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回顧2020年AI芯片:百花齊放的年代已經開始

儀表產業 2021年01月15日 15:56:04來源:OFweek人工智能網 22521
摘要回顧2020年,隨著人工智能產業的落地,針對不同的落地環境,我國企業也推出了針對性AI芯片,從而實現百花齊放的態勢。

  【儀表網 儀表產業】就通用芯片而言,我國與海外企業相比并不占據優勢,但隨著人工智能的發展,基于人工智能的芯片在我國得到快速發展——2019年,阿里巴巴、依圖、云天勵飛、寒武紀等眾多AI企業推出了大量人工智能芯片,同時海康威視、大華、華為等傳統企業也紛紛涉足AI芯片,可以說,2019年是我國AI芯片爆發式增長的一年。
 
  而在2020年,我國AI芯片又迎來新的增長期,在2020年,隨著人工智能產業的落地,針對不同的落地環境,我國企業也推出了針對性AI芯片,從而實現百花齊放的態勢。
 
  1、鯤云科技:CAISA
 
  2020年6月23日,鯤云科技在深圳舉行產品發布會,發布數據流AI芯片CAISA,定位于高性能AI推理,已完成量產。鯤云通過自主研發的數據流技術在芯片實測算力上實現了技術突破,較同類產品在芯片利用率上提升了高11.6倍。第三方測試數據顯示僅用1/3的峰值算力,CAISA芯片可以實現英偉達T4高3.91倍的實測性能。鯤云科技的定制數據流技術不依靠更大的芯片面積和制程工藝,通過數據流動控制計算順序來提升實測性能,為用戶提供了更高的算力性價比。
 
  2、耐能:KL720
 
  2020年8月27日,耐能發布新一代AI芯片KL720,KL720除了集成耐能自研的KDP 720 NPU外,還集成了Cadence的DSP,充當協處理器的功能。此外,耐能還為這個新SoC集成了Arm Cortex-M4 內核,為終端的設計提供更多的控制支持。
 
  與上一代的KL520芯片相比,KL720 NPU的頻率從300Mhz提高到700Mhz,其在8-bit模式峰值速率也從上一代的345 GOPS, 576MAC/cycle提升到這一代的1.5TOPS,1024 MAC/cycle;用于控制的M4內核的頻率也從上一代的200Mhz提升到這一代的400Mhz。
 
  此外,KL720芯片在AI協處理器從上一代的ARM Cortex-M4改換為DSP,將進一步增加他們新款SoC的實力。
 
  3、稻源科技:DN6181
 
  DN6181是一顆類視神經網絡人工智能視覺芯片,其視頻分辨能力可達2600 x 2048 (5M像素),支持30fps推斷幀數。芯片采用40納米制程工藝,內置強大的神經元處理器(NPU),ISP圖像處理,32位微處理器,內部安全引擎,DMAC控制器,以及豐富的周邊外設接口,是稻源公司超低功耗人工智能邊緣計算SoC芯片家族成員,滿足智能物聯網(AIOT)邊緣端的圖像一體化處理計算需求。
 
  4、地平線:旭日3
 
  9月9日,地平線推出新一代AIoT邊緣AI芯片旭日3,該芯片擁有3M和3E兩種型號。該系列芯片搭載地平線第二代BPU,采用15×15mm封裝,16nm制程工藝,等效算力達5Tops,典型功耗為2.5W。
 
  5、芯盟科技:異構AI芯片
 
  2020年8月25日,海寧發布消息稱,芯盟科技研發出超高性能異構AI芯片。該芯片打破了傳統同構芯片內儲存與計算間的數據墻,實現了數據存儲、計算的三維集成,將主要應用于類人感知與決策應用場景,如服務員、醫生、駕駛員等。
 
  6、“啟明920”芯片
 
  “啟明920”由清華大學與西安交叉核心院的研發團隊共同研發。
 
  該芯片采用軟硬件協同設計的思想,對模式修剪優化之后的模型采用特定技術實現存儲優化和計算加速。它可以實現神經網絡模型的存儲壓縮達4.5倍,充分發揮硬件稀疏計算的效率。硬件加速比可達3.5倍,而神經網絡模型的精度損失僅限于1%。
 
  此外,“啟明920”進一步采用了與模式修剪技術兼容的卷積核修剪技術,實現了低11.25倍的模型存儲壓縮,硬件峰值精確加速比接近9倍,可以充份縮短計算時間。值得注意的是,“啟明920”通過統一的架構,為余模式數據量化提供了高效的支持,能夠適應線性和非線性權重參數的量化方法,滿足有所不同場景的需求。
 
  7、零跑汽車:凌芯01
 
  凌芯01由零跑汽車攜手國內芯片企業耗時3年聯合開發,處理性能接近市場的Mobileye芯片,整體開放性則更強,既能支撐通用運算,又有特定的AI運算邏輯,具有能耗比更低、安全可靠性更高的優勢。
 
  凌芯01在核心CPU處理器采用了阿里旗下平頭哥半導體公司提供的“玄鐵C860”處理器,集成高性能的AI神經元處理器,全面提升芯片核心處理速度與效率。此外,凌芯01可通過PCIE級聯技術,實現多片組合形成計算平臺,提供更強大的AI算力。
 
  凌芯01支持接入12路攝像頭來實現2.5D的360°環視,并可支持自動泊車、ADAS智能駕駛輔助域控制、以及接近L3級別的自動駕駛算力,充分滿足用戶對于車輛智能駕駛與主被動智能安全的行車需求。
 
  8、全志:AI語音芯片R329
 
  該芯片集成雙核A53 1.5GHz和雙核HIFI4 400MHz(2MB SRAM),并采用了Arm中國專用的AI處理器單元(AIPU)。
 
  此外,其還具備兩大特點:
 
  ●集成多路音頻ADC,提供多麥語音拾音方案;
 
  ●集成兩路音頻DAC,提供高品質音頻輸出方案。
 
  9、杭州國芯:超低功耗AI芯片GX8002
 
  7月21日,杭州國芯推出超低功耗AI芯片GX8002,主要用于TWS耳機等智能穿戴設備。
 
  據報道,GX8002采用了MCU+NPU的架構,集成國芯第二代自研神經網絡處理器gxNPU V200和平頭哥CK804處理器。芯片支持多級喚醒,集成硬件VAD,可實現超低功耗待機和自動人聲感應。通過NPU的強大能力,實現語音喚醒、指令識別、AI降噪、聲紋識別等眾多功能。
 
  而在功耗方面,GX8002在VAD待機時的功耗只有70μW,運行功耗為0.6mW。同時,GX8002可以根據用戶是否說話自動切換VAD待機和工作兩種模式,因此通過VAD的有效過濾,芯片日常使用的平均功耗基本低于300μW。
 
  10、百度:昆侖2
 
  2020年9月15日,在百度世界2020大會上,百度智能芯片總經理歐陽劍預發布了采用7nm 先進工藝的百度昆侖2,性能比百度昆侖1 提升3倍,還帶有高速片間互聯,多款細分型號,覆蓋云訓練、云推理以及邊緣計算等優勢。預計2021年上半年量產。
 
  小結:
 
  雖然我國人工智能企業在2020年推出不少AI芯片,但不可置否的是,雖然芯片數量多,但其更偏向于針對特定環境,同時與英特爾、英偉達等芯片相比,并未實現追平,更多的是“在某些指標的超越”。
 
  其次,芯片的發展與其他產業不同,其不僅僅需要多年的技術積累,同時還需要強有力的設計及制作能力,而我國大陸地區尚未實現全面突破。同時,基于美國的打壓,我國芯片發展更是不斷受阻——海思、中芯等芯片企業面臨眾多困難。
 
  但就目前而言,我國AI企業面臨的大困難依然處于技術方面,如何進行突破,成為AI企業大的難點。
 
  (原標題:2020年AI芯片:百花齊放的年代已經開始)
 

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