近年來，隨著智慧城市、自動駕駛、工業互聯網等應用的廣泛推廣，終端設備所產生的數據量呈爆炸式增長，使得集中式云計算在帶寬負載、網絡延時和數據管理成本等方面愈加捉襟見肘，由此催生了邊緣計算價值的進一步突顯。如今，自動駕駛、工業自動化、智慧醫療和物聯網等各行業對邊緣計算的需求呈現了大規模增長態勢，而芯片作為算力實現的核心，則成為了整個行業迫切的需求。

【資料圖】

珠海市芯動力科技有限公司，作為一家專注于國產化GP-GPU芯片設計與開發的企業，將參加2023世界人工智能大會（WAIC），向全球展示其最新的技術成果和產品。

展商名稱：珠海市芯動力科技有限公司

展位號：世博展覽館H2-C609

亮點展品：RPP-R8

技術背景

在通用計算芯片這個成熟市場，強勢的英偉達、AMD、英特爾三分天下，令后來者難以立足，我國芯片企業想要撕開一道口子，必須另辟蹊徑；或從架構、制造工藝、新型材料、新的器件結構等都要進行創新。

在技術路線方面，成熟的GPU架構已經存在長達幾十年之久，形成了比較完整的生態系統。國內雖有多種GPU架構，但卻缺乏全球競爭力的自主GPU架構。我國目前GPU產業發展呈現兩種趨勢：一是追逐傳統GPU架構，它的成熟度較高，但是屬于跟隨路線，作為市場的后來者，技術上不成熟，性能上不先進是很難切入市場；二是采用自主研發的新型架構，攻堅難度大，但是有取勝的可能性。

亮點展品

RPP-R8

珠海芯動力科技有限公司多年從事研究并行計算的本質，發現了一種更加適合并行計算的處理器架構，能夠在不改變程序的基礎上更有效的執行CUDA語言的程序。并且在2017年成功研發出可重構并行處理器（RPP）架構。

RPP架構主打并行計算，并且借助于獨有的底層硬件架構，成功地實現了對CUDA語言的支撐。不僅如此，芯動力還擁有自主開發的工具鏈，包括獨立的SIMT指令集和后端編譯器，使得其能夠在cuDNN和TensorRT上實現API的兼容，同時也支持廣泛的人工智能框架，如TensorFlow和Pytorch等。

優勢特點：

RPP能夠對于AI推理的性能進行深度優化，從而在高性能計算領域中實現了最廣泛使用編程語言的支持。這種兼容不僅從底層的軟件兼容性方面體現，同時也可以提升用戶的使用體驗，滿足用戶在調用形式、使用感知等方面的需求。

做這種生態是因為觀察到CUDA語言體系里，開放體系比較完整，第三方開發的軟件都是以源代碼的形式開放給社區，而不像CPU的生態領域里存在大量的二進制代碼，因此，支持CUDA語言就能夠廣泛的支持GPGPU的生態。

并且，以RPP架構為基礎面向邊緣市場設計的第一代芯片RPP-R8已經一次性流片成功，芯動力正式開啟踏入GP-GPU領域的市場。

RPP-R8芯片是一款具備高算力與低功耗的通用型GP-GPU芯片，每顆芯片內含有1024個計算核，與傳統的GPU架構相比，在同樣的算力占用更小的芯片面積，實現了低功耗和高能效的有效平衡。RPP-R8除了具備專用芯片所沒有的通用編程性，面積效率比可達到同類產品的7～10倍，能效比也超過3倍，可滿足高效并行計算及AI計算應用。

當前，算力已成為數字經濟時代的核心生產力，隨著信息化、數字化和智能化進一步加快，新一輪的算力革命正在加速啟動。芯動力作為一家專注于研發新一代可編程通用并行計算芯片的企業，在珠海、深圳、西安、美國都設立了研發中心，專注攻關核心關鍵技術，加快國產替代，使得算力在技術層面不斷突破技術壁壘。

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