中国北京 - 2023年4月4日 - Imagination Technologies中国董事长白农近日在中国电动汽车百人论坛上发表演讲,探讨了车规半导体核心IP技术如何推动汽车智能化发展,并接受了媒体采访。本次论坛上,他强调了IP技术在汽车产业链中日益重要的地位和供应商的位置前移。类比手机行业的发展,汽车产业需要IP与产业链更加紧密的合作。白农认为,在当前国产芯片的大背景下,核心IP显得尤为重要。
车规半导体IP技术的发展助力智能网联汽车
白农指出,IP技术是半导体行业的基石,推动了汽车智能化的发展。以Imagination的GPU为例,超过17年里9代GPU产品进入了汽车市场,超过3亿台基于PVR GPU的设备上车。Imagination是最早拥有GPU硬件虚拟化技术的IP厂商,实现一芯多屏并确保功能安全,提高了座舱体验。而Imagination 神经网络加速器NNA则加速了ADAS/AD落地。此外,Imagination的高性能车规级CPU升级域/区域控制器,有助于汽车电子架构中央集成化与异构计算趋势。白农认为,在IP层面,GPU + CPU + AI加速器的IP级别多核异构架构才能满足高等级自动驾驶的安全需要。
从2019年开始,Imagination推出全新架构的A系列GPU,成为当时行业最高性能的GPU IP之一,并获得了国内一些汽车芯片企业的青睐和采用。Imagination正在加快步伐一年一代的迭代产品,而每系列可以根据应用场景的需求来配置性能,功耗和成本等关键参数。在2020年,Imagination推出了针对汽车市场的BXS系列GPU,取得了巨大的成功,获得了ISO26262认证并赢得了许多一线厂商的信任。今年1月份,Imagination隆重推出了其新一代GPU IP产品IMG DXT,其单核达到2.25T的浮点运算能力和72GB像素填充能力,以及强大的AI推理能力,同时支持光线追踪技术可配置化和可扩展化。Imagination期待与汽车企业一起利用D系列GPU IP为汽车智能化应用带来创新性的突破,并设计出中国领先的舱驾一体芯片。想象力和创新将是实现这一目标的关键。
Imagination在中国持续投资并强化生态建设
白农指出,未来车规半导体IP技术的发展将继续推动汽车产业的变革和升级,为车联网、自动驾驶等新兴领域提供更加安全、高效的解决方案。他呼吁各产业链环节更加紧密地合作,共同推进车规半导体IP技术的研发和应用。Imagination在过去三年里深刻感受到IP与产业链的结合越来越紧密,尤其是在中国。为此,Imagination已经加大在中国的投资,建立了软件的研发团队,并与生态伙伴、开发者、下游客户等建立合作,以更好地服务于中国的产业链和客户,加速中国汽车产业的发展。
此外,白农还提到,Imagination正在思考IP公司在中国产业界的新的定位,从销售导向转变为市场导向,根据本地市场和客户的要求定义产品,并加强提升技术人员提升对客户支持的能力。与此同时,Imagination也与产业链的各环节的玩家合作,帮助他们造芯,并与OEM共同定义计算架构,制定芯片选型标准。与Tier1一起联合打造高竞争力和差异化的驾舱或者ADAS方案,同时与软件算法公司的软硬一体协同优化。这些措施旨在更好地赋能汽车产业的发展,也是Imagination在中国的重要战略之一。
最后,白农在中国电动汽车百人论坛上的演讲引起了与会嘉宾的广泛关注和探讨,为中国半导体及汽车产业的发展提供了新的思路和方向。作为全球领先的半导体知识产权和技术提供商,Imagination将继续致力于推进车规半导体IP技术的创新和应用,为全球汽车产业的发展注入新的动力。
好文章,需要你的鼓励
AWS在纽约峰会上发布Amazon Bedrock AgentCore,这是一个企业级AI代理构建、部署和运营平台。该平台支持开源框架如CrewAI、LangChain等,提供运行时、内存、身份管理、可观测性等核心服务。Box、巴西伊塔乌银行等企业已开始使用该平台构建生产级应用。平台采用按需付费模式,目前在部分AWS区域提供预览版,2025年9月16日前免费试用。
MBZUAI研究团队发布了史上最大的开源数学训练数据集MegaMath,包含3716亿个Token,是现有开源数学数据集的数十倍。该数据集通过创新的数据处理技术,从网页、代码库和AI合成等多个来源收集高质量数学内容。实验显示,使用MegaMath训练的AI模型在数学推理任务上性能显著提升,为AI数学能力发展提供了强大支撑。
网约车巨头Uber宣布与中国科技公司百度达成多年战略合作,计划在美国和中国以外地区推出数千辆自动驾驶出租车。服务将从今年晚些时候开始,首先在亚洲和中东的未指定国家推出。百度的Apollo自动驾驶汽车已在中国11个城市运营,成本仅为3.7万美元,远低于行业平均的20万美元。用户可选择乘坐自动驾驶车辆或人工驾驶车辆。
这项由多个知名机构联合开展的研究揭示了AI系统的"隐形思维"——潜在推理。不同于传统的链式思维推理,潜在推理在AI内部连续空间中进行,不受语言表达限制,信息处理能力提升约2700倍。研究将其分为垂直递归和水平递归两类,前者通过重复处理增加思考深度,后者通过状态演化扩展记忆容量。