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云知声打磨四年的AI芯片出炉 中国造芯势力群起

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云知声打磨四年的AI芯片出炉 中国造芯势力群起

本文系网易智能工作室(公众号smartman 163)出品。聚焦AI,读懂下一个大时代!

文/小羿

5月16日下午,创业六年的AI公司云知声在北京召开发布会,正式发布了首款面向物联网领域的AI系列芯片UniOne。下面智能菌就带大家看看第一代UniOne芯片“雨燕”的真实面貌。

“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。

云知声打磨四年的AI芯片出炉 中国造芯势力群起

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。

云知声打磨四年的AI芯片出炉 中国造芯势力群起

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。

AI芯片研发之路:打磨四年,先验证市场合理性

云知声打磨四年的AI芯片出炉 中国造芯势力群起

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。

黄伟称,做好一个AI芯片必须有三个前提,全栈式的AI技术能力、已经验证的应用场景、芯片设计能力,云知声在AI芯片上已经布局了四年。在这四年中,云知声在家居、智能音箱、儿童机器人等市场方面已经基于IVM(通用芯片方案)的产品形态,验证了市场、产品、用户场景的合理性。

黄伟表示,云知声早在2015年就组建了芯片团队,2016年公司开始就市场、产品、技术路线以及芯片下游合作方的评估。2017年启动芯片产品定义、IP选型、算法优化、工具准备,以及详细产品定义和技术模块评估工作。

黄伟称,得益于四年时间的积累,“雨燕”量产后将能快速切入市场客户并满足更多产品种类和形态上对成本、稳定性、集成度等方面的需求。黄伟还表示,在落地过程中,AI芯片不是孤立的,还需要软件应用、解决方案以及服务商的支持。

AI芯片领域的中国势力凸起

在AI芯片领域,根据市场研究公司Compass Intelligence发布了最新研究报告,业界对于AI芯片的需求也在加大,目前有超过1700家创业公司对AI芯片感兴趣。过去三年,排名前24家AI芯片公司总共在人工智能领域投入高达600亿美元。

报告显示,在全球前24名的AI芯片企业排名表中,英伟达(Nvidia)、英特尔(Intel)以及IBM(NPU)分别位列前三名,中国公司占据七个席位,并且最高名次是排行第12的华为,其他六家公司分别是华为海思(HiSilicon)、联发科(MediaTek)、Imagination、瑞芯微(Rockchip)、芯原(Verisilcon)、寒武纪(Cambricon)、地平线(Horizon)。

云知声打磨四年的AI芯片出炉 中国造芯势力群起

云知声杀入AI芯片领域,相比其他厂商,更专注于应用场景和解决方案。加上近日云知声完成了1亿美金C轮融资,可谓市场前景较好且粮草充足。未来,云知声能否在AI芯片领域占有一席之地,还有待市场检验。

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