助力AI算法芯片化，新思科技推出专用指令集处理器设计工具

S/自动驾驶AI芯片及解决方案厂商Mobileye，此外还收购了AI芯片公司Movidius；2018年，亚马逊也曝光了自己的云端AI芯片；不久前，特斯拉也推出了自己的自动驾驶AI芯片。

在国内市场也同样如此，在过去的一年，我们可以看到，百度发布了自己的云端AI芯片“昆仑”，云知声、Rokid、云天励飞等AI算法厂商都推出了基于自己算法定制的AI芯片。

显然，对于AI算法厂商来说，自己来做AI芯片或模组，一方面可以脱离单纯的AI算法授权的商业模式，脱离AI算法领域的激烈竞争，通过向产业链上下游延伸，拉高竞争壁垒，同时可以提升自身的核心竞争力，推动生态建设，加速AI算法的产品化落地。但是，对于大多数的AI算法厂商来说，由于缺乏半导体芯片的研发人才积累、技术积累和经验积累，这也使得他们在将AI算法芯片化的过程中会遇到非常多的难题和挑战。针对这这一趋势，全球知名的EDA工具及IP厂商新思科技（Synopsys）早前就推出了一套能够实现专用指令集处理器（ASIP）开发流程自动化的工具——ASIP Designer，可以助力AI算法厂商快速高效的实现“算法芯片化”。

什么是ASIP？

ASIP即“专用指令集处理器（内核）”，是针对特定应用场景的功能需求而设计的一类“指令集处理器”。与之相对的是，比如Arm的Cortex CPU内核则是属于“通用型指令集处理器”。相对于“通用型指令集处理器”，ASIP在特定应用场景下可以获得更为出色的性能、面积、功耗和成本等竞争优势。

这里需要区别的是，ASIP并不等于专用型处理器ASIC，我们通常所说的ASIC芯片是一个完整的芯片，其不仅包括针对特定算法设计或优化的内核，还包括了外围的电路、接口等等。

ASIP有何优势？

对于算法厂商来说，虽然市场上有很多现成的处理器内核可选，但为了覆盖更多的用户和市场，这些处理器内核往往都是偏向“大而全”，性能、面积、功耗也一定不是理想的。并且，这些内核都是固定的，难以进行修改的，更不能根据自己的应用需求去优化。

针对客户的特定需求来说，买来的处理器内核可能只有部分指令用得上，有很多的指令是用不上的，这就造成了浪费。比如，算法厂商需要设计一个处理器来跑自己的20条指令，如果要用Arm内核来做，可能其内部很多指令用不上，同时还需要搞定Arm内核里面的初始化和驱动，这就需要增加很多的指令，还会遇到面积、功耗、启动时间等一大堆的问题。

相对而言，由于算法厂商对于自己的算法非常熟悉，如果采用自定义的处理器架构和指令集，那么就可以实现极简化的按需设计，并且可以通过不断的修改和优化自己的架构，最终获得比市场上可以买到的处理器内核更好的效果，实现高性能、低功耗、面积更小、成本更低等优势。

新思科技相关人士表示，“从自动驾驶汽车到医疗器械，从智能移动网络到空间应用，从安全到虚拟现实，几乎每个片上系统都需要或已经使用ASIP。ASIP能够满足专业处理要求，现成的商用处理器IP无法满足功率、性能、面积要求，固定功能硬件缺乏所需的可编程性。”

ASIP Designer能做什么？

虽然ASIP有很多的优势，但是ASIP的研发并不是一个简单的工作，其工作量非常的大，不仅需要基于特定算法定义一套处理器模型架构，还要进行架构优化和软件开发以及验证ASIP设计，除此之外，还必须考虑开发用于对所得设计进行编程的软件开发工具链需要完成的工作。

新思科技推出的ASIP Designer则是一套针对ASIP的开发流程自动化工具。其不仅能尽可能地减少开发专用处理器和相关编程工具所需的工程时间和工作量，而且还能加快理解候选设计的性能和效率（即设计探索）。下面简单解释下ASIP Designer这套工具的作用：

比如一家AI算法厂商，希望开发出一个适合自己AI算法的处理器内核架构（完全自主设计，而不是基于Arm CPU内核架构或者其他的CPU/GPU/DSP内核架构），那么这家AI算法厂商只需要自己定义一个架构，用nML语言就把它写出来，通过ASIP Designer就可以自动生成一套SDK，包含优化的C/C ++语言编译器、汇编器/反汇编器、链接器、周期精确以及指令精确的指令集仿真器和图形化调试器（适用于指令集仿真和片上调试）。这就形成了一个完整的极小化的嵌入式处理器内核模型及开发环境。

然后，算法厂商可以将自己的算法放到这个已经生产的嵌入式处理器内核模型及开发环境当中去运行，通过调试器和分析器来检测出来的结果对不对、效率高不高，进而发现一开始的”用户定义的架构“哪些地方有问题，哪些地方需要迭代修改。

总结来说，ASIP Designer功能强大，同时可结合新思科技其他丰富的配套的EDA工具，在兼容性和内部协同性上更为出色，极大简化了ASIP的设计流程，缩短了设计周期。如果是采用多个未全面整合的工具，那么就意味着需要在工具间进行某一设计版本移植，而这是引发错误的一个主要原因。而要解决发现的问题，通常需要与两个或两个以上的不同的工具供应商沟通获得技术支持，因此找出错误也将耗费大量的时间。

ASIP Designer明显降低了就新设计项目采用ASIP所面临的障碍。无需聘请仿真器、调试器或编译器专家就可以获得专业的技术支持，可以帮助设计团队提高生产力和缩短上市时间。借助ASIP Designer，设计团队可以：用ASIP替换固定功能硬件实现，进而避免设计和验证复杂且不灵活的状态；设计其自己专为特定算法量身定制的专用DSP，如图像处理、基带处理和音频处理；为高价值和差异化设计区块（如AI、第1层通信、矩阵运算）创建针对特定域的灵活加速器。

小结：

显然，对于这些AI算法厂商来说，采用ASIP Designer完全可以设计出适合自身特定AI算法的具有自主知识产权的处理器内核，且可以加速算法IP化芯片化的迭代速度，降低流片失败风险。

正所谓好马配好鞍，要想真正把ASIP Designer这个工具用好，也有着一定的门槛。

新思科技内部技术人员表示，”只有开发团队清晰明白自己需要的是一个什么样的硬件逻辑，才能够把自身算法发挥到极致“。特别是在“用户定义架构”这个部分，非常考验AI算法厂商在软硬件结构定义的能力，需要一个非常有经验的，对于软硬件都非常精通的开发团队，才能够把ASIP Designer用好。

而据了解，目前一些海内外大客户已经开始引入ASIP Designer，用于新的芯片的研发。国内外不少AI厂商、RISC-V芯片厂商也对ASIP Designer表现出了极大的兴趣。