芯东西11月13日消息，就在昨天，Imagination Technologies发布了最新一代神经网络加速器IP核IMG Series4 NNA，并将于12月份正式向厂商提供。

作为NNA IP系列第四代产品，IMG Series4 NNA具备创新的多核架构、高扩展性&高灵活性、超高性能、超低延迟、节省带宽、车规级安全性等功能及特性，可满足汽车、移动设备、数据中心、PC等多种应用场景的AI加速要求。

在这背后，Imagination为IMG Series4 NNA融入了怎样的设计巧思？在神经网络加速成为各行各业普遍需求的当下，IMG Series4 NNA将为满足这一需求拿出怎样的解决方案？

为回答这些问题，芯东西独家专访Imagination人工智能业务高级总监Andrew Grant，以了解IMG Series4 NNA中蕴含的“黑科技”。

相比之下，最新推出的Series4 IP核与前代产品的推出相隔两年。Andrew Grant向我们透露，2018年以来，Imagination研发团队从软硬件两方面出发，对Series4 IP进行了细致的产品设计。

在硬件层面，Imagination团队在2018年启动对Series4 IP核的研发工作，同步开始对多核（multi-core）技术（ IMG 4NX-MC2、MC4、MC6、MC8）进行研发。

同时，Imagination推出其专利的Imagination Tensor Tiling（ITT）技术，可将工作负载分割以获得最优效率。

实际应用时，昨日最新亮相的Series4 NNA IP可凭借多核多集群组合，提供600 TOPS甚至更高算力，同时可为大型神经网络工作负载节省带宽、降低延迟。其性能优势可概括为五个方面：

1、高度灵活的可扩展方案。前两代产品均采用单核架构，相比之下，最新推出的Series4 NNA采用多核架构，允许用户集成2个、4个、6个或8个单核，提供灵活的可扩展方案。

2、超高性能。基于Series4 NNA IP，一个8核集群可提供100 TOPS算力，那么，6个8核集群的解决方案就可以提供600 TOPS算力。

3、超低延迟。所有内核可以并行处理一个任务，进而相应地降低延迟、缩短响应时间。举例来说，相比单核独立执行的情况，理想状态下8核集群可以把延迟降低至前者的1/8。

4、节省带宽。Imagination Tensor Tiling技术（ITT），可利用本地数据的依赖性将中间数据保存在片上存储器中，从而将带宽降低多达90％。

5、车规级安全性。Series4包含IP级别的安全功能且设计流程符合ISO 26262标准（解决汽车电子产品风险的行业安全标准）。

对神经网络的支持方面，IMG Series4可为CNN、LSTM、RNN等多种神经网络加速，同时支持YOLO v3、Kittiseg等。

Imagination研发团队在Series4 NNA独特的多核架构中加入控制器，以最大限度地提升使用效率。在保证功耗低、带宽低的情况下，把算力扩展到业界最大水平。

安全性方面，Series4 NNA采用硬件安全机制，可以保护编译后的网络、网络的执行和数据处理管道。

谈到Imagination三代NNA IP产品之间的关系，Imagination方面表示，前两代神经网络加速器IP已经达到了Imagination的市场预期，在移动、安防监控、IoT等对算力要求相对较低的应用场景中取得了较好成绩。

比如，展锐（UNISOC）的虎贲T710芯片搭载了2NX，在诸多AI评测中名列前茅，目前已落地于海信F50 5G智能手机、酷派X10 5G手机等；3NX相比2NX，在架构上有很大改良，其功耗、性能、PPA、灵活性均有提升，目前已应用在展锐的T7520芯片里。

相比之下，Series4 NNA IP是一款“Next Level”的产品，适用于更加广阔的场景。

三代产品形成矩阵，可提供不同层次的算力支持。“算力需求大的客户可选择多核心的4NX产品，对算力需求在10T以下的客户可选择3NX解决方案。”Andrew说。

同时，Andrew Grant称：“我们期待能将其（4NX产品）推广到云计算中心、移动边缘计算（MEC）、桌面、安防摄像头、工业自动化等应用领域。中国是一个非常大的市场，有许多芯片公司，我们期待能与这些公司一起有所作为，助力车载、数据中心等应用场景实现提升。”

这一十万亿市场蓝海中，车载AI芯片IP无疑成为一大重要组成部分。