另一項比較得意的技術(shù)是光線追蹤技術(shù)（ray tracing）。如果說CPU GPU是處理器設(shè)計的皇冠的話，那么ray tracing這個技術(shù)就是皇冠上最大的那顆寶石。我們知道，光柵化是傳統(tǒng)的GPU圖形處理技術(shù)，它的好處在于計算量相對較小，但對于有反射折射的地方，它模擬出來的圖片效果就沒有那么的真實。而ray tracing技術(shù)是模擬真實世界里面一個光源發(fā)出了數(shù)百萬個光線照射到不同的材質(zhì)上面，經(jīng)過數(shù)次反射折射，最終呈現(xiàn)出照片級的真實的效果。但它對計算量要求非常大。Imagination在2017年的時候推出了一項專用于移動設(shè)備的ray tracing技術(shù)，能夠滿足對性能、功耗、實時性的要求，可用于手持設(shè)備上。而傳統(tǒng)的場景則依然使用光柵化方式來做。

為什么我們會同時推出GPU和NNA這樣兩個技術(shù)？因為在做處理器很多情況下需要進(jìn)行折中。如果要達(dá)到最好的普適性就用CPU來做，所有的算法都可以在CPU上跑，但缺點就是多算法效率比較差。另外一個極端就是把所有的算法全部硬化，把軟件的東西全部用硬件來實現(xiàn)，那它的效率一定是最高的。但是這里的問題就是算法不能有一點改變，沒有任何普適性，算法有一丁點調(diào)整整個處理器就用不了。

而在這兩個極端中間其實是有很多的過渡空間，比方說可以用DSP來做AI。但這也要面對一些難題，DSP的編程是很困難的，同時DSP更多專注于做定點運算，對浮點運算是不太擅長的。而將GPU用于AI運算為AI產(chǎn)業(yè)帶來很大突破，雖然GPU擁有很好的普適性和編程效果，但它的計算效率還有更多的空間。所以在這個基礎(chǔ)上，我們投入在專門做神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理的NNA，它介于GPU和完全硬化的設(shè)備之間，既有一定的普適性，又能保證一定的效率。所以我們的兩個產(chǎn)品GPU和NNA結(jié)合在一起，通過一種異構(gòu)的方法，能夠既滿足普適性，同時又能夠提供很高的計算效率。

目前很多初創(chuàng)公司都號稱做了一個專用的AI芯片，在benchmark理論上計算分能夠達(dá)到多少？但AI不僅僅是需要硬件，它還需要軟件，是一個整體的系統(tǒng)。我們的NNA，包括我們的GPU有一個最大的好處，不僅僅在于我們的性能最好，benchmark跑分第一，還在于我們對軟件方面的支持是最豐富的，所有主流的框架我們都支持。我們還有很多現(xiàn)成的已經(jīng)做好的網(wǎng)絡(luò)，包括常見的inception，mobilenet，resnet，SSD等。也就是說我們的用戶可以非常方便的去實現(xiàn)他們自己的網(wǎng)絡(luò)，同時也能夠非常容易的在我們的芯片上跑起來。

除了AI應(yīng)用之外，我們講邊緣計算還有一點就是汽車電子。這兩年我們可以看到汽車上使用屏的地方越來越多了，可能后視鏡以后不再是一面鏡子而是一個顯示屏。汽車電子有它自己的獨特性，和消費電子不同。從設(shè)計流程上來說的話，汽車電子芯片需要一個特定的認(rèn)證流程，不符合設(shè)計流程的芯片不能進(jìn)入汽車系統(tǒng)。此外它的生命周期也比一般的消費電子要長很多，一般的消費電子可能幾年產(chǎn)品就消失了，不再繼續(xù)支持，但汽車電子的產(chǎn)品推出之后還要能夠保持長達(dá)10年左右的技術(shù)支持。

目前非常火的自動駕駛也需要更多的計算能力。要在有限的空間里面放下這么多的計算能力，同時又不能導(dǎo)致過分的消耗電力，也不會帶來太多散熱問題，就需要用到我們剛才講的異構(gòu)計算的技術(shù)。我們可以通過不同的處理器架構(gòu)來滿足不同的任務(wù)。比方說我們在做全場景、全視野圖像拼接的時候，可以用GPU來做圖像的變形和拼接；做路徑規(guī)劃的時候，我們可以用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器單元來完成；包括語音識別、人機接口這種娛樂系統(tǒng)，我們可以使用GPU來處理；對于一些目標(biāo)檢測，我們可以使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器來加速。通過這種異構(gòu)的方式，我們可以幫助我們的客戶在一輛車的空間內(nèi)實現(xiàn)非常強的計算能力。

接下來再簡單說一下，我們第3產(chǎn)品線就是我們的Ensigma。我們Ensigma的專家都是當(dāng)年WIFI和藍(lán)牙標(biāo)準(zhǔn)制定組的專家，在這方面已經(jīng)推出5代的產(chǎn)品，同時累積的出貨量也已經(jīng)到幾千萬。也就是說，因為我們有了GPU NNA IP，再加上我們的數(shù)據(jù)連接IP，我們可以幫助客戶直接設(shè)計出一個系統(tǒng)級的SoC芯片出來。

說起SoC，除了外圍的GPU、NNA和WIFI藍(lán)牙之外，還有非常核心的一點，就是CPU。CPU是所有的電子系統(tǒng)里面必不可少的中央處理單元，在CPU方面我們也有很多布局，和主流的CPU都能配合使用，同時我們也與最近很火的RISC－V的IP與芯片公司有著密切合作。

最后總結(jié)一下，Imagination是一家做GPU和AI，包括數(shù)據(jù)連接的一個IP公司。在GPU方面，我們是世界上唯一的一家具有基礎(chǔ)專利，同時又跟美國沒有任何關(guān)聯(lián)的公司。在AI方面，雖然目前國內(nèi)做AI芯片的公司多如牛毛，但我們相信整個AI產(chǎn)業(yè)剛剛起步，整個AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展包括應(yīng)用的發(fā)展，其實是一場非常艱苦的馬拉松運動，而不是一個100米的賽跑。這項運動才剛剛開始，能夠堅持到最后也只有少量的玩家。我們希望能夠幫助我們的客戶一起堅持到終點。

謝謝大家。

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