智能驾驶主流芯片算力对比（自动驾驶芯片性能评价指标）

如果你经常和DMIPS,TOPS,GFLOPS等评价芯片性能的单位打交道,又不知道这些单位意味着什么,那看这篇文章就对了

TOPS是Tera Operation Per Second的缩写，表示每秒钟可以进行的操作数量，用于衡量自动驾驶的算力，有时还会拿TOPS/W来说明功耗，即单位功耗下的运算能力。

众所周知,CV算法会消耗很大一部分自动驾驶芯片的算力，在车上堆摄像头的同时也需要堆TOPS，那么视觉处理能力为什么用TOPS评估呢？通常计算机视觉算法是基于卷积神经网络的，而卷积神经网络的本质是累积累加算法（Multiply Accumulate）。

上图是一个非常生动的卷积过程

乘积累加运算MAC（Multiply Accumulate）是在数字信号处理器或一些微处理器中的特殊运算。实现此运算操作的硬件电路单元，被称为“乘数累加器”。这种运算的操作，是将乘法的乘积结果和累加器 A 的值相加，再存入累加器：

若没有使用 MAC 指令，上述的程序可能需要二个指令，但 MAC 指令可以使用一个指令完成。而许多运算（例如卷积运算、点积运算、矩阵运算、数字滤波器运算、乃至多项式的求值运算）都可以分解为数个 MAC 指令，因此可以提高上述运算的效率。

MAC矩阵是AI芯片的核心，但这是很成熟的架构，在机器学习大背景下焕发了新春。

上图为特斯拉自动驾驶芯片架构，占很大一部分面积的是处理神经网络的NPU。

总体设计相对简单。每个周期，从SRAM读取256byte字节的激活数据和另外128byte的权重数据到MAC阵列中。每个NPU拥有96x96 MAC，另外在精度方面，乘法为8x8bit，加法为32bit，两种数据类型的选择很大程度上取决于他们降功耗的努力(例如32bitFP加法器的功耗大约是32bit整数加法器的9倍)。在2GHz的工作频率下，每个NPU的算力为36.86TOPS，FSD芯片峰值算力为73.7TOPS。在点积运算之后，数据转移到激活硬件，最后写入缓存，以汇总结果。FSD支持许多激活功能，包括ReLU、SiLU和TanH。每个周期，将128byte的数据写回SRAM。所有操作同时且连续地进行，重复直到完成整个计算。

在每个周期中，将在整个MAC阵列中广播输入数据的底行和权重的最右列。每个单元独立执行适当的乘法累加运算。在下一个循环中，将输入数据向下推一行，而将权重网格向右推一行。在整个数组中广播输入数据的最底行和权重的最右列，重复此过程。单元继续独立执行其操作。全点积卷积结束时，MAC阵列一次向下移动一行96个元素，这也是SIMD单元的吞吐量。

回到正题，TOPS是MAC在1秒内操作的数，计算公式为：

TOPS = MAC矩阵行 * MAC矩阵列 * 2 * 主频

每个NPU的为96 * 96 * 2 * 2G = 36.864TOPS

DMIPS是Dhrystone Million Instructions Per Second的缩写，每秒处理的百万级的机器语言指令数。

程序编译和运行过程中，代码会经过编译器转化成机器可以理解的指令。CPU每个指令周期分为取指令、指令译码、指令执行三个过程，只有在指令执行时才真正有效，在取指令和指令译码时，CPU时间是白白浪费的，而同样的运算在不同架构不同指令集需要的指令数也不一样。

除了 Instruction Cycle 这个指令周期，在 CPU 里面我们还会提到另外两个常见的 Cycle。一个叫 Machine Cycle，机器周期或者 CPU 周期。CPU 内部的操作速度很快，但是访问内存的速度却要慢很多。每一条指令都需要从内存里面加载而来，所以我们一般把从内存里面读取一条指令的最短时间，称为 CPU 周期。

还有一个是Clock Cycle，也就是时钟周期以及我们机器的主频。一个 CPU 周期，通常会由几个时钟周期累积起来。一个 CPU 周期的时间，就是这几个 Clock Cycle 的总和。

对于一个指令周期来说，我们取出一条指令，然后执行它，至少需要两个 CPU 周期。取出指令至少需要一个 CPU 周期，执行至少也需要一个 CPU 周期，复杂的指令则需要更多的 CPU 周期。

从上图可以看出，时钟周期是固定的，但是每个指令执行用时不同，所以需要提高CPU执行效率。

当前提升CPU性能的方法有：流水线技术、流水线冒险/预测、超标量Superscalar、超长指令字设计VLIW、单指令多数据流SIMD等技术(将来慢慢介绍)。尤其是SIMD 技术，是一种“指令级并行”的加速方案，或者说是一种“数据并行”的加速方案。在处理向量计算的情况下，同一个向量的不同维度之间的计算是相互独立的。而CPU 里的寄存器，又能放得下多条数据。于是，我们可以一次性取出多条数据，交给 CPU 并行计算。

如前文所言，不同的CPU指令集不同、硬件加速器不同、CPU架构不同，导致不能简单的用核心数和CPU主频来评估性能，所以出了一个跑分算法叫Dhrystone：程序用来测试CPU整数计算性能，其输出结果为每秒钟运行Dhrystone的次数，即每秒钟迭代主循环的次数。

Dhrystone所代表的处理器分数比MIPS（million instructions per second 每秒钟执行的指令数）更有意义，因为在不同的指令系统中，比如RISC（Reduced Instruction Set Computer精简指令集计算机）系统和CISC（Complex Instruction Set Computer复杂指令集计算机）系统，Dhrystone的得分更能表现其真正性能。

由于在一个高级任务中，RISC可能需要更多的指令，但是其执行的时间可能会比在CISC中的一条指令还要快。由于Dhrystone仅将每秒钟程序执行次数作为指标，所以可以让不同的机器用其自身的方式去完成任务。

另一项基于Dhrystone的分数为DMIPS（DhrystoneMIPS），其含义为每秒钟执行Dhrystone的次数除以1757（这一数值来自于VAX 11/780机器，此机器在名义上为1MIPS机器，它每秒运行Dhrystone次数为1757次）。