云知声打磨四年的AI芯片出炉 中国造芯势力群起

发布时间:2018-05-16 20:20



“雨燕”芯片发布:面向智能家居,云知声称用1/10的价格挑战50倍的性能


      根据云知声的表示,UniOne是云知声的芯片品牌,是一系列芯片的总称。今天发布的第一代芯片是“雨燕”产品,是第一款面向IoT人机交互场景的AI芯片,面向智能家居和智能音箱,主要是由语音AI切入DNN/LSTM/CNN。而第二代芯片“雪豹‘预计将于明年发布,面向智能车载领域,主打多模态、车规级,对算力的数量级提升;第三代芯片”旗鱼“预计将于2020年推出,面向智慧城市领域,将提供通用的AI边缘算力。

        本次发布的“雨燕”芯片采用CPU+uDSP+DeepNet架构,支持8/16 bit向量、短距运算,基于深度学习网络架构。云知声称,雨燕可将面向语音AI的并行运算性能发挥到极致,在更低成本和功耗下提供更高的算力。

 


        根据云知声联合创始人、芯片负责人李霄寒的表述,“雨燕”芯片架构可以分为五个部分。第一部分是Audio,内置了云知声的全频谱的自主语音AI技术。第二部分架构是云知声拥有自主知识产权的数字信号处理器uDSP,支持多种类型麦克降噪和声源定位。第三部分架构是云知声完全自主研发的深度神经网络处理器(NPU)DeepNet。前三部分是一个封闭的代码。

         但是,物联网领域的终端形态多样,需求非常复杂,所以云知声不仅提供雨燕芯片和终端引擎,还将应用部分向客户开源,同时提供相应定制化工具以及云端AI能力服务。而支持这种定制化能力的是雨燕芯片架构中的   CPU+Memory、以及多种接口这两部分,可以提供给合作伙伴进行自由开发。

在架构灵活性方面,通过Scratch-Pad将主控CPU与AI加速器内部RAM相连,提供高效的CPU与AI加速器之间的数据通道,以便CPU对AI加速器运算结果进行二次处理。

         也就说,UniOne提供产品共性的东西,比如远场语音识别,标准化组件。但是在场景、产品使用等相关的个性化部分将源代码开放。这样就能在保证高性能、高能效比的同时,兼顾灵活性和通用性。


          从软件层面来看,雨燕提供了面向深度神经网络的AI扩展指令集。李霄寒表示,将耗时的AI计算进行算子抽象,并在全新并行架构中进行硬件实现。

电源模式设计上,雨燕提供多级电源模式,从动静检测(占芯片能耗的2%),到活体检测(占芯片能耗的10%),到目标检测(占芯片能耗的20%),再到正常模式。大大降低功耗。

         功能上,“雨燕”芯片提供声源定位、回声消除、远讲降噪、超低功耗的语音唤醒、离线识别、本地TTS、声纹识别、用户画像、流式对话,应用定制化等等。

         另外,云知声不仅提供芯片,还将提供一体化的云端芯产品级解决方案,对接AI云服务、AI软件方案商、芯片原厂等。在本次发布会上,云知声还公布了与两家公司的战略合作。会上,云知声宣布与京东Alpha平台合力打造定制化智能标杆产品,并联手亿咖通科技共同研发汽车前装车规级AI芯片,构造以语音为核心的座舱交互平台。

         云知声为何要研发AI芯片?据云知声CEO黄伟称,从PC互联网到移动互联网,再到现在物联网时代,AIoT的设备数量级将增长到348亿,远超PC设备和手机设备。但是,随着物联网的深度推进,终端设备被赋予更多的AI能力,且需求碎片化严重,对于AI算力需求也不尽相同,原有的通用架构芯片很难满足物联网设备的需求。“无论是CPU、GPU还是FPGA,现有的芯片架构并非为AI专门设计,并不能满足物联网AI算力的需求。”黄伟称。

         另一方面,AI算法的接入,对设备端芯片的并行计算能力和存储带宽也提出了更高的要求,而且尽管基于GPU的传统芯片能够在终端实现推理算法,但并非针对深度学习设计,能效远低于AI专用芯片。所以,AI芯片在设计上更加专门化,相比通用芯片在计算密度及功耗上有绝对优势。




图文来源于网易科技

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