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中国人工智慧晶片研发之路 各大科技厂积极投入
 

【作者: 葉奕緯】2018年06月26日 星期二

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人工智慧的应用已经出现在现实生活中,而非纯粹电影中的新潮科技,例如常见的人脸辨识、自动驾驶、安防监控、智慧家庭、智慧摄影机等,都已透过人工智慧的技术来达成。


其中,最核心的就是深度学习的技术,它经由大量输入数据,在透过演算法进行分析,让机器学会如何进行事物的判断与预测,也就是我们常见到的大数据分析。目前在中国就有如商汤科技、蚂蚁金服等公司运用大数据分析,在市场上取得先机,中国也有科技公司专门人工智慧晶片,欲抢攻这块新兴市场。


寒武纪深度学习处理器晶片Cambricon-1a


图1 : 寒武纪於2018年发表新一代AI晶片,使用台积电16奈米制程(Source:bangqu)。
图1 : 寒武纪於2018年发表新一代AI晶片,使用台积电16奈米制程(Source:bangqu)。

中国寒武纪科技(Cambricon Technologies)所研发的Cambricon-1A是一款深度学习专用处理器晶片(NPU),其高性能硬体架构及软体支援Caffe、Tensorflow、MXnet等主流AI开发平台,是目前已实际商用的深度学习处理器IP产品,并将应用於电脑视觉、语音辨识、自然语言处理等领域。


当前寒武纪的业务中,包含终端处理器的IP授权,智慧IP指令集可授权整合到手机、安防、穿戴式设备等终端晶片中,客户集中在SoC厂商。另一方面,寒武纪也和伺服器厂商合作,其产品能作为PCI-E放置云端伺服器上。最後则是从B2C切入,让玩具、语音助手等产品具备智慧化功能。


近期寒武纪也发表两款人工智慧相关产品,包括Cambricon MLU100云端智慧晶片、寒武纪1M终端智慧处理器IP产品。



图2 : Cambricon MLUv01人工智慧晶片(Source:寒武纪)。
图2 : Cambricon MLUv01人工智慧晶片(Source:寒武纪)。

MLU100采用了寒武纪最新的MLUv01架构和台积电16nm先进制程,理论峰值速度达每秒128兆次定点运算,且峰值功耗不超过110瓦;而第三代IP产品寒武纪1M则采用台积电的7nm制程。两款新品可支援视觉、语音、自然语言处理、资料采撷等各类应用,支持各类深度学习和机器学习演算法。


华为麒麟970


图3 : 华为发表新一代麒麟970产品(Source:Android Authority)。
图3 : 华为发表新一代麒麟970产品(Source:Android Authority)。

另外中国知名资通讯业者华为也推出麒麟970人工智慧晶片,采用台积电制造,将应用於机器学习以及相关应用程序上。该晶片以异质运算架构大幅提升AI的运算能力,内建独立的神经网路处理单元。其专用硬体处理单元专用於机器学习和AI应用程式。


麒麟970采用台积电10奈米晶片组制程技术(耗电量减少20%、体积减少 40%),拥有8核心CPU(时脉最高达2.4GHz),新世代12核心GPU(Mali G72MP12)、麒麟NPU(1.92T FP16 OPS)、影像讯号处理器(Image DSP)(512bit SIMD)、双摄影镜头ISP(具备脸部、动作侦测)以及i7感应处理器。


瑞芯微


图4 : 麒麟970采用台积电10奈米制程,以及A7处理器(Source:Thirty Seven Tech)。
图4 : 麒麟970采用台积电10奈米制程,以及A7处理器(Source:Thirty Seven Tech)。

瑞芯微电子(Rockchip)则在今年度的CES上发表高性能AI处理器RK3399Pro,其采用CPU、GPU、NPU结合的硬体结构设计,NPU运算性能高达2.4TOPs,具高性能、低功耗、开发容易等优势。


RK3399Pro AI晶片采用big.LITTLE大小核CPU架构双核心Cortex-A72+四核心Cortex-A53。另外,该晶片还内建四核心Arm高阶GPU Mali-T860,整合更多频宽压缩技术,整体性能优异。


RK3399Pro具备极强的AI运算性能,是瑞芯微首次采用CPU+GPU+NPU硬体结构设计的AI晶片,其整合的NPU融合瑞芯微在机器视觉、语音处理、深度学习等领域的多年经验。相较传统非AI晶片,典型深度神经网路Inception V3、ResNet34、VGG16等模型在RK3399Pro晶片上的运行效果表现出众。


2018年5月,瑞芯微Rockchip发布运行在旗下RK3399晶片平台的基於深度学习的目标检测技术方案,可为高端AI人工智慧行业提供准Turnkey解决方案,可同时支持Android及Linux系统,其目标检测速率达到8帧/秒以上。


针对AI人工智慧市场和技术需求,Rockchip在性能强大的RK3399平台上,对MobileNet SSD网络进行专项优化,使得高精度的MobileNet SSD300 1.0运行帧率达到8帧以上,精度略低而速度更快的MobileNet SSD300 0.75的运行帧率超过11帧。


此一技术解决方案也支持Google的TensorFlow Object Detection训练导出的TensorFlow Lite模型,目前已有大量基於TensorFlow Object Detection的使用案例,涵盖从面部到物体的各类检测,是工业上普及最高的目标检测框架之一。


瑞芯微Rockchip基於RK3399晶片平台的深度学习目标检测技术解决方案可同时支持Android或Linux系统,提升使用目标检测技术的AI产品的用户体验,大幅缩短研发周期。


华夏芯研发人工智慧晶片平台


图5 : 华夏芯BEIJI-GP8300 SoC晶片(Source:华夏芯)。
图5 : 华夏芯BEIJI-GP8300 SoC晶片(Source:华夏芯)。

华夏芯发布人工智慧晶片平台「北极星」,这是中国首次发布的CPU、DSP与AI拥有全自主IP的平台型AI晶片。北极星是一款针对多种应用的SoC晶片,不但有负责神经网路和深度学习的AI专用处理器,还整合高性能的CPU/DSP,其能力可以延伸到多个产品领域,诸如智慧辅助驾驶、智慧安防监控、机器人、电脑视觉、车载和商用雷达探测、语音辨识等嵌入式AI应用。此外,还能延伸到工业4.0、现场控制、边缘运算、智慧硬体、智慧家居等在内多项领域,是一款市场适应性极强的异质运算和AI平台型晶片。


北极星可以在单晶片上,可以实现高复杂度的现场控制与决策、数位讯号处理、影像讯号处理、基於神经网路的深度学习和特徵提取、多执行绪平行运算等多种功能。北极星晶片采用台积电28nm制程制程,将於2018年上半年量产。


在CES2018中,华夏芯向全球发布了领先的CPU/DSP处理器IP和AI公用处置器IP,以及基於前述IP、支撑双目立体视觉与方针识别等功能的异构多核SoC晶片北极星。采用异质架构与CPU+的概念,易於编码、调试和优化,大幅降低了系统开辟与调试的人力、周期和难度。


这套AI单晶片处理器平台,北极星能应用於智慧安防监控、机械人、智慧视觉、汽车雷达探测、语音识别、自动驾驶以及工业4.0等诸多领域。


地平线发表征程与旭日两款AI处理器


图6 : 地平线发表旭日与征程两款处理器(Source:horizon-robotics)。
图6 : 地平线发表旭日与征程两款处理器(Source:horizon-robotics)。

2017年获得Intel一亿美元投资的中国地平线推出了征程(Journey)和旭日(Sunrise)两款处理器,都属於嵌入式AI视觉晶片,分别针对智慧驾驶和智慧摄影镜头。


两款晶片性能可达到1Tops,即时处理1080P━30帧,每帧可同时对200个目标进行检测、跟踪、识别,典型功耗为1.5W。两款晶片采用关注模型(Attention Engine)认知模型(Cognition Engine)的资料处理流模式,透过这一个组合演算法,晶片的运算速度可以提升10倍以上。利用边缘学习,模型可以不断提升自己,错误率已降低至50%以下。


征程1.0处理器具备对机动车、非机动车、车道线、交通标志、红绿灯等多类目标进行精准即时检测与识别的处理能力,可支援L2级别的辅助驾驶系统。旭日1.0系列处理器集合了深度学习演算法,支援在前段实现大规模人脸检测跟踪、视讯结构化,可应用於智慧城市、智慧商业等。


地平线为机构提供高性能、低功耗、低成本、完整开放的嵌入式人工智慧解决方案。面向自动驾驶、智慧城市、智慧零售等应用场景,为多种终端设备装上人工智慧。



图7 : 地平线发表的嵌入式AI视觉晶片,分别针对智慧驾驶和智慧摄影镜头应用领域(Source:芯智?)。
图7 : 地平线发表的嵌入式AI视觉晶片,分别针对智慧驾驶和智慧摄影镜头应用领域(Source:芯智?)。

地平线具有世界领先的深度学习和决策推理算法开发能力,将算法集成在高性能、低功耗、低成本的嵌入式人工处理器及软硬体平台上。基於创新的人工智慧专用处理器架构BPU(Brain Processing Unit),地平线自主设计研发了中国首款全球领先的嵌入式人工智慧视觉晶片针对自动驾驶的征程(Journey)系列处理器和面向智慧摄像头的旭日(Sunrise)系列处理器,并向产业提供完整解决方案。


在智慧城市和智慧零售等领域,地平线携手夥伴,基於中国应用场景,提供客制化解决方案,目前已经与制造业者、购物中心、生活家居业、知名品牌商达成合作,积极搭建开放的嵌入式人工智慧产业生态,与产业上下游共同合作发展。


**刊头图:中国各家科技大厂正如火如荼研发AI相关应用晶片。


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