成立，我们坚定地选择以存算一体的底层架构创新，来实现 AI 计算效率的极致突破。存算一体架构将存储和计算功能融合，比传统架构更接近人脑的计算方式，具备远高于传统方式的计算效率。随着 GPT 等大模型的出现，存算一体芯片越来越受到行业关注。”吴强表示，采用存算一体架构突破芯片算力和功耗的瓶颈，鸿途?H30实现了芯片能效比的提升，为快速发展的智能汽车产业带来了全新的解决方案。
为了更好地实现车规级，后摩智能基于鸿途?H30 自主研发了硬件增强机制和检测机制，在提升芯片可靠性的同时，进一步保障了功能安全性。
同时，为了充分发挥存算一体带来的高计算效率，后摩智能面向智能驾驶场景打造了专用 IPU——天枢架构，以多核/多硬件线程的方式灵活扩展算力，实现了性能 2 倍提升的同时，还降低了 50% 功耗。
据陈亮介绍，天枢架构是后摩智能自主研发的第一代 IPU，第二代天璇架构已经在研发中，将采用Mesh 互联结构，可根据应用场景的不同配置计算单元的数量，整体性能、效率和灵活性将进一步跃升，支持多场景应用，例如成本和功耗敏感的智能终端、大模型等场景；第三代天玑架构已经开始规划，将为万物智能打造。
此外，后摩智能还在发布会上同步推出了基于鸿途?H30 芯片打造的智能驾驶硬件平台——力驭?——CPU 算力高达200 Kdmips，AI 算力 256Tops，功耗仅为 85W，可采用更加灵活的散热方式，实现更低成本的便捷部署，有利于推动大算力智能驾驶场景的普及应用。
而基于鸿途?H30 芯片自主研发的软件开发工具链——后摩大道?也同步亮相，支持 PyTorch、TensorFlow 、ONNX 等主流开源框架，编程兼容 CUDA 前端语法，同时支持 SIMD 和 SIMT 两种编程模型，兼顾运行效率和开发效率。
“芯片是汽车行业最关注的技术领域。现在一辆车的芯片用量是100-200颗左右，到了高等级自动驾驶那就是1000-2000颗，百人会预测2030年汽车芯片的需求量应该在1000亿颗左右，将进入规模化需求爆发期。”对于后摩存算一体的技术路线，中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长张永伟在发布会上表示，“目前全球供应链形势为国产芯片提供了难得的发展机遇或者是时间窗口，中国超大规模的市场为每个技术路线都提供了发展空间，采用多种技术路径实现芯片国产化布局，将有利于解决汽车芯片供应链中存在的同质化竞争问题，助力提升产业链的韧性和供应链的安全性。”
据悉，鸿途?H30将于6月份开始给Alpha客户送测。同时，其第二代产品鸿途?H50已经在全力研发中，将于2024年推出，支持客户2025年的量产车型。
