由於大型語言模型ChatGPT今年走紅，再度掀起一波人工智慧應用風潮，除了促成許多軟體與服務層面的創新，各種可加速人工智慧處理的硬體運算技術，也受到各界熱烈關注。而身為全球半導體設計與製造重鎮的臺灣，不僅協助大型國際級廠商發展相關解決方案，也孕育出多家本土廠商加入這場世紀競局。
而在今年4月初，開放式工程聯盟（MLCommons）公布的MLPerf Inference效能測試提報結果中，就有一家臺灣AI加速晶片廠商名列其中，那就是2019年成立的創鑫智慧（Neuchips）。
事實上，在2020年10月MLCommons發表的Inference Datacenter v0.7效能測試結果，創鑫智慧就已提報，當時的系統組態採用FPGA晶片型態的RecAccel原形產品，鎖定開放原始碼的深度學習推薦模型（Deep Learning Recommendation Model，DLRM）AI應用情境，而在後續的Inference Datacenter v1.0、1.1、2.0，該公司提出的產品受測組態，改為FPGA加速板卡Terasic DE-10 Pro。
到了今年4月的公布Inference Datacenter v3.0，創鑫智慧提交兩份產品效能測試結果，均搭配他們去年5月發表的ASIC晶片加速卡RecAccel N3000，
其中一項測試是採用單張加速卡的配置，每秒可進行107,001次查詢，另一項測試則是擴充至8張加速卡，每秒可進行856,398次查詢，兩相對照之下，突顯這款產品可隨使用數量的增加，提供近100％幅度的運算效能線性擴展。
若基於上述這份效能測試結果，並以其中所列頂級資料中心GPU產品Nvidia H100的數據來比較，就DLRM推薦運算效能而言，搭配8張創鑫智慧RecAccel N3000的AMD二路（64核心CPU）伺服器，平均每1瓦電力每秒可查詢1060.05次（856,398次除以807.88瓦），搭配8張PCIe介面卡形式Nvidia H100的AMD二路（32核心CPU）伺服器，則是633.41次（1,501,100次除以2,369.85瓦），因此，N3000的每瓦推薦運算效能可達到H100的1.7倍。創鑫智慧表示，若改用另一款內建4顆RecAccel N3000晶片的加速卡來比較，可望將每瓦推薦運算效能領先幅度拉大，預估能達到H100的2.2倍。
RecAccel N3000為何會有亮眼的能源使用效率？創鑫智慧僅簡單表示，因為這當中使用了INT8整數運算校準器，但僅僅只是這個原因嗎？
回顧去年該公司發表這款加速晶片的相關消息當中，我們可以看到還有其他技術優勢。例如，5月宣布推出RecAccel N3000時，他們提到這是一款首款專為深度學習推薦模型處理加速所設計的ASIC晶片，導入台積電7奈米製程，並將基於搭配這款晶片的雙M.2模組產品，針對遵循開放運算平臺（OCP）規格的伺服器，提供RecAccel N3000 Inference平臺，以及推出採用PCIe 5.0介面的加速卡，以安裝在資料中心的伺服器。
而在發展AI硬體架構與持續改良DLRM運算效能的同時，他們也在軟體層面進行共同設計，提供可廣泛應用的最佳化軟體堆疊架構，實現高精準的運算、硬體資源與能源利用率的目標。
在AI推薦模型的部分，RecAccel N3000不僅支援DLRM，也支援WND（Wide & Deep）、DCN（Deep and Cross Network）、NCF（Neural Collaborative Filtering），而在安全性的部分，它也內建硬體信任根（RoT），可強化本身的保護。
以精準度而言，他們發展出獨特的8位元協同運算技術，可結合量化處理、校準、硬體支援，將FP32運算的精度提升至99.95%；晶片內建專屬的多層感知器（Multilayer Perceptron，MLP）運算引擎，能在引擎層級提供立即可達到的能源使用效率，並且能在系統單晶片層級，實現每個推論處理只需1毫焦耳能量的理想。
在記憶體的存取方式上，創鑫智慧也開發出專屬的嵌入式引擎，具有新型快取設計與DRAM流量最佳化功能，能針對LPDDR5記憶體，減少50％存取需求，將記憶體頻寬利用率提升30％。
到了6月，創鑫智慧宣布RecAccel N3000進入投片生產階段，進一步揭露這款晶片組成與軟體堆疊架構。
以運算引擎而言，當中分成嵌入型引擎、特徵互動（Feature-cross，FX）引擎，以及矩陣乘法引擎。其中的嵌入型引擎，針對目標是上述的記憶體存取效率，能大幅減少晶片以外的記憶體存取需求；特徵互動引擎則是指支援多種AI推薦模型的處理，可涵蓋DLRM、WND、DCN、NCF；至於矩陣乘法引擎，RecAccel N3000內建10個動態多層感知器運算引擎（Dynamic MLP Engine），而相關配置也是節省耗電量，以及有效率處理寬鬆矩陣運算的關鍵。
關於軟體堆疊方面，創鑫智慧揭露軟體開發套件將包含編譯器、執行時期元件，以及工具鏈，他們表示，當中將支援大模型分割、橫跨多顆晶片或加速運算卡的運算方式，能在每一顆晶片執行多個更小型的推論處理工作。
而在資料型別的使用上，創鑫智慧發展出新的8位元計數格式，稱為彈性浮點（Flexible Floating Point，FFP8），能促使晶片電路隨著AI模型的差異而調適，以此實現高精度的運算。除此之外，由於AI訓練皆採用32位元，所以大家能使用32位元來執行推論處理，若改用8位元來計算，耗電量可縮減至16分之1，但過往業界總是必須在精準度與運算效率之間做出抉擇，他們認為可透過FFP8，實踐更多的運算精準度，也能兼顧節約能源的需求。
到了9月初，在電子設計自動化（EDA）公司Synopsys舉行的ARC Processor Summit 2022大會期間，創鑫智慧公開更多RecAccel N3000的規格與技術架構細節，例如，晶粒內建160 MB的SRAM記憶體，搭配的LPDDR5記憶體可配置為4個32 GB、內建線上錯誤修正處理（ECC），PCIe介面可支援3.0、4.0、5.0，最大可提供16個通道。
而且，他們也表明當中採用Synopsys旗下的多組矽晶片智慧財產，像是RecAccel N3000內建的處理器當中，結合了Synopsys的ARC EV72處理器，作為數位訊號處理器（DSP）與支援浮點運算處理；而在介面方面，這裡搭配Synopsys的進階高效能匯流排與周邊匯流排（AMBA）、LPDDR5、PCIe等智慧財產；在記憶體方面，搭配Synopsys Memory Compilers，可獲得進階電源管理功能；硬體安全方面，搭配Synopsys Hardware Secure Modules，而能具備硬體信任根，確保系統開機程式碼受到保護，也能執行裝置驗證。
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