机器人和无人机
第四个市场是机器人/无人机 。机器人本身有多少量我没有数据 ， 手机和平板的芯片也能用在这个领域 。无人机的话全球一年在200万左右 ， 做视觉处理的芯片也应该是这个量级 。无人机用到的识别模块目前看还是DSP和CPU为主 ， 因为DSP还可以做很多图像算法 ， 和监控类似 。这个市场对于ISP和深度信息的需求较高 ， 双摄和结构光都可以用来算深度计算 ， 上文提过就不再展开 。
在无人机上做ISP和视觉处理 ， 除了要更高的清晰度和实时性外 ， 还比消费电子多了一个要求 ， 容错 。无人机的定位都靠视觉 ， 如果给出的数据错误或者模块无反应都不符合预期 。解决这个问题很简单 ， 一是增加各种片内存储的ECC和内建自检 ， 二是设两个同样功能的模块 ， 错开时钟输入以避免时钟信号引起的问题 ， 然后输出再等相同周期 ， 同步到一个时钟 。如果两个结果不一致 ， 那就做特殊处理 ， 避免扩散数据错误 。
汽车：300亿美元芯片市场 ， 容错能力需要系统化升级
第五个市场是汽车 ， 整个汽车芯片市场近300亿刀 ， 玩家众多：
在汽车电子上 ， 深度学习的应用就是ADAS了 。在ADAS里面 ， 语音和视觉从技术角度和前几个市场差别不大 ， 只是容错这个需要进一步系统化 ， 形成Function Safety ， 整个软硬件系统都需要过认证 ， 才容易卖到前装市场 。Function Safety比之前的ECC/BIST/Lock Step更进一步 ， 需要对整个芯片和系统软件提供详细的测试代码和文档 ， 分析在各类场景下的错误处理机制 ， 连编译器都需要过认证 。认证本身分为ASIL到A-ASIL-D四个等级 ， 最高等级要求系统错误率小于1% 。我对于这个认证并不清楚 ， 不过国内很多手机和平板芯片用于后装市场的ADAS ， 提供语音报警 ， 出货量也是过百万的 。
最后放一张ARM的ADAS参考设计框图 。
可能不会有人照着这个去设计ADAS芯片 ， 不过有几处可以借鉴：
右方是安全岛 ， 内涵Lock Step的双Cortex-R52 ， 这是为了能够保证在左边所有模块失效的情况下复位整个系统或者进行异常中断处理的 。中部蓝色和绿色的CryptoCell模块是对整个系统运行的数据进行保护 ， 防止恶意窃取的 。关于Trustzone设计这里就不展开了 。
服务器及其他市场：
以上几个市场基本都是Inference的需求 ， 其中大部分是对原有产品的升级 ， 只有ADAS ， 智能音箱和服务器端的视频识别检测是新的市场 。其中智能音箱达到了千万级别 ， 其他的两个还都在扩张 。
接下去的服务端的训练硬件 ， 可以用于训练的移动端GPU每个计算核心面积是1.5mm (TSMC16nm) ， 跑在1Ghz的时候能效比是300Gops/W 。其他系统级的性能数据我就没有了 。虽然这个市场很热 ， NVidia的股票也因此很贵 ， 但是我了解到全球用于深度学习训练的GPU销售额 ， 一年只有1亿刀不到 。想要分一杯羹 ， 可能前景并没有想象的那么好 。
最近970发布 ， 果然上了寒武纪 。不过2Tops FP16的性能倒是让我吃了一惊 ， 我倒推了下这在16nm上可能是6mm的面积 ， A73MP4+A53MP4（不含二级缓存）也就是这点大小 。麒麟芯片其实非常强调面积成本 ， 而在高端特性上这么舍得花面积 ， 可见海思要在高端机上走出自己的特色之路的决心 ， 值得称道 。不过寒武纪既然是个跑指令的通用处理器 ， 那除了深度学习的计算 ， 很多其他场合也能用上 ， 比如ISP后处理 ， 计算结构光深度信息等等 ， 能效可能比DSP还高些 。
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