集微網消息，隨著 5G、人工智能、IoT 等技術的發展，萬物互聯時代撲面而來，算力需求將越來越大。根據華為發布的《智能世界2030》報告預測，到2030年，人類將進入YB數據時代，通用算力將增長10倍、人工智能算力將增長500倍。未來計算將面臨物理極限的挑戰，而GPGPU有望成為這一問題答案。

這和芯動力聯合創始人李原的觀點不謀而合。“CPU+GPU”可能會是未來很多場景的的解決方案，這一架構既包含CPU在通用編程方面的優勢，又結合GPU高效率的特點，將是未來計算的發展方向”，李原在接受集微網采訪時如是說。

算力經濟時代，歸國開啟“芯”旅程

實際上，從2008年在美國加州創立 IPG Communications，承接通訊基站大型芯片設計項目，到后來將公司出售給Mindspeed（2013 年被Intel收購），李原和其團隊一直在為未來尋找新的發展方向。

李原回憶稱，“我們已經看到專用芯片（ASIC）正走向極限。ASIC專用性很強，且效率非常高，但開發周期較長，使其在變化莫測的市場和客戶需求下疲于奔命。”另外當時正值AI計算行業百花齊放，CPU、GPU 、FPGA以及專用TPU等技術路線都浮出水面。

經過調查發現，英偉達采用GPU作AI計算的效率只有0.5%，這意味著整個芯片面積上僅有0.5%的晶體管用于計算。因此在李原看來，英偉達雖是并行計算領域真正的開拓者，但顯然GPGPU領域前景十分廣闊。

是否能夠用軟件做到和專用芯片同等的效率？

李原團隊就此確認了新方向：做既通用性能又高的產品。隨之而來的，便是可重構GPGPU芯片架構“RPP”的誕生，以及歸國創立珠海市芯動力科技有限公司。

如果說GPU天生為數據的批量處理而生，那么可重構架構就是助其實現靈活高效特性的關鍵所在。據了解，芯動力即將推出的R8 芯片基于可重構架構，除了具備專用芯片所沒有通用編程性，面積效率比可達到英偉達同類產品的7~10倍，能效比也超過3倍。

盡管如此，李原直言，架構并非為效率而生，而是為用戶、軟件產生的，“Intel深諳這一點，生存要仰賴客戶，用戶的生態環境要遠遠優先于自己的生態環境”。

由于懂得這一點，芯動力在可重構計算普及難的問題上采用了被廣泛接受的CUDA語言。公司成立之初，芯動力便專門設計了適用于CUDA語言的可重構架構，使得基于“RPP”架構的芯片計算效率逼近ASIC。

采取側翼滲透戰略，從邊緣切入GPU計算領域

有了技術優勢，市場選擇又是一個難題。縱觀全球，英偉達已經憑借其 GPU 產品成為云端訓練市場的壟斷者，英特爾、AMD 等巨頭也在積極發力 AI 芯片市場。李原指出，和行業大廠相比，初創企業在規模、市場、資金投入以及資源方面都存在短板。因而對于一家初創公司而言，先要找到自己的定位，活下來。

在李原看來，公司兼具技術與專利優勢，與其和英偉達正面交鋒，不如找其薄弱處進行刺穿—比如邊緣計算。

在數字時代，全球每天產生的數據約有540萬億兆（MB）。海量數據從終端傳輸到云端，通常會遇到通訊延時的問題，若部分數據先通過邊緣層進行本地計算，則能夠降低成本并提高效率。李原向集微網透露，芯動力將先著手布局工業自動化領域，同時也嘗試進入視頻處理領域。第一款應用于邊緣服務器的芯片R8已經流片，采用三星14nm工藝，算力達到32 TOPS，功耗小于14W。

他補充說，“我們會在并行計算領域繼續向前開拓。”舉例來說， GPU吞吐量大、延遲大的計算特點使其做實時信號處理會受到限制，但可重構架構具備實時性，因此未來通訊基站的上下變頻模塊，GPU具備巨大優勢。

李原預測，未來計算的發展方向將是CPU+GPU，“這種組合在工業領域可拓展的方向相當大，很少有能夠替代的分析技術。這一方案不僅兼具效率與編程性，同時開發周期又快。也正因如此，基于對硬件優化的解決方案逐漸被淘汰了。”

而在GPGPU市場發展進入快車道的同時，中國已經成為GPU技術的最大用戶，需求場景覆蓋短視頻、安防、智能交通、智慧物流等各行業并行計算領域。這一趨勢之下，也要求國內企業不斷構筑產品與技術優勢。

戒驕戒躁，腳踏實地做“真”產品

對此，李原強調稱，“得到客戶的認同，企業才能生存下來。”他解釋說，“和其他公司相比，我們更加注重長遠的東西，更加注重怎樣才能真正取得優勢，怎樣才能夠被客戶所認可。”這并非是針對融資或者造勢方面的考量，而是一家產品公司總得拿出最真實的東西來證明自己。

“腳踏實地”是李原在采訪中多次提及的詞匯，就像這支平均從業經驗達15年的海歸芯片團隊最初選擇珠海，也是基于同樣的原因。李原稱，回國創業缺少的不是資金也并非人才，而是一份腳踏實地，“珠海是一個比較接地氣的城市，這里的半導體公司經驗積累深厚，產品周期快，產品線覆蓋也比較全面。”

隨著AI計算賽道玩家越來越多，企業生存與發展面臨的挑戰愈來愈大。李原認為這是國內市場的一個優勢：只有在最激烈的競爭中存活下來，才有繼續發展的可能。他舉例說，“封裝工藝給我們帶來了一個非常好的機會。芯片采用Chiplet集成封裝的設計是一個非常有潛力的方向”。在技術趨勢上，Chiplet“小芯片”設計被認為是延續摩爾定律的關鍵技術。

盡管業界尚未制定一套統一的技術標準，導致Chiplet市場目前僅有少數參與者。但李原表示，該公司已經和封裝合作伙伴展開研發。李原強調，技術的優勢總會逐漸消失。因為技術更迭很快，再偉大的技術都不會永遠持續下去，“我們不停的學習，不停透過市場得到反饋，在學習中不停創造才是最重要的。”

這樣一家低調而踏實的企業一直以來也備受投資機構的看好。今年3月，芯動力獲得合創資本投資，目前其新一輪融資正在進行中。

合創資本副總裁劉華瑞表示，邊緣計算是AI落地的一個重要的場景，芯動力的RPP架構能夠在現有的AI生態環境下提升算力，降低成本和功耗，必將在市場上發揮重要的作用。李原博士及其團隊在大型數字芯片方面有深厚的經驗，對產業鏈非常熟悉，在目前全產業鏈都資源緊缺的情況下還能夠順利完成MPW的投片，實屬不易。