老話常說，“你付出什么，就得到什么”，這可能是總結接下來幾段內容的最簡單方式，我們將介紹Imagination的新OpenCL計算庫。如果你沒有時間繼續閱讀，只需記住這一點：我們能夠從GPU中擠壓出更多的計算和AI性能，因為我們在這些新軟件庫的精心設計上投入了大量工作，這樣我們的客戶就不必再投入這些工作了。對于一些客戶來說，這種開箱即用的體驗正是他們完成工作所需的。而對于其他客戶，特別是那些正在開發自己的自定義庫/內核的客戶，Imagination的計算庫以及相關的支持材料和工具，是他們在開發和性能目標上取得成功的一個完美起點。

Imagination多年來一直在構建支持OpenCL的GPU，用于計算應用。我們與許多企業合作，這些企業擁有自己的NPU（神經處理單元），但需要一個GPU（通用GPU）來提供NPU通常不具備的編程靈活性。我們還看到市場上普遍認識到靈活性是必不可少的，尤其是在從“功能到性能再到優化”的開發者旅程中針對自己的計算算法時。我們在之前的文章《擁抱邊緣AI中的靈活性》中討論了通用加速相對于特定領域加速的優勢，并強調開發者的賦能在于提供適合工作的軟件。

什么是正確的軟件呢？

數學庫和神經網絡庫被廣泛認為是在可編程平臺上高效執行AI應用和其他計算密集型工作負載的基本構建塊。車內駕駛員監控應用、激光雷達、雷達、視覺預/后處理算法，甚至是像LLM這樣的基礎模型中的transformer塊的關鍵處理元素，都依賴于底層優化的庫。對這些基本構建塊的需求催生了大量的開源項目（如clBLAS、vkFFT、xnnpack等），任何開發者現在都可以快速訪問并在他們的應用中使用這些庫，以實現其功能。

然而，最初的完成工作的熱情往往很快會被失望所取代，因為開發者發現，使用開源庫的性能遠遠低于他們基于可用硬件TFLOPS/TOPS的預期。隨后，這種失望很快會變成持續的挫敗感，因為用戶面對的現實是，要解決這些問題，需要深入了解硬件微架構和開發者工具。

這是一個新問題嗎？

在我職業生涯的早期，我花了幾年時間深入優化用于音頻和視頻算法的DSP代碼，任何在邊緣計算領域工作過的人都會講述類似的故事：通宵達旦地吃著披薩，與算法、編譯器和硬件調試器斗爭，以獲得所需性能。盡管自那時以來，技術取得了許多進步，比如新的并行編程語言和智能編譯技術，但歸根結底，情況并沒有太大改變。對最高性能的需求依然存在，而這只能通過手工優化的算法和底層庫及內核來滿足。如果沒有這些性能庫，最近流行的“加速計算”這一術語就無法實現其承諾，即充分利用底層硬件的潛力來加速計算任務。換句話說，如果不投資于軟件，客戶就永遠無法真正解鎖硬件的潛力。這是一個新問題嗎？顯然不是！從任何系統中獲得最優性能的挑戰一直都很困難，并且仍然如此。解決這個問題需要廣泛的專業知識：1. 對算法及其算法實現選擇的深刻理解（通常問題具有多維度，有許多分解方式可供選擇）。
2. 深入了解硬件微架構以及可用于利用上述架構選擇的各種選項。3. 了解編程語言的靈活性和功能，以及相關編譯器的“智能”。4. 在一段時間內持續應用上述知識，為用戶可能需要的多種可能性開發良好的覆蓋范圍。優秀的程序員能夠將所有這些要素結合在一起，并且再加上只有最有經驗的編碼人員才能掌握的一點點魔法，從而從硬件中獲得非常好的甚至最優性能的。但這樣的程序員是稀缺的。

因此，為了讓加速計算的承諾對每個人來說都可實現，Imagination將其專業知識應用于這個問題。畢竟，我們的工程師是最適合為我們自己的硬件創建優化庫的人。

Imagination的解決方案是什么？Imagination的GPU產品的靈活微架構為智能映射和并行化工作負載提供了許多機會，以最大化計算引擎和內存層次帶寬（GPU內部和外部）的利用率。為了實現最優性能，Imagination的一個跨職能專家團隊解決了上述所有問題，并應用了我們對運行時系統中動態元素的深入理解，例如運行時OpenCL編譯器和硬件的動態調度。從這項活動中獲得的經驗反饋到硬件和編譯器設計的改進中，通過我們的AI產品路線圖，這個良性循環將持續進行。在發布時，Imagination的OpenCL計算庫通常能夠實現比客戶使用開源解決方案所報告的性能提升3倍到4倍的更好結果。

在新發布的DXS GPU中，這些庫與專注于計算的硬件改進相結合，例如額外的SPU（可擴展處理單元）和額外的FP16流水線，對于許多計算工作負載，相比我們上一代的汽車GPU，性能提升了10倍或更多。

還有什么？

我們這些基礎庫的目標是專注于我們作為IP公司的核心價值：最大限度地發揮我們芯片的性能，并使用戶能夠做到同樣的事情。但除此之外，我們還在做什么？我們現在專注于兩個關鍵領域：1. 提供參考計算和AI工具包，使客戶能夠在實際用例中利用這些計算庫。

2. 構建我們的領域專家合作伙伴生態系統，幫助客戶通過解決方案和服務加速其上市目標。

我們最近與MulticoreWare和澎峰科技的合作就是創新合作伙伴基于我們的計算庫構建AI解決方案，并利用我們的參考工具包的兩個范例。

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澎峰科技為希望加速AI的企業開發異構計算軟件堆棧和基礎設施解決方案。我們使用Imagination的計算軟件解決方案在Imagination GPU上運行各種AI應用，包括我們的LLM推理引擎PerfXLM，迄今為止與CPU相比性能提升高達100%，而移植所需的時間極少。

——澎峰科技首席執行官張先軼

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