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細數國內AI晶片企業最新進展

  細數國內AI晶片企業最新進展
  人工智慧無疑是當今科技界最受關注的大事件之一,作為未來幾十年科技發展趨勢,全球科技龍頭企業紛紛將戰略重心向人工智慧傾斜。而AI晶片對於整個產業來說是至關重要的一環。市場研究顧問公司Compass Intelligence日前釋出的關於AI晶片最新調研報告中,在全球前24大人工智慧(AI)晶片企業排名表中,七家國內企業榜上有名,分別是華為(海思)、聯發科、Imagination、瑞芯微、芯原、地平線、寒武紀。在人工智慧的浪潮中,這七家企業,又交出了怎樣的成績單?哪們之中哪家企業有望實現中國的人工智慧夢?

  華為(海思):從雲到端 推動AI真正落地

  2017年9月,華為在德國柏林國際電子消費品展覽會(IFA)上正式推出其第一款 AI 晶片 “麒麟970”(Kirin 970)。麒麟970採用行業高標準的 TSMC 10nm 工藝,在指甲大小的晶片上,集成了55億個電晶體,功耗降低了20%,並實現了1.2Gbps 峰值下載速率。麒麟 970整合 NPU 專用硬體處理單元(寒武紀IP),創新設計了 HiAI 移動計算架構,其 AI 效能密度大幅優於 CPU 和 GPU。相較於四個 Cortex-A73核心,處理相同 AI 任務,新的異構計算架構擁有約50倍能效和 25倍效能優勢。但麒麟970到底是不是真正的AI晶片,仍受到業內部分人士質疑。

  據稱,華為海思麒麟980將於2018年下半年量產問世,將推出採用臺積電7nm工藝,並將持續在移動裝置人工智慧應用上進行深度應用開發。這也是華為海思繼麒麟970之後,將推出的第二代人工智慧晶片。

  聯發科:聚焦端側智慧

  2018年3月,聯發科技釋出了首款內建AI功能的晶片Helio P60,效能對標驍龍660。效能上,Helio P60採用了ARM的4個Cortex A73 及 4 個A53 的 8 個大小核心架構,對比前代產品 Helio P23 與 P30 ,CPU及 GPU 效能均提升達 70%;功耗方面,該晶片執行大型遊戲時的功耗降低25%,可以大幅延長手機電池的使用時間。

  Helio P60與騰訊、商湯、虹軟、曠視等多家人工智慧廠商合作,手機安全、拍照、人臉辨識等方面達到優秀水平。聯發科技還強調,聯發科的AI最大亮點在於NeuroPilot AI 技術。它是一個獨立的NPU單元,通過CPU、GPU、APU進行異構執行,可以提供從入門到高階的完整API支援和開發者工具包,具備效能以及功耗優化、可移植性和客製化等特點。

  Imagination:讓人工智慧應用開發更簡單

  2017年9月Imagination推出了面向人工智慧應用的硬體IP產品PowerVR NNA神經網路加速器,這是全球第一款神經網路加速器。此款神經網路加速器NNA具有完整且獨立的IP, 不需要和其他CPUGPU配合來做人工智慧處理,它可以幫CPUGPU做加速,也可以單獨存在。NNA在面積效率、運算效能以及功耗、應用範圍方面具有顯著優勢。2NX NNA的推出讓面向物聯網、監控和安全的神經網路實現成為可能,這樣很多時候可以實現移動端的人工智慧,而不一定要通過雲端進行人工智慧處理和決策。

  瑞芯微:提供一站式AI解決方案

  2018年1月,瑞芯微電子(Rockchip)向全球釋出旗下首款效能超強的AI處理器RK3399Pro,為AI人工智慧領域提供一站式Turnkey解決方案,其片上NPU(神經網路處理器)運算效能高達2.4TOPs,具高效能、低功耗、開發易等優勢。RK3399Pro具備極強的AI運算效能,是瑞芯微首次採用CPU+GPU+NPU硬體結構設計的AI晶片,其整合的NPU(神經網路處理器)融合了瑞芯微在機器視覺、語音處理、深度學習等領域的多年經驗。相較傳統晶片,典型深度神經網路Inception V3、ResNet34、VGG16等模型在RK3399Pro晶片上的執行效果表現出眾,獲近百倍提升。

  瑞芯微RK3399Pro的釋出在全球產業鏈具極大影響力,使AI人工智慧業者創新與量產商用門檻大大降低,效能更強、耗能更低,將加速AI人工智慧的全面普及。

  芯原:在嵌入式裝置中實現AI的快速增長

  2017年5月,芯原推出一款面向計算機視覺和人工智慧應用的處理器VIP8000,可直接匯入由Caffe和TensorFlow等框架生成的神經網路。Vivante VIP8000由高度多執行緒的並行處理單元、神經網路單元和通用儲存快取單元組成。VIP8000可以直接匯入由Caffe和TensorFlow等主流深度學習框架生成的神經網路,並可利用OpenVX框架將神經網路整合到其他計算機視覺功能模組中。它支援當前所有的主流神經網路模型(包括AlexNet、GoogleNet、ResNet、VGG、Faster-RCNN、Yolo、SSD、FCN和SegNet)和層型別(包括卷積和去卷積、擴張、FC、池化和去池化、各種規範化層和啟用函式、張量重塑、逐元素運算、RNN和LSTM功能),旨在促進新型神經網路和新型層的採用。神經網路單元支援定點8位精度和浮點16位精度,並支援混合模式應用,以實現最佳計算效率和準確率。值得一提的是,恩智浦的旗艦應用處理器i.MX 8上也採用了芯原的視覺圖形處理器。

  地平線:嵌入式人工智慧全球領導者

  2017年12月,地平線釋出了中國首款嵌入式人工智慧視覺晶片,這款釋出的晶片主要面向智慧駕駛和麵向智慧攝像頭,主打高效能、低功耗、低延時,包括面向智慧駕駛的征程(Journey)系列處理器和麵向智慧攝像頭的旭日(Sunrise)系列處理器。這是完全由地平線自主研發的人工智慧晶片,採用地平線的第一代BPU架構。智慧駕駛、智慧城市、 智慧商業是當前視覺處理晶片主要面向的市場,這也是地平線主要面向的市場。同時,地平線也展示了面向這三個場景的“演算法+晶片+雲”的解決方案。

  寒武紀:由端入雲 樹立AI晶片新標杆

  2018年5月,寒武紀釋出了Cambricon MLU100雲端智慧晶片。MLU100採用寒武紀最新的MLUv01架構和TSMC 16nm的先進工藝,可工作在平衡模式(1GHz主頻)和高效能模式(1.3GHz主頻)下,平衡模式下的等效理論峰值速度達每秒128萬億次定點運算,高效能模式下的等效理論峰值速度更可達每秒166.4萬億次定點運算,但典型板級功耗僅為80瓦,峰值功耗不超過110瓦。與寒武紀系列終端處理器一樣,MLU100雲端晶片仍然延續了寒武紀產品一貫出色的通用性,可支援各類深度學習和經典機器學習演算法,充分滿足視覺、語音、自然語言處理、經典資料探勘等領域複雜場景下(如大資料量、多工、多模態、低延時、高通量)的雲端智慧處理需求。MLU100的板卡使用PCIe介面,其外形設計靈感來自於寒武紀地質時代的遠古海洋生物三葉蟲,以黑色、藍色為主色調,簡潔而富有科技感。