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邊緣AI應用場景豐富,開源有助于產業(yè)發(fā)展

Carol Li ? 來源:電子發(fā)燒友網 ? 作者:李彎彎 ? 2022-09-14 08:25 ? 次閱讀
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電子發(fā)燒友網報道(文/李彎彎)當前,雖然云端仍然是AI芯片的主要細分應用領域,不過AI芯片正在從云端向邊緣端發(fā)展。數據顯示,預計到2025年,邊緣AI芯片市場的收入將達到122億美元,云端AI芯片市場的收入達119億美元,邊緣AI芯片市場將超過云端。

邊緣AI應用場景豐富

邊緣AI的應用領域非常廣泛,包括智能家居、智慧交通、餐廳送餐機器人、新零售應用、AR/VR/元宇宙、機器人編程、智慧工業(yè)/物流/金融等。

尤其是邊緣AI視覺,具體來看,常用的技術包括圖像分類、目標檢測、語義分割、實例分割等。圖像分類,將圖像送入網絡,然后網絡對圖像數據分類,在安防、互聯網、消費電子、汽車、醫(yī)療領域都有應用,比如用于進行人體車輛屬性分類、人車分類、紅綠燈、病灶標注等,用到的典型模型包括AlexNet、GoogLeNet、VGGNet、RESNET、DenseNet、mobilenet等。

目標檢測,即識別圖像中的很多對象,并為各個對象輸出邊界框和分類標簽,典型模型包括YOLO、SSD、Fast R-CNN。用于安防領域的人臉檢測、目標檢測,互聯網領域的內容審查,消費電子領域的手機相冊分類,汽車領域的人車檢測,醫(yī)療領域的病灶識別與標注等。

語音分割,將整個圖像分成一個個像素組,然后對其進行標記和分類,語義分割試圖在語音上理解圖像中每個像素的角,典型模型包括FCN、SegNet。用于在安防領域的行為姿態(tài)檢測,互聯網領域的廣告,汽車領域的可行駛區(qū)域感知,醫(yī)療領域的CT、X光輔助診斷。

實例分割,在語義分割的基礎上,實例分割將不同類型的實例進行像素級區(qū)分,比如用5種不同顏色來標記5輛汽車,典型模型包括Mask R-CNN。在安防領域的行為姿態(tài)檢測,消費電子領域的摳圖、電影效果,汽車領域的可行駛區(qū)域感知,醫(yī)療領域的CT、X光輔助診斷。

經過過去這些年的發(fā)展,邊緣AI的應用場景越來越豐富,視覺感知的需求在提升,算法也越來越復雜,對算力的需求也越來越多。而且可以看到,邊緣AI應用場景豐富,設備形態(tài)多元,這就導致該領域的入局者與云端有所不同,不僅僅是少數大公司涉足,未來會有越來越多的中小公司、乃至是個人開發(fā)者參與進來。

降低開發(fā)門檻的最好方式是開源

然而,對于這些中小公司來說,就會面臨很多門檻,比如買不到芯片或開發(fā)板,找不到Datasheet,如何使用AI工具鏈,發(fā)現問題如何反饋,怎么貢獻自己開發(fā)的代碼等。嘉楠科技副總裁湯煒偉此前談到這個話題。他認為,降低門檻的最好方式就是開源。

基于此思想,嘉楠科技采用RISC-V的通用處理器核架構,自研了KPU架構,并進行了多次迭代。嘉楠科技AI業(yè)務線自2016年啟動AI研發(fā),是業(yè)內首家交付給予RISC-V架構的邊緣AI芯片。該公司設計并交付了全球首批區(qū)塊連計算ASIC,是全球首個交付7nm制程ASIC芯片,ASIC芯片全部14次流片的成功率達到100%。

RISC-V是一個基于精簡指令集(RISC)原則的開源指令集架構(ISA)。與大多數指令集相比,RISC-V指令集可以自由地用于任何目的,允許任何人設計、制造和銷售RISC-V芯片和軟件。近些年,RISC-V架構發(fā)展迅速,數據顯示,RISC-V CPU 核市場年增長率達到114.9%,預計到2025年在CPU核的占比將超過14%。

截至目前,嘉楠已經推出多款RISC-V架構邊緣AI芯片,其中第二代AI芯片勘智K510,是一款定位中高端端側的推理芯片,為AI應用提供高性能的圖像及語音處理。該芯片包括雙核64位RISC-V CPU和頻率高達800MHz的數字信號處理器(DSP),并支持浮點單元(FPU);能夠進行高精度推理計算,支持INT8和BF16雙數據類型;搭配最新一代ISP,支持2D/3D降噪、寬動態(tài)范圍WDR、魚眼校正、RGBIR融合、硬件3A等功能,3D ISP支持深度攝像頭。

湯煒偉表示,嘉楠基于RISC-V架構的邊緣AI芯片,AI工具鏈開源、開放,軟件棧開源、開放,各AI框架和算子支持,可以使得客戶在AI方案開發(fā)的過程中更易上手。

近幾年嘉楠科技已經實現超過200萬顆RISC-V AI芯片的出貨,應用范圍包括智慧門鎖、智慧貓眼、直播跟拍云臺、AI升降桌等智能家居領域;智能圖像、水表智能改造、電子迎賓機器人等智慧城市領域;醫(yī)療膠囊機器人、血氧儀器、新冠試紙檢測儀器、心率/血氧檢測功能鼠標等智慧醫(yī)療場景;以及野生動物追蹤、野生動物保護檢測、糧食倉儲害蟲大黑粉盜蟲、畜牧業(yè)管理系統(tǒng)等智慧農業(yè)場景。

小結


整體而言,邊緣AI應用場景豐富,與云端場景不同,未來涉足該領域的企業(yè)會更多,可能不少將會是中小企業(yè)。這些企業(yè)致力于實現某些細分場景的AI功能,而開源、開放的芯片平臺,將會有助于這些企業(yè)進行方案開發(fā),有利于這個產業(yè)的更加繁榮的發(fā)展。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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