另一項比較得意的技術是光線追蹤技術（ray tracing）。如果說CPU GPU是處理器設計的皇冠的話，那么ray tracing這個技術就是皇冠上最大的那顆寶石。我們知道，光柵化是傳統的GPU圖形處理技術，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技術是模擬真實世界里面一個光源發出了數百萬個光線照射到不同的材質上面，經過數次反射折射，最終呈現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備的ray tracing技術，能夠滿足對性能、功耗、實時性的要求，可用于手持設備上。而傳統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？因為在做處理器很多情況下需要進行折中。如果要達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，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產業帶來很大突破，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。所以在這個基礎上，我們投入在專門做神經網絡處理的NNA，它介于GPU和完全硬化的設備之間，既有一定的普適性，又能保證一定的效率。所以我們的兩個產品GPU和NNA結合在一起，通過一種異構的方法，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。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。我們還有很多現成的已經做好的網絡，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他們自己的網絡，同時也能夠非常容易的在我們的芯片上跑起來。

除了AI應用之外，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。從設計流程上來說的話，汽車電子芯片需要一個特定的認證流程，不符合設計流程的芯片不能進入汽車系統。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品就消失了，不再繼續支持，但汽車電子的產品推出之后還要能夠保持長達10年左右的技術支持。

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計算的技術。我們可以通過不同的處理器架構來滿足不同的任務。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；做路徑規劃的時候，我們可以用神經網絡加速器單元來完成；包括語音識別、人機接口這種娛樂系統，我們可以使用GPU來處理；對于一些目標檢測，我們可以使用神經網絡處理器來加速。通過這種異構的方式，我們可以幫助我們的客戶在一輛車的空間內實現非常強的計算能力。

接下來再簡單說一下，我們第3產品線就是我們的Ensigma。我們Ensigma的專家都是當年WIFI和藍牙標準制定組的專家，在這方面已經推出5代的產品，同時累積的出貨量也已經到幾千萬。也就是說，因為我們有了GPU NNA IP，再加上我們的數據連接IP，我們可以幫助客戶直接設計出一個系統級的SoC芯片出來。

說起SoC，除了外圍的GPU、NNA和WIFI藍牙之外，還有非常核心的一點，就是CPU。CPU是所有的電子系統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。

最后總結一下，Imagination是一家做GPU和AI，包括數據連接的一個IP公司。在GPU方面，我們是世界上唯一的一家具有基礎專利，同時又跟美國沒有任何關聯的公司。在AI方面，雖然目前國內做AI芯片的公司多如牛毛，但我們相信整個AI產業剛剛起步，整個AI產業的發展包括應用的發展，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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