7月30日，中國人工智能產業發展聯盟（AIIA）計算架構與芯片推進組2020年度交流會在北京舉行。Imagination中國區市場及生態高級總監時昕博士出席大會，并發表了“基于GPU與神經網絡加速器的異構計算——兼顧算力效率與算法普適性的平臺”的主題演講。同時，AIIA 2020年度首批《AI芯片技術選型目錄》（2020年7月版）重磅發布，PowerVR NNA IP 憑借其強大的性能作為首批 AI 芯片產品技術入選該目錄。 關于AIIA

中國人工智能產業發展聯盟（AIIA）是在國家發展和改革委員會、科學技術部、工業和信息化部、中央網信辦等部門的指導和支持下，由中國信息通信研究院牽頭會同相關單位共同成立的聯盟組織。

本次交流會以“聚焦‘芯’產業，搭建‘芯’橋梁”為主題，邀請了知名專家學者、人工智能（AI）芯片企業代表，以及安防、汽車、手機、家居等垂直領域的技術專家，共同交流產業現狀和技術趨勢，分享生態建設經驗，探討應用落地痛點，以推進 AI芯片產業及各類垂直應用加快發展。

Imagination作為全球領先的半導體知識產權（IP）供應商，已投身AI領域7年，可以提供先進的神經網絡加速器（NNA）和圖形處理器（GPU）IP，支持芯片廠商打造面向各類AI應用的系統級芯片（SoC）。自2017年AIIA成立以來，Imagination一直積極參與該聯盟的各項活動。

打造靈活、高效和普適的異構計算平臺

Imagination中國區市場及生態高級總監時昕博士

發表主題演講 本次會議上，Imagination中國區市場及生態高級總監時昕博士代表公司發表了主題為“基于GPU與神經網絡加速器的異構計算——兼顧算力效率與算法普適性的平臺”的演講，介紹了Imagination領先的AI硬件和軟件技術，以及對多種AI應用的支持。他表示：“Imagination在AI領域進行了大量投資并開展了多年深入研究，擁有超過80個正在申請或已獲批的專利，可以提供已經過硅驗證的IP產品。我們希望可以通過自己先進的硬件IP產品和全面的軟件支持，幫助芯片廠商開發出具備高性能、低功耗、靈活性等優勢的AI芯片，進而加速AI應用創新與產業落地?！?/p>

Imagination創新性的AI協同技術

演講中，時昕博士介紹了Imagination如何通過其靈活、高效、普適的異構計算平臺支持AI應用：“Imagination的NNA和GPU可以單獨支持AI應用，也可以配合使用形成算力、效率和靈活性俱佳的異構計算平臺。我們開發了一項創新性的AI協同（AI Synergy）技術，該技術可以使NNA和GPU更有效地協同工作。利用AI協同功能，可以將GPU的一部分資源用于圖形處理，另一部分資源支持可編程AI，而NNA則用于支持固定功能的AI運算，這樣就可以實現性能和效率更高的AI計算。此外，我們還可以通過同一套開發工具和同一個API（IMG DNN API）來同時支持NNA和GPU，從而使開發過程更加輕松、方便。”

Series3NX NNA可憑借無與倫比的可擴展性支持各類應用

PowerVR NNA是Imagination最重要的AI產品，其強大的算力和無與倫比的可擴展性可以支持智能攝像頭、可穿戴設備、手機、增強現實/虛擬現實（AR/VR）、先進駕駛輔助系統（ADAS）/自動駕駛等各類應用實現AI功能。

關于Imagination最新一代Series3NX NNA的特性和優勢，時昕博士也在演講中進行了具體介紹：“Imagination先后推出過2NX和3NX兩代NNA IP，目前已經有多款基于2NX的AI芯片面世。而在2NX基礎上，3NX又實現了全面提升，性能和性能密度分別提高了70%和40%，帶寬需求則降低了35%。而且，3NX擁有極佳的可擴展性，單個3NX內核的性能從0.6 TOPs起，最高可達10 TOPs，而多核則可擴展到160 TOPS以上，可以滿足汽車、移動設備、智能視頻監控和物聯網邊緣設備等一系列嵌入式市場的計算能力需求?！?/p>

PowerVR NNA IP入選首批《AI芯片技術選型目錄》

交流會現場，AIIA總體組組長孫明俊重磅發布了2020年度首批《AI芯片技術選型目錄》（2020年7月版）。據了解，AIIA共收到22家企業報名，反饋49款AI 芯片相關產品技術，經過測試和評審，首批目錄包含19家企業共46款AI 芯片產品技術。其中提交驗證測試結果共20款，參與AIIA DNN benchmark測試共6款。而Imagination PowerVR NNA IP 產品憑借其強大的性能，作為首批AI 芯片產品技術入選《AI芯片技術選型目錄》，獲得了行業的權威認可。 AI芯片的應用正在持續擴大，從智能手機、到安防攝像頭，再到自動駕駛汽車等等各類終端產品。作為全球領先的半導體知識產權（IP）供應商，Imagination也在不斷加大投入，推動AI芯片在各個應用場景的落地。