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:
首先,地平线的商业模式不是卖芯片,而是把以 “算法 + 芯片” 为核心的嵌入式人工智能解决方案,提供给下游产品厂商。
地平线的解决方案可以深度整合多种嵌入式计算平台,包括 ARM、CPU、GPU、FPGA 以及地平线授权集成 BPU 核的 SoC。地平线初期会推出自研处理器,但其目的是端到端的实现完整的解决方案,直接在典型应用场景下展现效果,提升业界芯片厂商对地平线 BPU 的认知。
其次,一个芯片的好坏,要从 APP(Area、Performance、Power)来考量。
单是性能好还不足够,如果功耗高、面积大,依然没有优势。但机会就在这儿——地平线想要杀出一条路来,就必须做到在同等性能下,计算更少,功耗更低,成本更小。想要达到这个目的,单纯做芯片不够,“芯片 + 算法” 才是关键。
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:
智能驾驶方面,基于高斯架构研发的 ADAS 产品将会作为重点推进,在前装方面落地,和厂商的具体合作信息会逐步公布;自动驾驶方面,也会持续落实与 OEM、TEIR1 的技术合作,计划在年中实现特定道路的自动驾驶,基于各种异构计算平台, 包括 NV DRIVE PX2 或 XEON PHI+FPGA 平台等。
智能生活方面,除与美的的合作之外,地平线还会继续在家电、玩具、服务机器人等领域发力;
公共安防方面,基于 FPGA 平台的解决方案正在研发,预计 4 月将会与 Intel 在北美安防展上进行联合展示。
同时,地平线在未来也会推进基于盘古芯片的前端解决方案研发。
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。”