燧原科技亮相Hot Chips大會，詳解邃思芯片架構

近日燧原科技在一年一度的Hot Chips大會上由首席架構師劉彥和資深芯片設計總監馮闖一起介紹了第一代云端訓練芯片“邃思1.0”的架構細節。Hot Chips是全球高性能微處理器和集成電路相關的重要會議之一，芯片行業巨頭每年都借此機會展示自己公司的最新成果，包括處理器體系結構，基礎架構計算平臺，內存處理等各類技術。

燧原科技第一代通用人工智能訓練芯片“邃思1.0”封裝示意圖

邃思1.0是燧原科技2019年12月發布的第一代云端AI訓練芯片，采用眾核結構，其計算核心采用了燧原科技自研的GCU-CARE計算引擎。整個SOC擁有32個GCU-CARE計算引擎，組成4個計算群組，全面支持常見AI張量數據格式（FP32/FP16/BF16, INT8/INT16/INT32），更全面地支撐客戶業務。CARE還創新地通過復用張量核心，用最有效的晶體管效率提供了標量、向量、張量以及多種數據精度的計算能力。

GCU-DARE數據架構，面向數據流優化，在數據流動中進行處理。512GB/s的HBM和200GB/s的GCU-LARE互聯，數倍于傳統GPU、CPU；強勁的分布式片上共享緩存，提供10TB/s的超大帶寬；可編程共享緩存，可控線程內、線程間數據常駐共享，消除不必要的IO訪問，既降低了數據訪問延時，又節約了寶貴的IO帶寬；同時，DARE架構還提供數據異步加載接口，支持數據與運算的流水執行，提高運算并行度。

四路 GCU-LARE智能互聯，200GB/s的高速低延時片間互聯接口，靈活支持不同規模的計算需求，可支持千卡級規模集群，為大中小型數據中心提供基于不同需求的人工智能訓練產品組合。

“邃思1.0”SOC

邃思1.0人工智能加速芯片專為云端訓練場景設計，支持CNN、RNN、LSTM、BERT等常用人工訓練模型，可用于圖像、流數據、語音等訓練場景。采用標準PCIe 4.0接口，廣泛兼容主流AI服務器，可滿足數據中心大規模部署的需求，且能效比領先。

演講的最后部分，劉彥還介紹了上個月剛剛在世界人工智能大會上發布的“邃思2.0”訓練芯片。經過全新升級迭代后，邃思2.0的計算能力、存儲和帶寬、互聯能力較第一代訓練產品有巨大提升，對超大規模的模型支持能力獲得顯著增強。由此，燧原科技成為國內首家發布第二代人工智能訓練產品組合的公司。

邃思2.0進行了大規模的架構升級，針對人工智能計算的特性進行深度優化，夯實了支持通用異構計算的基礎；支持全面的計算精度，涵蓋從FP32、TF32、FP16、BF16到INT8，單精度FP32峰值算力達到40 TFLOPS，單精度張量TF32峰值算力達到160 TFLOPS。同時搭載了4顆HBM2E片上存儲芯片，高配支持64 GB內存，帶寬達1.8 TB/s。GCU-LARE也全面升級，提供雙向300 GB/s互聯帶寬，支持數千張云燧CloudBlazer加速卡互聯，實現優異的線性加速比。

燧原科技第二代通用人工智能訓練芯片“邃思2.0”

而同步升級的馭算TopsRider軟件平臺，成為燧原科技構建原始創新軟件生態的基石。通過軟硬件協同架構設計，充分發揮邃思2.0的性能；基于算子泛化技術及圖優化策略，支持主流深度學習框架下的各類模型訓練；利用Horovod分布式訓練框架與GCU-LARE互聯技術相互配合，為超大規模集群的高效運行提供解決方案。開放升級的編程模型和可擴展的算子接口，為客戶模型的優化提供了自定義的開發能力。