剖析“周易”X2 NPU架构，以及软件平台为何开源？

安谋科技最近更新了“周易”NPUIP产品线，这次发布的新品是“周易”X2NPU。“周易”NPU产品系列布局如下图所示。从安谋科技官网的产品介绍来看，“周易”目前主要分成了Z系列和X系列。

大方向上，这两个系列在算力上存在差异。安谋科技产品总监杨磊在媒体沟通会上说，Z系列主要面向AIoT场景——通常采用Z系列NPU的应用对成本比较敏感；而X系列是偏高性能定位的，面向如“手机、汽车智能座舱、ADAS”等场景。

安谋科技执行副总裁、产品研发负责人刘澍则从架构的角度概括说，V1与V2架构更多用于AIoT；而“这次发布的X2系列，是第一个周易V3架构的NPU，单核算力提升、效率提升”加入了诸如“新的FP16与BF16支持”等设计。

比较不同往常的是，这次的媒体沟通会，安谋科技花了相当大的篇幅去谈技术。这篇文章，我们就尝试还原安谋科技对于“周易”X2NPU的技术解读。从安谋科技的数据来看，虽说目前端侧用于推理（inference）的NPU，超过一半以上都用了自研架构，但剩余采用IP授权方式设计的NPU，“周易NPU占的比例是最多的”。所以对“周易”X2NPU的技术解读，在NPU市场应当也会具有一定的代表性。

除了“周易”X2NPU的发布之外，安谋科技这次还谈到了”周易”NPU开源软件计划和生态伙伴计划——我们认为无论这个计划未来的执行情况如何，在碎片化的端侧推理NPU市场都有相当大的价值，无论对安谋科技自己，还是对整个市场。后文也将谈到这部分内容。

V3架构的灵活性和可扩展性

“周易”X2NPU就是基于V3架构的NPUIP，从上面的路线图来看，未来应该还会有更多NPU产品采用V3架构。安谋科技NPU研发高级总监孙锦鸿介绍了这代架构实现可编程、高度并行的弹性扩展的设计思路。

每个核有两大部分，其一是灵活的可编程单元，“采用VLIM结构，是通用向量处理单元”；其二是AI固定功能单元，“我们专门为tensor处理做了不同种类算子加速单元。和灵活单元有机结合，成为可扩展的核结构。”孙锦鸿说。

上面这张图给出了基本的框图。堆叠更多的NPU核心，达成10TOPS~80TOPS(int8数据格式）的算力扩展；另外，多核构成一个cluster，cluster本身可以再做扩展，最多达成320TOPS理论算力（最多4个cluster可达成这个理论算力水平）。当然还需要搭配NoC连接、片内存储资源，以及调度管理（TaskSchedulingManager）等。

上面这张图给出了不同层级的并行度支持情况。孙锦鸿明确了周易V3架构设计思路就是遵循并行和可扩展性，这对当代NPU而言也算是个常规思路了。指令和数据层面，“整个‘周易’NPU的设计核心思想在指令，还有数据处理单元的同构计算里做到了最大并行。如果是异构，我们将数据的Channel和Batch，甚至异构算子做并行，在同构和异构单元里得到统一。”最终通过OpenCL介面将不同扩展性的计算单元提供统一编程。

安谋科技列出“周易”V3架构与“周易”X2NPU的几个特点，也属于架构层面的总结（1）周易NPU团队定义的1000+专门针对不同场景的指令，基于VLIM结构，“由长指令和短指令构成，混合支持64bit和128bit指令包”；（2）支持AI固定功能加速，提供4KMAC矩阵，适用于CNN、RNN、Transformer等结构，提供可重置的结构单元，可适配新算子——尤其对汽车领域需求自定义算子的客户。这也是灵活性的一种体现；

（3）灵活功能单元部分，提供针对AI标量、矢量指令，藉由OpenCL做统一编程；每个基础单元可做到最高1024bit/cycle的数据处理；（4）加入FP16/BF16/FP32浮点支持，对于FP16的矩阵浮点运算支持到最高128MACs/cycle，孙锦鸿对此说“虽然我们的量化能力很强，但我们也希望支持一些原生的浮点单元”，尤其像汽车应用场景，提供额外的精度也是客户的需求；

部分特性可能是涉及到了更完整和附加设计的，（5）针对算力扩展，任务调度单元要达成较高的效率，以及给出友好的用户界面；（6）效率提升体现在，通过内部buffer和压缩技术，从存储和传输角度，降低带宽需求。“基于此，采用7nm工艺时，功耗可以控制在10TOPs/W。”

这些内容，虽然整体谈得还是比较概括，不过这对于我们理解端侧NPU的架构设计，仍然是相当有帮助的——国内愿意面向媒体去谈这些的企业也的确不多。其中的某些部分在后文会有展开。

“周易”X2NPU解析

基于可扩展性，X2 NPU的市场覆盖到了汽车信息娱乐系统、ADAS、手机/平板/PC、云与边缘侧的推理卡等。针对大算力推理卡的应用，杨磊也提到了GPT——前不久的GTC上，英伟达就更新了自家的推理产品线。可见以ChatGPT为代表的生成式AI，对于云与边缘数据中心来说，就推理侧提供了相当大的市场机遇。这可能也是安谋科技期望藉由V3架构与“周易”X2 NPU的扩展性特色去覆盖的市场。

既然最高能达成320TOPS算力（Int8），这里再展开说说“周易”X2NPU的扩展性和灵活性实现，以及安谋科技提供的一些第一方性能对比数据。

前文已经提到了，这代架构相较此前的单核方案，有了多核、多cluster的选择，达成了算力扩展，如上图所示。当然核心内部有自己的内部存储，到cluster这个层级也有个GlobalMemory，以及内部NoC连接各个核心，协调核间数据通信。多cluster层级，右边对应的也有NoC和可选的片内SRAM。

有个比较重要的组成部分是TaskSchedulingManager（TSM），负责任务在多核、多cluster间的调度。“这是‘周易’X2NPU最典型的形态。”杨磊说，“举例来说，比如汽车有10个摄像头，10路数据进来——每一路都跑一个检测算法。对我们来讲，就可以把它当成10个任务。如果只有4个核心，调度器会让空闲的核心做计算。”“这是动态、实时的调度解决方案。”

安谋科技给出的数据是，100ns硬件任务分发性能水平，充分利用多核计算资源。孙锦鸿稍稍分享了TSM的部分细节，具体如上图所示。“主控Host（CPU）只需要在内存里，根据队列关系进行任务排布，TSM单元就可以自动把合适的并行任务调度到NPU的核里面。”孙锦鸿表示，“这个调度过程完全不需要主控CPU参与”，“可以做到极大程度的并行，这些任务就可以通过无阻塞的任务生成进行合理排布。”

除了TSM之外，杨磊还特别谈到了用于节约带宽的I-Tiling方案——从介绍来看，这是一种将高分辨率的画面帧拆分成多个tile的技术。如此一来，小的tile用片内cache就能解决，减少与外部存储交换数据的操作，也就部分隐藏了外部带宽需求——理论上应该也能降低功耗，听起来和移动GPU的tile-based有点相似，虽然大概管线内所处阶段是不一样的。

“比如针对4K分辨率单路影像，做去噪声计算，需要40GB/s的带宽。”而I-Tiling切分以后，带宽需求可以降到4GB/s，也就是相当于降低了90%的带宽需求。“这是‘周易’X2NPU里面，我们做的特别好的技术升级。”

上面这张图给出了周易X2的更多特性，除了前文已经概括了的V3架构、算力单元可扩展、I-Tiling、实时任务调度器、混合精度支持、较低的功耗水平之外，还有几个特性。

其一是“优化的Transformer性能”——这一点好像是当代AI芯片，尤其高算力AI芯片集中火力的一个方向，毕竟GPT之类的预训练系统都是衍生自Transformer。杨磊也提到，汽车领域大量采用Transformer模型——基于分割检测。

孙锦鸿说：“我们的IP可以很好地处理Transformer模型，对Transformer结构加速有很好的优化。”上面这张图比较了Swin-Transformer——这是一种视觉Transformer，经常用于图像分类与密集型识别任务。这张图比较了“周易”X1、X2，以及某个“汽车SoCA”的性能差异。

“除了一些MAC配置比较重的算子外，我们针对Softmax、InstanceNormalization、LayerNormalization、Slice、矩阵运算等都有合理优化，才能达到这个实测结果。”孙锦鸿表示，“另外，因为Transformer的自注意力模型的block有很多不同的定制化需求，我们也提供一种叫primitive（原语）的新方法。”

对于开发来说，primitive一般是指更基础的介面，可用于构建更为复杂的程序元素或介面。这里应该是说让更有余力的开发者从更低层级，更好地用上算力资源，以更高的效率和性能去跑Transformer。这对于“周易”X2NPU应用于汽车ADAS、云端推理加速卡会有很大的价值。

除此以外，“周易”X2NPU的其他特性还包括“增加无损的权重压缩（weightcompression）技术”——主要也是起到节省带宽的目的；面向手持设备做了专门优化，包括拍照的AI降噪，视频的AI超分和插帧——杨磊为此还列举了“周易”X2NPU的方案示例，达成30TOPS算力的NPU，用于手机、平板和PC时，对暗光拍摄降噪，以及视频会议的AI超分、插帧都有帮助。

安谋科技给出了第一方的基准测试对比数据。上面这张图对比的除了“周易”X2NPU之外，还包含三款竞品，被标注为“SoCG1”“SoCG2”“SoCD9”，对端侧推理GPU了解的同学可以猜一猜对比的都是谁（骁龙和天玑？参考骁龙8Gen1的AIE标称的AI理论算力为27TOPS）...

这个对比是客户端方向的，不过并未明确核心数之类的配置（只说是相似的MAC单元配置，可能是杨磊在谈示例的时候，提到的3核30TOPS配置方案）；对比的具体是ETH的AIBenchmark——手机上比较常见的AI基准测试。“可以看到精度方面，X2能匹配这些国际旗舰SoC，甚至说比竞品更好一点。”孙锦鸿说。

“在包括MobileNet、UNET、超分、DPED，或者YOLO等典型网络，我们和竞品旗舰SoC比有明显的性能优势。X2在架构和性能上能够达到国际一线SoC的水平。上述性能比较都是基于相似的MAC配置来做的。”

汽车方面的对比，也是跑了一些典型的网络。这里竞品比较的“VendorC”，只说是“流行的SoC解决方案”。“相比该SoC，X2最多有高达260%的优势”——主要说的MobileNetV2网络的对比。

开发软件平台，和碎片化的解决之道

有了硬件，自然就需要配套的开发SDK。安谋科技的方案是周易Compass软件平台。下面这张图给出了大致的框架和构成。

包括上层对接主流的AI框架；AI模型部分包含了“广泛验证过的模型，放在公开的modelzoo里面”；中间层，囊括了软件优化单元、模型量化部件等各组成；底层，“可以对接Linux、RTOS或ArmNN”；“并且提供NPU的simulator”。

“我们也接入了TVM的设计（用于深度学习系统的一套compilerstack），能够有效地和Arm的其他IP，包括CPU、GPU结合起来，形成合理、异构运算调度”；以前安谋科技的产品这部分应该是只支持ArmNN的。这次的更新也就达成了更为完整的异构计算解决方案。

孙锦鸿将“周易”Compass软件平台的特点概括为：主流神经网络框架支持，而且因为IR（IntermediateRepresentation）公开了，用户可以绕过框架去用NPU资源；支持混合精度量化，对称和非对称量化，“还有一些Perlayer/Perchannel的量化方式”，“我们在这个技术领域有较深的积累”；提供OpenCL和primitive的开发方式；“做了很多算子融合，针对CNN、RNN、Transformer做了优化”，“通过算子融合，可以达到最大的性能提升”；“支持不同种类的model”；“提供IDE、Debugger、Profiler调试工具”。

值得一提的是，孙锦鸿谈到了“结合灵活编程、高效的算子处理”，“支持很多优化过的算子”，所以跑FastRCNN/MaskRCNN时，周易NPUIP占用的CPU时间更少，“我们可以大大节省和CPU的交互”。

另外，孙锦鸿特别提到了GraphOptimization图优化策略，包括针对Transformer的constantfolding；CSE（公共子表达式消除）优化，算子融合“把并行的分支合成到唯一分支的执行力，减少运算时间”；transpose优化，减少数据搬移动作；Crop/pad操作融合，提高运算效率等。

杨磊强调了开发过程中“自定义算子”的易于部署，“‘周易’Compass软件平台已经支持上百种AI算子或AI层，也支持上百种AI模型。希望通过这样一套周易Compass软件平台来提供全部的软件模型。”不过周易NPU也具备“完全可编程性”，“客户可以开发新的算子。尤其在汽车领域，无论模型、数据对客户来说都是核心资产，算法中需要采用很多自定义算子。”

对于开发者而言，借助C/OpenCL可实现自定义算子，用工具链中的编译器将算子注册到模型编译器，部署私有模型。“整个过程不需要我们参与，完全由客户自己实现。”杨磊说，“今年我们有个汽车领域的合作伙伴，自己开发了大约40个算子。”“汽车场景对自定义算子需求还是很强烈。”

前面提到一点，“周易”Compass软件平台前端的IR部分公开了，这应该是安谋科技NPU开源软件计划的一部分。NPU开源计划和生态伙伴计划推向市场的大背景，是推理AI软硬件的碎片化——换句话说就是AI推理的市场玩家多样化，每家都用各自的软件栈——安谋科技统计了60个AI推理芯片项目，发现有将近40种工具链。客户和开发者一旦要换个平台，迁移是个麻烦的过程。

另一方面，杨磊提到“我们发现，在软件部署的过程中，（部分客户）存在很强烈的白盒开发需求，希望工具链是以源代码的形式提供的。”“越是以算法和数据为核心的合作伙伴，越是有强烈的软件工具链白盒诉求。”

所以安谋科技从2022年开始做开源计划项目的准备，目前的第一阶段开放了第一部分源代码：除了前面提到的IR，上图中的绿色部分都做了开源，包含解析器（parser）、量化（quantilization）、驱动和调度（runtime）。基本就是杨磊所说客户白盒开发需求涵盖的部分。答记者问时，杨磊说下一步还会陆续放出更多的源代码。

除此之外，这个计划比较有趣的部分是在于对第三方NPU的支持。主要是有自研NPU需求的客户，“我们把软件开源之后，能帮助到他们节省50%的软件工作量。他们可以参考、兼容我们开源的解决方案。”这不失为一种开拓自家NPU生态的方法。

这里安谋科技更多在想的，应该是“更欢迎自研NPU可以兼容周易架构”，如此一来则“在硬件开发和软件开发上，大概能节省超过50%的工作量”。

在“NPU开源计划”之外，配套的还有生态伙伴计划。即除了芯片设计合作伙伴，也将其他层级的合作伙伴拉入伙，比如OEM厂商，汽车领域的Tier1、Tier2，以及软件开发者等等。这个计划“面向上下游所有可能的参与者”。对于安谋科技而言，不仅是“周易”NPU，“星辰”CPU、“山海”SPU、“玲珑”ISP/VPU都涵盖其中。

“我们希望通过生态伙伴计划，软件和应用开发者能够从上到下打通他们方案的应用场景，从基础的做产品模型展示，到最终产品落地。我们也会配合合作伙伴做一些联合推广和营销，包括技术峰会、论坛、培训等。”杨磊表示，“截止到目前，已经有40家合作伙伴参与到了生态伙伴计划中，包括汽车领域内的芯片供应商、Tier1、Tier2和算法厂商，也有AIoT、智能手持设备、高性能计算基础设施等场景的合作伙伴。”

随着AI计算愈发走向成熟，这类芯片现在百花齐放的局面很快会走向终结：当年GPU还只用做图形渲染加速时就是如此。对于现阶段的NPU而言，软件平台、工具链显然是重头戏。孙锦鸿就谈到安谋科技开发软件的团队规模，是大于硬件团队的。“我们的核心差异，就在于投入大量人力去做深入的通用软件栈开发。”这本身就是该市场走向成熟的某种体现。且随着生态的扩大，这部分的负荷还会越来越重，直到市场剩下为数不多的市场参与者。

“‘周易‘X2NPU现在已经到了成熟阶段，可以正式交付客户。并且已经有多家合作伙伴在基于新一代的‘周易’X2NPU，以及X系列的IP去做芯片开发。”杨磊说，“今年会有多款搭载’周易’X2NPU的芯片产品问世。”“无论汽车，还是手机、平板或桌面台式机等领域，都已经有了α客户。”这也是NPU开源计划和生态伙伴计划迈进的第一步。