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[人工智能]芯片设计方向分类讲解

一、问题背景

曾经有朋友问我一个问题(我们都是芯片设计岗):你的设计方向是什么?

我当时主要参与的项目是SLAM相关的模块硬化,显然很可能他并没听说过SLAM,因此也无法了解我做的是什么。

目前主流的芯片设计方向划分方式是按照业务来划分:例如芯片设计(图像处理方向)针对开发图像应用的设计人员,芯片设计(SOC)针对系统集成,芯片设计(机器学习)可能针对专门的AI加速器。

那么问题来了,一方面按业务来分类很难突出一个设计方向的重点(不可能所有芯片设计人员知识面完全一样);另一方面当处理业务比较冷门时,交流成本极高,例如我需要告诉别人我从事SLAM相关模块开发,首先要让别人理解SLAM(同时定位与地图构建)是什么。

因此经过分析与思考,我认为按照软硬件协同工作方式来进行划分十分有效,共划分为3类。

1、不可编程模块;

2、弱可编程模块;

3、强可编程模块;

一、不可编程模块

首先“编程”的概念可以看做软件人员通过编写代码控制硬件的过程。“不可编程”指硬件在功能上不可改写,软件人员只能通过调节硬件参数等行为“微调”硬件,硬件是十分固定的。

如上图所示,按照数据来源分为“离线模块”,“在线模块”。即如果来源于不受软件控制的“第三方”,例如图像censor,称为“在线模块”。如果来源于受控的源头,例如从DDR中读取数据,则称为“离线模块”。

二、弱可编程模块

弱可编程模块在不可编程模块基础上增加了硬件灵活性。硬件可以在一定程度上由软件支配,搭建出不同的功能电路。

?

上图中可以搭配出ABC中任意组合的运算功能电路。ABC是需要很多cycle才可完成的运算,例如图像卷积(CONV)、图像切块(VCR)、数据搬运(DMA)等等。

由于电路功能变化多端,数据来源一般完全可控“离线模式”,默认来源DDR。

三、强可编程模块

?强可编程模块进一步减小软件控制颗粒度。可以理解“弱可编程”模块中硬件接受的是“大指令”-每条指令可能花费几千cycle。而强可编程模块接受的“小指令”则是精确到cycle执行的指令。普通的CPU/DSP/MCU均是强可编程模块。

?

每个强可编程模块都被ISA(指令集架构)抽象化,软件与硬件被ISA分开。硬件人员按照ISA设计电路,软件人员按照ISA开发应用,同弱可编程模块一样,强可编程模块肯定是离线模块。

四、总结

?本文提出了一种划分芯片设计方向的方法,清楚的划分各个芯片设计岗位,可以直接根据岗位名称知道其知识面,大家可以参考。

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加:2021-07-13 17:28:06  更:2021-07-13 17:28:56 
 
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