为什么计算软件库是AI成功的关键

老话常说，“你付出什么，就得到什么”，这可能是总结接下来几段内容的最简单方式，我们将介绍Imagination的新OpenCL计算库。如果你没有时间继续阅读，只需记住这一点：我们能够从GPU中挤压出更多的计算和AI性能，因为我们在这些新软件库的精心设计上投入了大量工作，这样我们的客户就不必再投入这些工作了。对于一些客户来说，这种开箱即用的体验正是他们完成工作所需的。而对于其他客户，特别是那些正在开发自己的自定义库/内核的客户，Imagination的计算库以及相关的支持材料和工具，是他们在开发和性能目标上取得成功的一个完美起点。

Imagination多年来一直在构建支持OpenCL的GPU，用于计算应用。我们与许多企业合作，这些企业拥有自己的NPU（神经处理单元），但需要一个GPU（通用GPU）来提供NPU通常不具备的编程灵活性。我们还看到市场上普遍认识到灵活性是必不可少的，尤其是在从“功能到性能再到优化”的开发者旅程中针对自己的计算算法时。我们在之前的文章《拥抱边缘AI中的灵活性》中讨论了通用加速相对于特定领域加速的优势，并强调开发者的赋能在于提供适合工作的软件。

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什么是正确的软件呢？

数学库和神经网络库被广泛认为是在可编程平台上高效执行AI应用和其他计算密集型工作负载的基本构建块。车内驾驶员监控应用、激光雷达、雷达、视觉预/后处理算法，甚至是像LLM这样的基础模型中的transformer块的关键处理元素，都依赖于底层优化的库。对这些基本构建块的需求催生了大量的开源项目（如clBLAS、vkFFT、xnnpack等），任何开发者现在都可以快速访问并在他们的应用中使用这些库，以实现其功能。

然而，最初的完成工作的热情往往很快会被失望所取代，因为开发者发现，使用开源库的性能远远低于他们基于可用硬件TFLOPS/TOPS的预期。随后，这种失望很快会变成持续的挫败感，因为用户面对的现实是，要解决这些问题，需要深入了解硬件微架构和开发者工具。

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这是一个新问题吗？

在我职业生涯的早期，我花了几年时间深入优化用于音频和视频算法的DSP代码，任何在边缘计算领域工作过的人都会讲述类似的故事：通宵达旦地吃着披萨，与算法、编译器和硬件调试器斗争，以获得所需性能。尽管自那时以来，技术取得了许多进步，比如新的并行编程语言和智能编译技术，但归根结底，情况并没有太大改变。对最高性能的需求依然存在，而这只能通过手工优化的算法和底层库及内核来满足。如果没有这些性能库，最近流行的“加速计算”这一术语就无法实现其承诺，即充分利用底层硬件的潜力来加速计算任务。换句话说，如果不投资于软件，客户就永远无法真正解锁硬件的潜力。这是一个新问题吗？显然不是！从任何系统中获得最优性能的挑战一直都很困难，并且仍然如此。解决这个问题需要广泛的专业知识：1. 对算法及其算法实现选择的深刻理解（通常问题具有多维度，有许多分解方式可供选择）。
2. 深入了解硬件微架构以及可用于利用上述架构选择的各种选项。3. 了解编程语言的灵活性和功能，以及相关编译器的“智能”。4. 在一段时间内持续应用上述知识，为用户可能需要的多种可能性开发良好的覆盖范围。优秀的程序员能够将所有这些要素结合在一起，并且再加上只有最有经验的编码人员才能掌握的一点点魔法，从而从硬件中获得非常好的甚至最优性能的。但这样的程序员是稀缺的。

因此，为了让加速计算的承诺对每个人来说都可实现，Imagination将其专业知识应用于这个问题。毕竟，我们的工程师是最适合为我们自己的硬件创建优化库的人。

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Imagination的解决方案是什么？Imagination的GPU产品的灵活微架构为智能映射和并行化工作负载提供了许多机会，以最大化计算引擎和内存层次带宽（GPU内部和外部）的利用率。为了实现最优性能，Imagination的一个跨职能专家团队解决了上述所有问题，并应用了我们对运行时系统中动态元素的深入理解，例如运行时OpenCL编译器和硬件的动态调度。从这项活动中获得的经验反馈到硬件和编译器设计的改进中，通过我们的AI产品路线图，这个良性循环将持续进行。在发布时，Imagination的OpenCL计算库通常能够实现比客户使用开源解决方案所报告的性能提升3倍到4倍的更好结果。

在新发布的DXS GPU中，这些库与专注于计算的硬件改进相结合，例如额外的SPU（可扩展处理单元）和额外的FP16流水线，对于许多计算工作负载，相比我们上一代的汽车GPU，性能提升了10倍或更多。

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还有什么？

我们这些基础库的目标是专注于我们作为IP公司的核心价值：最大限度地发挥我们芯片的性能，并使用户能够做到同样的事情。但除此之外，我们还在做什么？我们现在专注于两个关键领域：1. 提供参考计算和AI工具包，使客户能够在实际用例中利用这些计算库。

2. 构建我们的领域专家合作伙伴生态系统，帮助客户通过解决方案和服务加速其上市目标。

我们最近与MulticoreWare和澎峰科技的合作就是创新合作伙伴基于我们的计算库构建AI解决方案，并利用我们的参考工具包的两个范例。

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澎峰科技为希望加速AI的企业开发异构计算软件堆栈和基础设施解决方案。我们使用Imagination的计算软件解决方案在Imagination GPU上运行各种AI应用，包括我们的LLM推理引擎PerfXLM，迄今为止与CPU相比性能提升高达100%，而移植所需的时间极少。

——澎峰科技首席执行官张先轶

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