中国芯片制造水平现状Nvidia终极AI加速器面临的挑战者如何影响社会
中国芯片制造水平现状：Nvidia终极AI加速器面临的挑战者如何影响社会？
在中国，随着技术的快速发展，芯片制造水平也在不断提升。Imagination Technologies，这家曾经统治手机GPU IP市场的公司，在移动GPU IP市场占有率高达36%，而在汽车GPU IP市占率更是达到43%。近期，Imagination推出了全新的第三代神经网络加速器（NNA）产品IMG Series4，其全新的多核架构可提供600 TOPS（每秒万亿次操作）甚至更高的超高性能，主要面向先进驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶应用。
这款终极AI加速器耗时两年研发，不仅展现了Imagination强大的实力，也让同行们增加对这位老对手的关注。它以低功耗产品见长，但其高性能又能给在自动驾驶汽车芯片市场占有领导地位的Nvidia带来多大的冲击？
为了回答这个问题，我们需要了解一下Imagination如何通过其新一代产品4NX系列实现600TOPS的性能，同时兼顾低功耗，以及这种技术如何影响社会。
4NX系列采用全新多核架构，每个单核可以以不到1瓦的功耗提供12.5TOPS性能。这意味着一个8内核集群可以提供100TOPS算力，而配有6个8内核集群就可以提供600 TOPS算力。在AI推理方面，该产品比嵌入式GPU快20倍以上，比嵌入式CPU快1000倍。
至于为什么要推出如此高性能且低功耗的AI加速器，Gilberto Rodriguez表示，“ADAS和自动驾驶对芯片有很高的算力需求，比如L2+ 的驾驶员检测或语音/手势控制需要10TOPS 的性能，而L3-L4级别 的自动驾驶则需要50-100TOPS 的性能。”
虽然市场上已经有满足自动驾驶需求的大型数据中心级AI处理单元，但这些设备通常不适合电动汽车使用，因为它们具有较大体积、较大能源消耗以及过热的问题。而现在，由于电动车和智能交通系统越来越普及，对于小型、高效能、低功率消耗的人工智能处理单元需求日益增长。
然而，为实现这样的目标并非易事。Gilberto Rodriguez指出，“如果要用多个集群实现更高算力，我们可以提供多集群协同机制，但也需要客户在应用层进行一些设计。” 这表明尽管四方X拥有非常灵活且强大的多核心架构，它仍然依赖于客户端软件开发者的努力，以最大化该硬件能力。
对于延迟降低，这款新技术采用了独特的手段——所有内核都能够相互协作，并行处理一个任务，从而降低处理延迟。此外，还有一种叫做“Tensor Tiling”的技术，它利用本地存储空间将中间数据保存，从而减少大量传输到外部存储设备所需带宽，大幅度提高效率与节省能源。
总之，这款终极AI加速器不仅为电子消费品行业带来了新的可能性，而且为那些追求安全性和可靠性的企业解决方案打下坚实基础。在未来的几个月里，我们将看到更多关于这一革命性的科技及其潜力的讨论，以及它如何改变我们的生活方式。
