集微网消息，随着 5G、人工智能、IoT 等技术的发展，万物互联时代扑面而来，算力需求将越来越大。根据华为发布的《智能世界2030》报告预测，到2030年，人类将进入YB数据时代，通用算力将增长10倍、人工智能算力将增长500倍。未来计算将面临物理极限的挑战，而GPGPU有望成为这一问题答案。
这和芯动力联合创始人李原的观点不谋而合。“CPU+GPU”可能会是未来很多场景的的解决方案，这一架构既包含CPU在通用编程方面的优势，又结合GPU高效率的特点，将是未来计算的发展方向”，李原在接受集微网采访时如是说。
算力经济时代，归国开启“芯”旅程
实际上，从2008年在美国加州创立 IPG Communications，承接通讯基站大型芯片设计项目，到后来将公司出售给Mindspeed（2013 年被Intel收购），李原和其团队一直在为未来寻找新的发展方向。
李原回忆称，“我们已经看到专用芯片（ASIC）正走向极限。ASIC专用性很强，且效率非常高，但开发周期较长，使其在变化莫测的市场和客户需求下疲于奔命。”另外当时正值AI计算行业百花齐放，CPU、GPU 、FPGA以及专用TPU等技术路线都浮出水面。
经过调查发现，英伟达采用GPU作AI计算的效率只有0.5%，这意味着整个芯片面积上仅有0.5%的晶体管用于计算。因此在李原看来，英伟达虽是并行计算领域真正的开拓者，但显然GPGPU领域前景十分广阔。
是否能够用软件做到和专用芯片同等的效率？
李原团队就此确认了新方向：做既通用性能又高的产品。随之而来的，便是可重构GPGPU芯片架构“RPP”的诞生，以及归国创立珠海市芯动力科技有限公司。
如果说GPU天生为数据的批量处理而生，那么可重构架构就是助其实现灵活高效特性的关键所在。据了解，芯动力即将推出的R8 芯片基于可重构架构，除了具备专用芯片所没有通用编程性，面积效率比可达到英伟达同类产品的7~10倍，能效比也超过3倍。
尽管如此，李原直言，架构并非为效率而生，而是为用户、软件产生的，“Intel深谙这一点，生存要仰赖客户，用户的生态环境要远远优先于自己的生态环境”。
由于懂得这一点，芯动力在可重构计算普及难的问题上采用了被广泛接受的CUDA语言。公司成立之初，芯动力便专门设计了适用于CUDA语言的可重构架构，使得基于“RPP”架构的芯片计算效率逼近ASIC。
采取侧翼渗透战略，从边缘切入GPU计算领域
有了技术优势，市场选择又是一个难题。纵观全球，英伟达已经凭借其 GPU 产品成为云端训练市场的垄断者，英特尔、AMD 等巨头也在积极发力 AI 芯片市场。李原指出，和行业大厂相比，初创企业在规模、市场、资金投入以及资源方面都存在短板。因而对于一家初创公司而言，先要找到自己的定位，活下来。
在李原看来，公司兼具技术与专利优势，与其和英伟达正面交锋，不如找其薄弱处进行刺穿—比如边缘计算。
在数字时代，全球每天产生的数据约有540万亿兆（MB）。海量数据从终端传输到云端，通常会遇到通讯延时的问题，若部分数据先通过边缘层进行本地计算，则能够降低成本并提高效率。李原向集微网透露，芯动力将先着手布局工业自动化领域，同时也尝试进入视频处理领域。第一款应用于边缘服务器的芯片R8已经流片，采用三星14nm工艺，算力达到32 TOPS，功耗小于14W。
他补充说，“我们会在并行计算领域继续向前开拓。”举例来说， GPU吞吐量大、延迟大的计算特点使其做实时信号处理会受到限制，但可重构架构具备实时性，因此未来通讯基站的上下变频模块，GPU具备巨大优势。
李原预测，未来计算的发展方向将是CPU+GPU，“这种组合在工业领域可拓展的方向相当大，很少有能够替代的分析技术。这一方案不仅兼具效率与编程性，同时开发周期又快。也正因如此，基于对硬件优化的解决方案逐渐被淘汰了。”
而在GPGPU市场发展进入快车道的同时，中国已经成为GPU技术的最大用户，需求场景覆盖短视频、安防、智能交通、智慧物流等各行业并行计算领域。这一趋势之下，也要求国内企业不断构筑产品与技术优势。
戒骄戒躁，脚踏实地做“真”产品
对此，李原强调称，“得到客户的认同，企业才能生存下来。”他解释说，“和其他公司相比，我们更加注重长远的东西，更加注重怎样才能真正取得优势，怎样才能够被客户所认可。”这并非是针对融资或者造势方面的考量，而是一家产品公司总得拿出最真实的东西来证明自己。
“脚踏实地”是李原在采访中多次提及的词汇，就像这支平均从业经验达15年的海归芯片团队最初选择珠海，也是基于同样的原因。李原称，回国创业缺少的不是资金也并非人才，而是一份脚踏实地，“珠海是一个比较接地气的城市，这里的半导体公司经验积累深厚，产品周期快，产品线覆盖也比较全面。”
随着AI计算赛道玩家越来越多，企业生存与发展面临的挑战愈来愈大。李原认为这是国内市场的一个优势：只有在最激烈的竞争中存活下来，才有继续发展的可能。他举例说，“封装工艺给我们带来了一个非常好的机会。芯片采用Chiplet集成封装的设计是一个非常有潜力的方向”。在技术趋势上，Chiplet“小芯片”设计被认为是延续摩尔定律的关键技术。
尽管业界尚未制定一套统一的技术标准，导致Chiplet市场目前仅有少数参与者。但李原表示，该公司已经和封装合作伙伴展开研发。李原强调，技术的优势总会逐渐消失。因为技术更迭很快，再伟大的技术都不会永远持续下去，“我们不停的学习，不停透过市场得到反馈，在学习中不停创造才是最重要的。”
这样一家低调而踏实的企业一直以来也备受投资机构的看好。今年3月，芯动力获得合创资本投资，目前其新一轮融资正在进行中。
合创资本副总裁刘华瑞表示，边缘计算是AI落地的一个重要的场景，芯动力的RPP架构能够在现有的AI生态环境下提升算力，降低成本和功耗，必将在市场上发挥重要的作用。李原博士及其团队在大型数字芯片方面有深厚的经验，对产业链非常熟悉，在目前全产业链都资源紧缺的情况下还能够顺利完成MPW的投片，实属不易。