華為智能汽車部門IntelligentAutomotive Solutions（IAS）下設包括提供應用算法的AutonomousDriving Solution (ADS)部門、提供域控制器的Mobile Data Center（MDC）和提供傳感器系統的集成感知事業部。其中，ADS負責算法研究，下分很多小組，分得特別精細，比如有Obstacle Detection Team障礙物探測、Prediction and Decision預測與決策；MDC類似于Tier1，前身為中央計算部門，主要為華為ARM服務器業務提供硬件。華為智能駕駛使用的芯片由海思提供，華為ARM服務器芯片也由海思提供，智能駕駛和ARM服務器芯片共用大部分研發成果。

華為海思AI產品線規劃路線圖

圖片來源：https://ggim.un.org/meetings/2019/Deqing/documents/1-3%20Huawei%20slides.pdf

海思AI產品線規劃有四條，分別為鯤鵬、昇騰、麒麟和鴻鵠。其中，鯤鵬系列主要是CPU，昇騰是AI加速器，麒麟主要是針對手機，鴻鵠針對電視。智能駕駛是昇騰產品線的延伸。此外基于麒麟990的麒麟990A則是華為汽車座艙芯片。

華為智能駕駛芯片主要有昇騰310、昇騰610和昇騰620，這三款芯片還可以級聯增加性能。https://www-file.huawei.com/-/media/corp2020/pdf/publications/huawei-research/2022/huawei-research-issue1-en.pdf，這個文檔里有華為昇騰系列芯片的詳細解釋，本文主要資料來源就是這個文檔。

昇騰610的內部框架圖

圖片來源：華為

昇騰910內部框架圖

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華為設計芯片是模塊形式，盡量復用研發成果，昇騰系列芯片的CPU和AI核心基本是相同的，只是核心數量不同。

華為昇騰核心特性一覽表

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昇騰核心即AI核，分原始、Max、Mini、Lite、Tiny幾個版本，針對不同的應用使用不同的核心和數量配置，如針對手機領域的麒麟990，是兩個Lite和一個Tiny核心，三個加起來是6.88TOPS@INT8算力。昇騰310則是兩個Mini核心，昇騰610則是10個原始核心，昇騰910是32個Max核心。昇騰620可能是10個Max核心。每個核心基本是相同的，主要是緩存配置和頻率配置不同。

不同的核心對應不同的算法網絡

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昇騰Max核心內部框架

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上圖為Max核心內部框架，主要包括標量Scalar、矢量Vector和張量Tensor三個運算單元。標量單元負責任務調度，矢量單元負責深度學習最后的激活階段，張量負責卷積矩陣乘法。

三種運算單元的計算模式

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標量基本近似CPU，靈活性最高，但針對AI運算力最低。1D矢量近似于GPU，靈活性居中，AI算力中等，CUBE針對2D矩陣，也就是一般意義上的張量。

如果按照嚴格數學的定義，那么矢量是一階張量，矩陣是二階張量，CUBE核跟英偉達的所謂張量核Tensor基本一致。

英偉達自Turing架構開始用的張量核架構和華為的CUBE基本一致，都是三維架構。

三種運算核心的對比

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一個CUBE核是8TOPS@FP16的算力，注意是FP16不是常見的INT8，車載領域一般是INT8。一個CUBE內部包含4096個FP16 MACs，8192個INT8 MACs，而一個MAC是包含兩個Ops，因此如果運行頻率是1GHz，那FP16算力就是1G*2*4096=8T。

同樣，谷歌的TPU V1是65000個FP16 MAC，運行頻率0.7GHz，那么算力就是65000*0.7G*2=91T。特斯拉第一代FSD兩個NPU，每個NPU是9216個INT8 MAC，運行頻率是2GHz，算力就是2*2*2G*9216=73TOPS。所謂算力基本就是MAC數量的堆砌，堆的越多，算力越高，面積也越大，成本就越高。

算力這個數字不用較真。

幾個手機芯片的AI算力對比

來源：華為

高通驍龍865標稱最高，有8TOPS，但AI得分很低，遠低于4.5TOPS的聯發科天璣1000，更低于華為的麒麟990，顯然高通的水分很大，聯發科則太老實了，標稱比實際低了至少1TOPS。

華為在2019年在IEEE上發表論文《Kunpeng 920: The First 7-nm Chiplet-Based 64-Core ARM SoC for CloudServices》，鏈接為https://ieeexplore.ieee.org/document/9444893，這可是要付費瀏覽的論文，不是ARXIV那種只要你投就發表的論文，IEEE的論文是要嚴格審核的。

華為的論文主要說了LLC，即最后一級緩存。鯤鵬920的設計中，將SoC的全局LLC切片到各個CPU Cluster中，使LLC與CPU Cluster形成NUMA關系。因此，需要仔細考慮如何選擇每個集群的適當大小，以最大限度地發揮其效益。綜合考慮多種因素，選擇每個集群4個CPU核心，以獲得當前進程節點的最佳PPA分數。

LLC采用私有模式或共享模式：私有模式通常用于每個CPU核心承載相對獨立的任務數據時；當SoC內的任務共享大量數據時，通常使用共享模式。

在私有模式下，每個CPU集群和對應的LLC切片組成一個私有組，可以避免集群訪問高延遲的緩存切片。

在共享模式下，所有 LLC切片組合在一起充當一個塊，以提高 SoC 內部數據的重用率。

再來看CPU部分，昇騰610里是16核心的CPU，按照慣例這里的CPU核心很可能就是鯤鵬里的CPU核心，即《Kunpeng 920: The First 7-nm Chiplet-Based 64-Core ARM SoC for CloudServices》里所說的TAISHAN V110，眾所周知，泰山也是華為服務器的產品線名稱。TAISHAN V110是ARM系列的魔改，因為TAISHAN V120內核是基于ARM Cortex-A76的魔改，https://www.huaweicentral.com/kirin-990a-huaweis-first-auto-chipset-installed-in-arcfox-alpha-s-smart-car/，這里提到了麒麟990A的CPU是TAISHAN V120的lite版，而https://www.hisilicon.com/en/products/Kirin/Kirin-flagship-chips/Kirin-990-5G，則直接承認麒麟990的CPU就是ARM Cortex-A76，因此TAISHANV110很可能是ARM Cortex-A75或A73或者是ARM服務器系列的N1。和英偉達的Orin使用的ARM Cortex-A78AE差距很大，但華為用數量彌補了這一差距，基本與英偉達旗鼓相當。

NoC方面是2D的4*6 MESH網格，節點間工作頻率2GHz，帶寬1024位即256GB/s，這個在2019年是比較高端的配置，但現在是2023年了，只能是中等配置。

華為與其他智能駕駛芯片的對比

圖片來源：華為

華為最后也做了與其他智能駕駛芯片的對比，從中也可以看出昇騰610的die size尺寸很大，有401平方毫米。根據TechanaLye的分析，英偉達Orin的die size是455平方毫米，不過英偉達是三星的8納米工藝，如果用和昇騰一樣的臺積電7納米工藝，那么面積應該與昇騰610差不多，也就是說昇騰610的硬件成本和英偉達Orin是基本一致的。依照昇騰610的功率，水冷散熱是少不了的。

算力實際上很難對比，英偉達的一般都是稀疏算力，而華為據說是稠密，通常兩者會差一倍。英偉達Orin有多個版本，最頂級版本的275TOPS@稀疏INT8，算力實際上是兩部分：一部分由2048個CUDA貢獻，最高頻率1.3GHz，貢獻170TOPS@稀疏INT8算力；另一部分是64個張量核貢獻，最高頻率1.6GHz，貢獻105TOPS@INT8稀疏算力，如果是FP32稠密格式那么算力僅為5.3TOPS（此時只有CUDA能處理FP32數據），并且CUDA核和張量核很難同時達到最大化性能。張量核主要做矩陣乘法，CUDA主要做矩陣與矢量乘法，矢量與矢量之間乘法，CPU會根據數據和任務的不同安排誰來工作。

此外稀疏和稠密有三種不同的定義，一種稀疏是計算稀疏，稀疏指計算密度低，谷歌第四代TPU就特設稀疏核，就是針對稀疏計算部分如transformer的嵌入部分。另一種是輸入數據本身就是稀疏矩陣，還有一種是密集權重模型經過剪枝后的稀疏模型。天然稀疏矩陣指原始數據就包含很多0的矩陣，激光雷達的信息矩陣就是典型的稀疏矩陣，RGB攝像頭一般是稠密矩陣。

在汽車這種嵌入式領域，算力和存儲帶寬限制需要盡可能地降低權重規模，對模型進行剪枝或者說蒸餾，這種屬于主動將模型稀疏化，通常有四級，分別是Fine-grained、Vector、Kernel和Filter，分別對應單個權重、行或列、通道和卷積核。

英偉達對于最高級的fine grained做了特別優化，相對稠密模型，計算速度提高一倍，也就是算力數值高了一倍，英偉達公布的算力數值，一般默認是稀疏。如果沒有針對fine grained優化，那么計算速度還是與稠密模型時一致。順便說一句，對于激光雷達這種稀疏矩陣，人類目前沒有找到好的優化加速的方法。

算力數值實際和算法高度捆綁。若算法不匹配，最糟糕的情況下，算力只能發揮1%不到，也就是如果是100TOPS的算力，那么實際只發揮了不到1TOPS，這種情況不算罕見。

昇騰的軟件開發棧

圖片來源：華為

上圖是昇騰的軟件開發棧，CUDA還是必須使用，算子庫還是常見的cuBLAS，英偉達的GPU此時會更占優勢。

Transformer時代，存儲帶寬比算力數值更有價值。CNN時代，卷積之類的稠密算子占了90%以上的計算，而Transformer時代稠密算子所占的部分大幅下降，對存儲帶寬要求高的存儲密集型算子大幅增加數倍，80-90%的計算延遲都是由這些算子造成的。

存儲帶寬方面，昇騰910不計成本使用了HBM，不過2019年只有HBM一代，昇騰910的存儲帶寬是1TB/s，和目前主流AI加速器比差距較大；昇騰610自然無法用昂貴的HBM，只能是LPDDR4/5，估計是100-200GB/s之間；昇騰310考慮成本，存儲帶寬只有47.8GB/s。特斯拉二代FSD用了GDDR6做存儲，可輕易超過400GB/s。

考慮到華為的智能駕駛芯片是2019年確定設計框架的，這在2019年毫無疑問是全球最先進的，沒有之一，即便到了2023年，這個設計仍然不算落伍，但與英偉達和高通的下一代相比，難免出現差距。特別是Transformer對AI運算有非常大的改變，必須做出對應的修改。