[2023年技术日活动]超级智能：三星电子未来系统LSI技术实现AI时代超级智能

随着生成型人工智能（AI）及其他尖端应用的兴起，市场提出了智能、强大算力、高效率、可扩展性和低功耗的要求。因此，2023年三星系统LSI技术日把目光聚焦在超级智能，从设备内置计算技术、多媒体应用程序、三星车载SoC（System-on-Chips）等角度举行了三场讲座。

设备内置计算技术

高级副总裁兼三星奥斯汀研究中心和高级计算实验室负责人Benny Katibian发表了题为“设备内计算技术（On-Device Compute Technologies）”的开幕讲座。Katibian在讲座中介绍了三星系统LSI如何开发将设备内置计算功能引入移动端环境的三个支柱IP。 优化4簇设计CPU CPU作为三个支柱IP之一，通常由三个集群组成，高端集群用于对时间敏感的应用程序，低端集群应用于后台应用程序和中间件集群。为了更高效地运行CPU，三星决定将中间件集群分成中高档和中低档两个不同的档位。中高档应用于游戏等计算密集型应用。为了进一步优化超级大作游戏场景中的功耗和性能，减少了部分CPU功耗，将更多的功耗从CPU内核重新分配到GPU，以提高其计算能力，支持移动设备端的顶级游戏像素。 将主机游戏引入移动平台 三星为了实现将主机游戏引入细分市场移动平台，开始开发基于AMD RDNATM 架构的Xclipse GPU。。Katibian展示了基于Exynos参考平台的移动端光线追踪功能的演示视频，呈现了同时启用阴影、反射、全局照明等光线追踪功能。 迎接生成式AI时代的先进NPU 一方面NPU将应用于生成式AI解决方案。三星最新的NPU解决方案将通过改变其架构消除内存瓶颈，并大幅增加通常用于基于Transformer模型的非线性运算。对比上一代，这些架构变化将MobileBERT¹的基准性能提升了三倍。

采用三星车载SoC的可扩展中央计算

当前，汽车正在经历类似于移动电话进化到智能手机的颠覆式变革。实际上，当前汽车已不仅是交通工具，更是生成式人工智能等计算功能的集合体。 在这样的现实背景下，AP²软件开发副总裁Jihoon Bang就三星车载SoC解决方案及其对可扩展中央计算应用程序的支持进行了讲座。 汽车架构转向中央计算 Bang总裁详细阐述了车辆如何从分布式架构发展到域集中式系统，再到当前的合并中央计算。这一转变虽然简洁高效，但架构高度互联的特性也为安全等领域带来新的技术考量。为了充分应对这一发展，下一代三星车载SoC面向中央计算，旨在安全性、可靠性、可伸缩性和可扩展性方面得到进一步提升。 加强安全保障 三星的下一代车载SoC展示了三星对安全的坚定承诺，拥有符合ASIL-D标准的安全岛，该安全岛与独立于主机运行，以监控其他SoC的状态。此外，其余SoC的制造均遵循ASPICE、ISO 26262和FMEA等汽车标准且符合ASIL-B标准。 网络安全的重要性日益凸显，车载SoC配备了一个带有内置加密引擎和StrongBOX硬件模块的主安全处理器。而且，三星还开发了一个安全的内部操作系统ExynosTEE，可以保护用户信息，并且已经通过了EAL2认证。未来，安全软件的开发都将遵循ISO 21434标准。 提升可伸缩性和可拓展性 从可扩展性层面来看，三星开发了专有的Type-1虚拟机管理程序，以满足不同汽车域不断增长的软件需求。该虚拟机管理程序可以在不明显降低性能的情况下，虚拟化各种操作系统，并支持行业标准API的VirtIO。而且，车载SoC不仅限于特定软件，还支持第三方虚拟机管理程序。 随着车辆对中央计算需求的指数级增长，硬件与软件拓展的重要性日益凸显。因此，三星其中一个关键解决方案就将是使用芯片与芯片互联（die-to-die）连接两个SoC，从而实现在不修改软件的情况下提升一倍计算能力。车载SoC还根据OEM的系统，支持使用PCIe或以太网在封装之间进行多SoC连接。 准备迎接AI集成与软件定义汽车的未来 不久的将来，驾驶员将通过大型语言模型（LLM）的人工智能助手无缝交互，而三星的AI专用加速器支持实时操作多达150亿个参数的LLM。 随着汽车技术进一步发展，可以同时运行不同领域的多个异构操作系统车载SoC，提供了有意义的未来证明。Bang总裁总结了这些光明的前景表示，“借助三星车载SoC的中央计算能力，曾经的想象将可以变为现实。”

现实世界中的多媒体应用程序

凭借更强大的SoC和增强的传感器功能，现代多媒体应用变得更加智能，而对算力的要求也更高。为了满足这些需求，并实现完全模拟人类行为的终极目标，三星将低延迟和低功耗定为两个关键发展领域。 副总裁兼多媒体开发主管Kijoon Hong在题为“现实世界中的多媒体应用”精彩讲座中介绍了三星推进这两项技术的方法。 上下文感知计算 正如Hong副总裁所述，我们接触的许多功能齐全的现代设备都提供上下文感知计算³支持功能。上下文感知虽然始于红外传感，但为现代传感器开辟了一个可以利用传感数据的新世界。进一步，这个概念可以分为图像传感器收集数据、处理原始数据以及使用处理后的数据更好地服务用户等三个步骤。 处理所有原始数据需要大量计算，从而增加了功耗。三星的工程创新便在这里大显身手。三星使用包含专用域系统且更高效的分布式架构，因为它能运行更轻量化、更专业的计算负载。该系统同时也提供低功耗和低延迟处理。 低功耗低延迟，释放新潜能 这些增强功能有助于系统有效地从原始数据生成上下文信息，应用程序则使用这些信息来进行调整。适应性技术备受瞩目，例如手机摄像头几乎媲美传统数码相机。这是因为三星的专用系统具备上下文感知处理功能，可以提供本地运动估计和实例分割，从而获得更高质量的图像和视频。更重要的是，这些改进的硬件是通用处理器体积的五分之一。与此同时，三星优化系统正在为全天候开启的摄像头提供低至30微瓦的功耗，所以无需二次充电，即可连续拍摄一周。 低功耗对于移动设备来说至关重要，但对混合现实解决方案的需求激增引发了人们对低延迟处理和增强音频/视频数据的精准同步的全新关注。当前系统可以实现33毫秒的延迟，但是近期随着三星对于架构的修改，拥有顺序硬件管道和硬件/软件优化系统，从而使运动的光子延迟远低于10毫秒。除此之外，在手势识别、眼球追踪和空间音频方面也取得了进展。 未来导向型多媒体技术 人类传感系统的下一阶段将在自然和准确的水平上重建感知。视觉和听觉需要全天候开启的摄像头和麦克风来观察、检测和分类用户周围的环境。通过这种主动的上下文感知，应用程序将如同人类对视觉和听觉刺激做出反应一样，相应地进行调整。例如，音频系统将通过来自各种传感器的数据的3D融合来执行3D形状估计，重建真实世界的声场，然后提供智能、沉浸式的音频体验。 这些多媒体的发展将拉近我们与那个人形机器人像人类一样自然感知、察觉、和行动的未来的距离。正如Hong副总裁所说：“为了实现这一未来，三星系统LSI的解决方案仍需要通过技术，缩小与现实的差距。但我们相信，我们的系统将带来更加身临其境且互动（双向）感更强的未来。”

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_{¹ MobileBERT：Transformer 模型的移动端变体。 ² 应用程序处理器 ³ 计算中，上下文感知指系统或组件收集有关其环境的信息并相应进行调整的能力。 *本文的产品图片以及型号、数据、功能、性能、规格参数等仅供参考，三星有可能对上述内容进行改进，具体信息请参照产品实物、产品说明书或者三星半导体官网（https://semiconductor.samsung.com/cn/）。除非经特殊说明，本广告中所涉及的数据均为三星内部测试结果，本广告中涉及的对比均为与三星产品相比较。}