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詳解市場主流人工智能芯片解決方案的特點(附國內初創人工智能芯片廠商名錄)

電子設計 ? 來源:電子發燒友網 ? 作者:丁德輝 ? 2017-11-28 09:11 ? 次閱讀
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最近,在網上看到一篇關于人工智能芯片的文章,它提到這款芯片不同于以前的CPU芯片,可以不用存儲器,也能識別圖片,甚至通過學習能鑒別文物的真偽,看完讓筆者頗為震撼,國外的人工智能都發展到了這種地步,太驚艷了!

眾所周知,人工智能發展的關鍵是智能芯片,離開芯片你沒辦法找到第二種人工智能的實現方法,對人工智能的研究,國內才剛剛起步,透過這些市場主流人工智能芯片解決方案的特點,可以學習到很多新的設計思路。

全球人工智能芯片領導者廠商方案特點剖析,中國兩家獨角獸人工智能芯片商上榜


蘋果公司


(蘋果神經引擎芯片A11 Bionic)

蘋果正在研發一款專門處理人工智能相關任務的芯片,他們內部將其稱為「蘋果神經引擎」(Apple Neural Engine)。據稱,這塊芯片將能夠改進蘋果設備在處理需要人工智能的任務時的表現,比如面部識別和語音識別等?!靶翧11 Bionic神經引擎采用多核設計,實時處理速度最高每秒可以達到6000億次。A11 Bionic神經引擎主要是面向特定機器學習算法、Face ID、Animoji及其它一些功能設計的。”蘋果相關負責人表示。

谷歌


(搭載TPU的電路板)

谷歌的人工智能相關芯片就是TPU。也就是Tensor Processing Unit。TPU是專門為機器學習應用而設計的專用芯片。通過降低芯片的計算精度,減少實現每個計算操作所需的晶體管數量,從而能讓芯片的每秒運行的操作個數更高,這樣經過精細調優的機器學習模型就能在芯片上運行的更快,進而更快的讓用戶得到更智能的結果。Google將TPU加速器芯片嵌入電路板中,利用已有的硬盤PCI-E接口接入數據中心服務器中。

「它是我們的第一塊機器學習芯片?!乖诠雀璋l表的論文中,TPU在一些任務中的處理速度可達到英偉達K80 GPU英特爾Haswell CPU的15-30倍。而在功耗測試中,TPU的效率也比CPU和GPU高30-80倍(當然,作為對比的芯片并不是最新產品)。

微軟


微軟蟄伏六年,打造出了一個迎接AI世代的芯片。那就是Project Catapult。這個FPGA目前已支持微軟Bing,未來它們將會驅動基于深度神經網絡——以人類大腦結構為基礎建模的人工智能——的新搜索算法,在執行這個人工智能的幾個命令時,速度比普通芯片快上幾個數量級。有了它,你的計算機屏幕只會空屏23毫秒而不是4秒。

高通


高通一直在和Yann LeCun在Facebook AI研究機構的團隊保持合作,共同開發用于實時推理的新型芯片。高通最近宣布計劃花費470億美元收購荷蘭汽車芯片公司NXP。在收購宣布之前,NXP就在致力于解決深度學習計算機視覺難題,看來高通希望借助收購加強自動駕駛系統的開發。

高通與商湯科技合作,圍繞移動終端和物聯網IoT)領域產品,在人工智能(AI)和機器學習(ML)領域。換言之,高通的驍龍芯片在頂級和高端定位的產品上,將出現來自商湯的算法,進一步優化體驗,帶給客戶更全面、細致的使用提升。

英偉達


英偉達發布了一塊新型芯片,極大的推動了機器學習的極限。這款特斯拉P100 GPU,它可以執行深度學習神經網絡任務,速度是英偉達之前高端系統的12倍。據英偉達表示,P100是英偉達傾力之作,研發費用高達20億美元,在一個芯片上有1500億個晶體管,使得它成為世界上最大的芯片。除了機器學習,P100還能進行各種高性能的計算任務——英偉達只是想讓你們知道這款芯片非常擅長機器學習。

ARM


針對人工智能領域,各大處理器廠商都有所動作,ARM為了幫助合作伙伴進行快速發展,最近推出了DynamIQ技術。Nandan Nayampally解釋,DynamIQ技術是未來ARM Cortex-A系列處理器的基礎,代表了多核處理設計行業的轉折點,其靈活多樣性將重新定義更多類別設備的多核體驗,覆蓋從端到云的安全、通用平臺。DynamIQ技術將被廣泛應用于汽車、家庭以及數不勝數的各種互聯設備,這些設備所產生的以澤字節(ZB,一澤字節大約等于1萬億GB)為計算單位的數據會在云端或者設備端被用于機器學習,以實現更先進的人工智能,從而帶來更自然、更直觀的用戶體驗。

IBM


百年巨人IBM,在很早以前就發布過wtson,現在他的人工智能機器早就投入了很多的研制和研發中去。而在去年,他也按捺不住,投入到類人腦芯片的研發,那就是TrueNorth,郵票大小、重量只有幾克,但卻集成了54億個硅晶體管,內置了4096個內核,100萬個“神經元”、2.56億個“突觸”,能力相當于一臺超級計算機,功耗卻只有65毫瓦。

TrueNorth是IBM參與DARPA的研究項目SyNapse的最新成果。這種芯片把數字處理器當作神經元,把內存作為突觸,跟傳統馮諾依曼結構不一樣,它的內存、CPU和通信部件是完全集成在一起。因此信息的處理完全在本地進行,而且由于本地處理的數據量并不大,傳統計算機內存與CPU之間的瓶頸不復存在了。同時神經元之間可以方便快捷地相互溝通,只要接收到其他神經元發過來的脈沖(動作電位),這些神經元就會同時做動作。

KnuEdge


KnuEdge,花了十年研發能像人類大腦一樣運作的芯片。首款芯片名為「KnuPath」,內建256個核心,運作方式一如大腦神經元,能各自處理不同任務,并即時相互串聯。該公司的技術可連結51.2萬組KnuPath芯片,足以執行龐大工作,而且速度飛快。

Gyrfalcon


Lightspeeur?光矛系列是全球首款可同時支持圖像與視頻、語音與自然語言處理的智能神經網絡專用處理器芯片方案。
Lightspeeur?芯片以其卓越的能耗效率比表現,在人工智能邊緣計算與數據中心機器學習領域相比市場上其他方案高出幾個數量級。無論是在訓練模式或是推理模式下,Lightspeeur?芯片均可提供超高密度計算性能,成功克服了由存儲器帶寬而導致的性能瓶頸,支持真正的片上并行與原位計算。

Lightspeeur?芯片支持CNN,RNN和LSTM等網絡模型,同時支持標準的開源框架,如Caffe,TensorFlow和MXNet。軟件開發包提供一站式開發套件。

寒武紀科技


寒武紀于2016年發布全球首款商用深度學習專用處理器IP——寒武紀1A處理器打破了多項記錄,入選了第三屆世界互聯網大會評選的十五項“世界互聯網領先科技成果”。這款處理器基于寒武紀科技所發明的國際首個人工智能專用指令集,具有完全自主知識產權,在計算機視覺、語音識別、自然語言處理等關鍵人工智能任務上具備出眾的通用性和效能比,在1GHz主頻下理論峰值性能為每秒5120億次半精度浮點運算,對稀疏化神經網絡的等效理論峰值高達每秒2萬億次浮點運算,同時支持八位定點運算和一位權重。在若干關鍵人工智能應用上實測,寒武紀1A達到了傳統的四核通用CPU 25倍以上的性能和50倍以上的能效。

中星微


中星微電子推出量產的“NPU”芯片。對于企業而言,實現量產是定義‘首款’NPU芯片的標準。中星微CTO張韻東博士介紹,“星光智能一號”VC0758可以支持Caffe、TensorFlow等多種神經網絡框架,支持AlexNet、GoogleNet等各類神經網絡。每個NPU具有4個內核,每個內核有兩個數據流處理器(Dataflow Processor),每個流處理器具有8個長位寬或16個長位寬的SIMD運算單元。每個NPU核具有38G Ops的長位寬處理能力或76G Ops短位寬處理能力。NPU也可以組成多核陣列或多芯片級聯的方式進一步擴展性能。

國內初創人工智能芯片廠商名錄
目前,我國的人工智能芯片行業發展尚處于起步階段。華為在2017年德國柏林國際消費類電子產品展覽會發布華為首款人工智能(AI)移動計算平臺——麒麟970,是業界首顆帶有獨立NPU(神經網絡單元)的手機芯片,是華為人工智能的重要里程碑,也是中國芯片設計行業的重要里程碑。

華為人工智能


華為在2017年度IFA柏林國際消費電子產品展上公布其最新的麒麟970芯片,世界首款帶了專用人工智能元素的手機芯片。這顆芯片采用臺積電10納米工藝,ARM的big.LITTLE大小多核架構,八核心芯片,有4個A73大核心(2.4Ghz)+4個A53小核心(1.8Ghz)。

麒麟970在不到100平方毫米的狹小體積內集成了55億個晶管體,集成度非常高;對比一下對手:高通目前的旗艦芯片驍龍835是31億顆,蘋果A10則是33億顆。另外,麒麟970還集成了12核心的GPU圖形顯示芯片,即ARM Mali-G72 MP12十二核GPU,改善了過去麒麟芯片圖形性能較弱問題。

地平線機器人


據悉,地平線的商業模式不是賣芯片,而是把以“算法+芯片”為核心的嵌入式人工智能解決方案,提供給下游產品廠商。地平線的解決方案可以深度整合多種嵌入式計算平臺,包括ARM、CPU、GPU、FPGA以及地平線授權集成BPU核的SoC。地平線初期會推出自研處理器,但其目的是端到端的實現完整的解決方案,直接在典型應用場景下展現效果,提升業界芯片廠商對地平線BPU的認知。

西井科技


是一家開發“類腦人工智能芯片+算法”的科技公司,其芯片用電路模擬神經,成品有100億規模的仿真神經元。由于架構特殊,這些芯片計算能力強,可用于基因測序、模擬大腦放電等醫療領域。

類腦芯片的特殊性在于,它摒棄了馮諾依曼結構,存儲、運算器不再分離。模擬神經元既是處理器也是內存,可以并發運算。此外,模擬神經元的連接方式頗似人腦,放電過程可用于研究帕金森、阿茲海默等異常放電的疾病。西井科技還有一款5000萬個神經元的商用芯片。除了自我學習外,它的傳統計算能力也極強,能將基因測序從兩周縮短到數個小時。由于體積小、功耗是同類芯片幾十分之一,其它便攜式醫療設備也可使用這款芯片。

目前已推出了自主研發的擁有100億規模的神經元人腦仿真模擬器(Westwell Brain)和可商用化的5000萬類腦神經元芯片(DeepSouth)兩款產品。

米文動力科技有限公司


公司的產品是機器人通用智能控制系統——Chiway Brain,集成了超級計算能力的硬件和優秀的人工智能控制算法,能夠全面提升機器人的“感知”、“決策判斷”能力、提高機器人智能化水平及完成復雜任務的能力,能極大的降低機器人公司的開發工作量和開發周期,從而降低機器人設計和制造行業的進入門檻。該產品通用于多樣化的機器人平臺,包括但不限于:空中機器人,地面機器人,工業機器人,娛樂機器人,教育機器人等。

今始科技


是一家專注從事計算機視覺研究的科技創新型公司。公司以“重塑金融世界的奇點”為企業愿景,以深度學習為技術引擎,結合計算機視覺和大數據分析,致力于通過原創的圖像識別算法與大數據處理技術為傳統銀行、互聯網金融、保險、證券等金融機構提供實名身份驗證、文字信息識別、基礎數據查詢、用戶畫像、反欺詐等自動化解決方案,幫助金融客戶打造更安全、更高效、更智能的服務體驗。

廈門意行半導體


國內自主毫米波雷達射頻芯片和雷達技術領軍企業廈門意行半導體科技有限公司,與本土MCU產品及MCU應用方案的領先供應商上海靈動微電子股份有限公司合作,雙方圍繞車載、智能交通、安防、無人機、智能家居、物聯網等新興領域毫米波雷達傳感器解決方案開發,合作將有力地促進更多“中國芯”在民用毫米波雷達傳感器領域的應用,為進一步的國產化注入新動力,從而為國內外相關廠商,提供毫米波雷達(包括24/77 GHz)解決方案,實現IC替代向應用方案創造轉變。

電子發燒友一句話評論:


人工智能的發展需要更多好的技術方案和合作,希望未來能有更多優秀的企業參與進來,助力人工智能產業發展壯大。(本文來源于電子發燒友電子說欄目,轉載請注明出處,謝謝)


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