挑战英伟达，索尼AFEELA里的高通数字底盘

2024年CES展上，索尼用自家的PS5游戏机遥控原型车AFEELA登台颇为惊艳，预计AFEELA在2025年上市，起售价约为45000美元，首选发售地据悉是北美。AFEELA是高通数字底盘的典型代表。

AFEELA具备800TOPS的算力。

图片来源：SHM

图片来源：SHM

AFEELA显然是采用了两套Snapdragon Ride级联，推测SoC是高通的SA8650，加速器是基于Cloud AI 100 Ultra的车载版。

AFEELA的AD/ADAS架构

图片来源：SHM

上图是AFEELA的AD/ADAS架构，不要质疑CNN做感知，即便是2000TOPS的英伟达也支撑不起全Transformer，车载感知的Backbone网络还是基于CNN的，包括特斯拉，特斯拉是Regnet。只有Head才能用得上Transformer，这里的环境模型基本可等同于BEV加占用网络。全Transformer估计得用8张英伟达H200显卡，价格是整车的好几倍了。

SA8650之前笔者已介绍过，高通第一代Snapdragon Ride即SA8540P+SA9000P似乎是过渡产品，SA8540P和高通的SA8295P几乎完全一致，与高通笔记本电脑领域的8cx Gen3即SC8280P也几乎完全一致。

高通自动驾驶一直在英伟达和Mobileye的夹缝中，英伟达凭借超高性能几乎垄断高端市场，而Mobileye以40-70美元的超低价格垄断中低端市场。对大部分厂家，包括保时捷这样的高端品牌，对自动驾驶都缺乏兴趣和重视度，自动驾驶是可有可无，锦上添花的配置，只有Mobileye不到100美元的芯片能满足这些厂家的成本需求，Mobileye牢牢占据全球70%的智能驾驶芯片市场，地位稳如泰山，短期的客户库存调整不会影响Mobileye的未来。高通无意与Mobileye竞争，可能是利润太微薄，高通主要竞争对手就是英伟达，但高通主要市场还是手机，技术核心还在手机上，所以高通的AI加速器是分离的，高通主打的是低功耗和高性价比。

今天我们主要来看高通AI加速器的新产品，即AI 100 Ultra，这是高通2023年11月底推出的产品，就是要挑战英伟达的H100，高通号称单张AI 100 Ultra可以对应1000亿参数的大模型，两张可以对应1750亿参数的ChatGPT 3，功耗和价格远低于英伟达的H100，惠普和联想已经有基于AI 100 Ultra的服务器销售。

上表是高通2020年9月推出AI 100的各个版本的性能表现。高通目前只有这两款AI加速器，车载的AI加速器毫无疑问是基于AI 100设计的。

从参数上看，当然无法和英伟达H100相提并论，并且H100主打的是FP16精度，高通主打的是INT8精度，高通主要的信心来自其软件优化，即Polyhedral Mapper。

特色主要是核心/线程的并行性，明确的数据传输，以及SIMD的并行性。

上图是一个具体的BERT优化。

主要的挑战一是如何让核心、线程和矢量单元都处于最大利用状态，二是如何利用好本地内存，而不是外部昂贵的HBM内存，三是减少数据搬运。

高通AI加速器架构

高通AI 100内核

高通AI 100内核是16个，AI 100 Ultra是64个，不过考虑到功耗，性能没有增加4倍。

每个AI核心内部架构

大多数车载AI加速器只有张量Tensor计算单元，且只有INT8，高通的不仅包括张量还有标量Scalar和矢量Vector单元。张量分INT8和FP16两种，INT8有8192个MAC，FP16有4096个MAC。标量与矢量单元都是VLIW指令集，跟高通手机芯片中的DSP完全一致。

每核心有1MB的L2缓存，有8MB的VTCM存储，所谓VTCM是Vector Tightly-Coupled Memory紧耦合矢量存储，合计每个AI核心有9MB的SRAM，64个内核就是576MB的SRAM，SRAM的成本每MB约5美元，也就是2880美元，AI 100 Ultra至少一半以上的die size是SRAM，一半以上的成本也来自SRAM，估计AI 100 Ultra售价是6000美元左右。

矢量计算需要频繁搬运数据，特别是矢量矩阵运算，Transformer里主要延迟都来自矢量矩阵运算。

上图是三星对GPT大模型workload分析，在运算操作数量上，GEMV矩阵矢量乘法所占的比例高达86.53%，在大模型运算延迟分析上，82.27%的延迟都来自GEMV；GEMM矩阵通用乘法所占仅为2.12%，非线性运算也就是神经元激活部分占的比例也远高于GEMM。

上图是三星对GPU利用率的分析，可以看出在GEMV算子时，GPU的利用率很低，一般不超过20%，换句话说80%的时间GPU都是在等待存储数据的搬运。所以芯片内部的TCAM非常有必要，其效果要比芯片外部的HBM更好，缺点是容量远不能和HBM比，用于训练和汽车级模型推理比较好。

AI 100 Ultra的存储系统升级不少，从原来的137GB/s升级至576GB/s，但还是用了老旧的LPDDR4，实际就是内存控制器增加到了4路，每路128bit，合计512bit。接口方面，PCIe提升到第四代，Lane增加到16。

AI加速器硬件似乎已走到了尽头，能做文章的只有存储部分和制造工艺，更先进的制造工艺容纳更多的计算单元，更高bit的内存控制器增加存储带宽或者升级HBM，像英伟达的H200，只是存储部分更换成了HBM3，其余与H100完全一致。

免责说明：本文观点和数据仅供参考，和实际情况可能存在偏差。本文不构成投资建议，文中所有观点、数据仅代表笔者立场，不具有任何指导、投资和决策意见。