（文/程文智）隨著去年年底ChatPGT的推出，AI又重新成為了市場熱議的焦點，但真正讓AI改變我們的生活和世界還有很長的路要走。不久前，AMD全球副總裁唐曉蕾在與媒體分享AMD在核心市場的表現(xiàn)時認為，現(xiàn)在AI的發(fā)展正處于黎明期，盡管我們以驚人的速度在前進，仍然追不上數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和對AI的需求，AI給所有所有人帶來了一個機會，解開了神秘舞臺的一角。

現(xiàn)在，很多公司都在不同的領(lǐng)域進行AI相關(guān)的應(yīng)用研究，很多AI項目在開始時都會選擇用FPGA來做驗證，對復雜應(yīng)用會選擇大型FPGA芯片，簡單應(yīng)用會選擇小型FPGA芯片。如果確定了AI應(yīng)用場景和網(wǎng)絡(luò)之后，ASIC芯片在效率方面將更有優(yōu)勢，“前提是有確定的要素，當有些要素還未確定時，固化的一個ASIC并不容易。”唐曉蕾在分享時指出。

因此，她認為AMD的自適應(yīng)架構(gòu)IP------AMD XDNA會是一個比較好的選擇。她解釋道，XDAN是一個自適應(yīng)架構(gòu)的IP組合，主要用于AI，以及傳統(tǒng)的信號處理和數(shù)據(jù)流之間的架構(gòu)。它帶有本地存儲器和數(shù)據(jù)移動器的高度可擴展引擎陣列，是AMD利用深厚的FPGA和自適應(yīng)SoC編譯算法專業(yè)知識推出的一種算法工具。

其中，AI引擎可以讓AI和信號處理實現(xiàn)高性能和高能效。采用AI引擎，意味著在改變時要不停投入研發(fā)，但整體平臺不需要做大改動，客戶可以在平臺上積累知識。唐曉蕾還透露，未來AMD將更多應(yīng)用Chiplet技術(shù)來應(yīng)對AI浪潮的到來。

除了XDNA，AMD還在三年前推出了Kria系統(tǒng)級模塊(SOM)，專注于安防系統(tǒng)、城市攝像頭和道路攝像頭等視覺相關(guān)應(yīng)用。該SOM可以幫助開發(fā)者把外圍的接口打通，讓他們更快地將其算法落地，并實踐。

據(jù)唐曉蕾介紹，未來的SOM產(chǎn)品將會分成兩個產(chǎn)品路線，一個將注重成本優(yōu)化，關(guān)注電力驅(qū)動和其他尺寸與成本受限的應(yīng)用；另一個將會致力于提供更高的算力。因為算力已經(jīng)成為一個繞不開的話題，開發(fā)者對算力的需求每天都在在呈指數(shù)級地在增長，而SOM的算力不能完全依賴云端，越來越多的應(yīng)用場景需要端、邊緣側(cè)的算力支持，處理對實時性要求高的數(shù)據(jù)。

除了這些硬件創(chuàng)新，在FPGA和X86平臺上，工具的重要性也不可忽視。尤其是隨著AI的推進，更多軟件工程師的加入，對工具的需求更加看重。因此，AMD也更新了Versal開發(fā)環(huán)境。該開發(fā)環(huán)境面向所有開發(fā)者，其中包括硬件底層的異構(gòu)平臺，比如Versal ACAP、標量引擎、可編程邏輯，以及AI引擎；在中間層，AMD提供的中間件可以為開發(fā)者提供使用工具的接口，在此基礎(chǔ)上，AMD提供了EDA后端工具Vivado；EDA后端工具之上是異構(gòu)軟件平臺Vitis，在此平臺上，軟件開發(fā)者可以輕松使用自己熟悉的C、C++、或Python進行開發(fā)；此外，AMD還提供了無硬件編譯的選項，利用云服務(wù)器進行創(chuàng)新，無需軟件編譯。

唐曉蕾表示，AMD正在利用自適應(yīng)計算加速客戶在核心市場的創(chuàng)新，其中核心市場包括汽車、工業(yè)、醫(yī)療、音視頻，以及TME(測試、測量與仿真)等領(lǐng)域。

汽車：從沉浸式座艙到自動駕駛

如今的汽車行業(yè)正面臨前所未有的改變，智能化轉(zhuǎn)型正快速發(fā)生著。但汽車的智能化不論是技術(shù)路線，還是落地方式，其實都有著不同的路徑，其中，自動駕駛主要朝著Robotaxi的方向發(fā)展。傳統(tǒng)汽車或新能源汽車更強調(diào)沉浸式體驗、智能駕艙，以及提升駕駛員安全感。

首先，當今汽車行業(yè)很卷，設(shè)計周期從今年要規(guī)劃5年后的產(chǎn)品，到今年要規(guī)劃明年的產(chǎn)品，帶給客戶不一樣的挑戰(zhàn)。在唐曉蕾看來，在這個浪潮中第一個面對挑戰(zhàn)的客戶是車廠。雖然迭代速度、應(yīng)用場景在增加，AMD仍然希望能提供一個可擴展的平臺給客戶使用。例如在沉浸式智能座艙中，從4K屏（帶魚屏）到六個8k屏支持3A游戲等需求為AMD提供不一樣的市場要求。市場對于ASIC設(shè)計周期的需求大大加快。如今迭代周期以及產(chǎn)品升級已經(jīng)不能滿足產(chǎn)品的設(shè)計周期，AMD的自適應(yīng)平臺給客戶提供了不一樣的產(chǎn)品設(shè)計體驗。如果客戶想驅(qū)動兩個屏可以需要一個小一點的FPGA，即vision hub。通過AMD的FPGA產(chǎn)品做一個擴展還可以做更多，比如在未來支持13個攝像頭，4個屏等。

其次，當你的沉浸式體驗需求不是那么完整，可能配置不需要后排打3A游戲，也不需要做一些更高級的游戲體驗，你可以不需要GPU。但是，如果以后需要加裝，客戶完全可以把GPU做成一個盒子，去增加客戶的體驗，也可以把GPU變成一個選項去配置。從CPU平臺本身， X86的遷移是不難的。如果現(xiàn)在用的是ZEN 3的架構(gòu)，將來我們推出ZEN 4架構(gòu)后，對整個平臺，以及生態(tài)系統(tǒng)的遷移來說是非常簡單的。而且，座艙作為一個非常獨立的空間，X86不管從能夠支持的應(yīng)用場景，還是說已有的生態(tài)來講，都能帶來非常完善，更加有力的體驗。

相對而言，安卓更適合手機等移動場景。當追求到一些極致的體驗的時候，安卓有一定的使用限制。隨著空間的擴大，更需要具有頂級處理能力的平臺去滿足相關(guān)體驗。

而自動駕駛則完全不同。自動駕駛對算力有非常高的要求，因此，這個場景通常會選用服務(wù)器級別的芯片。在這個領(lǐng)域，AMD的優(yōu)勢在于其有非常強的X86去做真正的控制。在計算上面，X86、GPU結(jié)合FPGA如何把車載網(wǎng)絡(luò)做的更加高效，更加復雜。在自動駕駛領(lǐng)域，AMD的獨特優(yōu)勢能夠幫到客戶不停的升級迭代以及自適應(yīng)計算。

對于FPGA的能耗問題，唐曉蕾認為這個已經(jīng)不成問題了，汽車正在經(jīng)歷從機械到電子再到智能的巨大變革過程。無論是新能源汽車還是傳統(tǒng)汽車，為了提供更好的體驗，汽車行業(yè)與半導體公司正在產(chǎn)生前所未有的緊密耦合以滿足發(fā)展所需的更強算力。這個融合過程是數(shù)據(jù)驅(qū)動的。在這個世界上， AMD的站位獨特在于將CPU，GPU，F(xiàn)PGA，以及Semi ASIC融合到一起，幫助汽車行業(yè)的客戶實現(xiàn)大數(shù)據(jù)計算的轉(zhuǎn)型。

此外，隨著電動驅(qū)動力的發(fā)展，能耗和功耗也不再是一個最關(guān)鍵，或不可突破的問題。現(xiàn)在電動汽車已經(jīng)采用了水冷系統(tǒng)，因此在成本上增加一個功耗較高的設(shè)計不會帶來額外的問題。過去是12度的電，但是現(xiàn)在汽車電池容量達到了120度，在此情況下對芯片的功耗相對不敏感，“加上我們的異構(gòu)計算更好地的平衡了功耗和算力，顛覆了傳統(tǒng)用戶的思考習慣。所以，我們通過跟客戶的交流發(fā)現(xiàn)，引入FPGA、GPU以及CPU并不會增加車的能耗或價格，而是一個必要的解決方案。“唐曉蕾強調(diào)。

工業(yè)創(chuàng)新

在智能制造領(lǐng)域，AMD通過數(shù)字孿生技術(shù)讓工程快速精準落地。另一種應(yīng)用場景是智能倉儲，使物流解決方案更加高效。還有在無人工廠，需要無人搬運車（AGV）和自動抄表（AMR），以讓人們實時了解倉庫里面發(fā)生了什么，減少工廠內(nèi)的人工干預。

智能制造離不開工業(yè)機器人，在工業(yè)機器人領(lǐng)域，AMD一直以來致力于讓自動化的流程更加順暢，讓自動化的機器人能夠更精準的控制。

還有很多其他的關(guān)于產(chǎn)品驗證的創(chuàng)新，比如，產(chǎn)品驗證正從人眼驗證越來越多向機器驗證以及智能視覺檢測轉(zhuǎn)型。在整個工業(yè)創(chuàng)新里面，從廠房的建立，工程的數(shù)字孿生，以及中間的物流，最后的生產(chǎn)，以及把控產(chǎn)品品質(zhì)，可以涵蓋整個智能制造流程。

這個過程涵蓋了了非常多的底層技術(shù)，包括傳感、控制、計算、互聯(lián)，以及怎么樣讓聯(lián)網(wǎng)更加高效，怎么樣讓傳感能夠提供更多的數(shù)據(jù)。唐曉蕾表示，AMD同時把控傳感，控制，計算與聯(lián)網(wǎng)等底層技術(shù)結(jié)合在了一起，讓數(shù)據(jù)更加有效地完成使命，推動中國制造走向中國智造。

助力醫(yī)療創(chuàng)新

醫(yī)療創(chuàng)新包括了窺鏡系統(tǒng)，醫(yī)療超聲，手術(shù)機器人，大型掃描儀器，以及病患護理等設(shè)備。唐曉蕾主要介紹了一些醫(yī)療創(chuàng)新領(lǐng)域里比較新、比較有創(chuàng)意的方案，比如內(nèi)窺鏡系統(tǒng)、外科手術(shù)機器人系統(tǒng)、醫(yī)療超聲，以及CT、MR及大型掃描儀等。

據(jù)她介紹，在內(nèi)窺鏡方面，隨著內(nèi)窺鏡分辨率的提升，對帶寬對低時延的要求也越來越多。AMD對寬帶和圖像分辨率的支持的可實時調(diào)節(jié)性以及靈活的計算處理使AMD在內(nèi)窺鏡分辨率方面有極大的競爭優(yōu)勢；在醫(yī)療超聲方面，AMD切實落實可視化以及智能化以提升整體醫(yī)療系統(tǒng)效率，并且在信號的實時處理方面得到很大推廣；在手術(shù)機器人系統(tǒng)方面，AMD的技術(shù)也得到了應(yīng)用，通過5G網(wǎng)絡(luò)和AI機器學習推理實現(xiàn)手術(shù)指導以更好應(yīng)用醫(yī)療資源；在CT、MR及大型掃描儀方面，圖像重構(gòu)的卸載和加速在AMD的平臺上面去處理，使成像密度越來越高。

唐曉蕾指出，醫(yī)療作為人文關(guān)懷項目，一直是AMD重要的研發(fā)方向。為了配合醫(yī)療創(chuàng)新的盡快落地，AMD通過為客戶提供影像庫和發(fā)布醫(yī)療電子書，讓其能夠更快的接受、使用以及落地自適應(yīng)計算，幫助客戶完成醫(yī)療方面的快速轉(zhuǎn)變和迭代。AMD也在計劃盡快把AI應(yīng)用到醫(yī)療影像庫里。

她還強調(diào)，醫(yī)療領(lǐng)域一直都是AMD非常重視的領(lǐng)域，并與全球客戶保持緊密合作。因為醫(yī)療設(shè)備設(shè)計周期長，需要各種認證和醫(yī)院采購流程，醫(yī)療領(lǐng)域?qū)π庐a(chǎn)品，新技術(shù)接受度相對較慢。但隨著創(chuàng)新發(fā)展，醫(yī)療對創(chuàng)新的需求也在增加。很多人在思考如何將AI引進，例如加速X光片和病灶的分析。這些都是推動醫(yī)療水平提升和改善資源利用效率的驅(qū)動力，這些驅(qū)動力要求醫(yī)療設(shè)備有較大提升空間。

目前，不管是內(nèi)窺鏡還是醫(yī)療超聲，都融入了AI技術(shù)，從而驅(qū)動了創(chuàng)新和對新器件的接受。“近兩年，醫(yī)療行業(yè)開始大規(guī)模應(yīng)用我們的先進器件。”唐曉蕾表示。

隨著AI的植入、處理能力的增加、網(wǎng)絡(luò)時延的改善以及遠程醫(yī)療的加入，醫(yī)療行業(yè)開始關(guān)注通訊和網(wǎng)絡(luò)，智能醫(yī)院也開始考慮設(shè)備的互聯(lián)。她進一步指出，“這些都是推動創(chuàng)新的驅(qū)動力，也是AMD高端產(chǎn)品在醫(yī)療領(lǐng)域得到廣泛使用的原因。因此，我們看到新器件、大器件、好器件在醫(yī)療領(lǐng)域得到越來越多的應(yīng)用。”

此外，唐曉蕾還介紹其產(chǎn)品在嵌入式工業(yè)、視覺、醫(yī)療系統(tǒng)協(xié)同效應(yīng)、專業(yè)音視頻、廣播、消費類應(yīng)用、測試、測量與仿真等方面的創(chuàng)新應(yīng)用。