隨著5G的落地，物聯(lián)網(wǎng)的成本效益顯現(xiàn)，工業(yè)數(shù)字化、城市智慧化等演進(jìn)趨勢(shì)日益明顯，越來(lái)越多的企業(yè)和城市開始在物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新中加入數(shù)字孿生這種顛覆性的概念，來(lái)提高生產(chǎn)力和生產(chǎn)效率、降低成本，加速新型智慧城市的建設(shè)。值得一提的是，數(shù)字孿生技術(shù)已被寫進(jìn)國(guó)家“十四五”規(guī)劃，為數(shù)字孿生城市建設(shè)提供國(guó)家戰(zhàn)略指引。

關(guān)于數(shù)字孿生，我們可以舉個(gè)例子，前幾年亞馬遜和京東推過(guò)的無(wú)人零售概念型實(shí)體店，將線下零售店變成了線上淘寶店，人們?nèi)サ昀镔?gòu)物前只需打開APP，在設(shè)置中完成刷臉登錄，臉部認(rèn)證成功后，在刷臉開門時(shí)即可自動(dòng)關(guān)聯(lián)賬戶，購(gòu)物后不用排隊(duì)手動(dòng)結(jié)賬，只靠刷臉即可離開。看似無(wú)人管理，但背后卻是人工智能的全程跟蹤，消費(fèi)者的一舉一動(dòng)都被攝像頭捕捉了下來(lái)，比如你把什么商品拿起來(lái)看了又看，意味著你對(duì)這個(gè)商品很有興趣，但是出于某種顧慮又沒(méi)買，最終買了另外的商品，這樣的數(shù)據(jù)會(huì)被抓取下來(lái)，進(jìn)行深層次的分析，形成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)，之后就可以根據(jù)你所有的購(gòu)物記錄和消費(fèi)習(xí)慣進(jìn)行周期性的推送等。

通過(guò)這個(gè)例子，我們可以看到將物理世界數(shù)字化帶來(lái)的便利性。而視覺(jué)是人類感知世界的一個(gè)重要手段。人類進(jìn)入智能社會(huì)的基礎(chǔ)是數(shù)字化，感知是將物理世界數(shù)字化的前提，而前端視覺(jué)感知的種類、數(shù)量和質(zhì)量決定了我們這個(gè)社會(huì)智能化程度的高低。由此可見，智能化未來(lái)的基礎(chǔ)是“感知 + 計(jì)算”，AI視覺(jué)在智能化的進(jìn)程中會(huì)起到非常關(guān)鍵的作用，具備非常廣闊的應(yīng)用前景。有行業(yè)分析師認(rèn)為，數(shù)字孿生技術(shù)即將超越制造業(yè)，進(jìn)入物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和數(shù)據(jù)分析等整合領(lǐng)域。這也就是我們選擇了這個(gè)創(chuàng)業(yè)方向的原因。

而視覺(jué)芯片作為物理世界到數(shù)字孿生世界最重要的入口，正受到廣泛關(guān)注，尤其是能夠?qū)ξ锢硎澜邕M(jìn)行80%-90%還原的AI視覺(jué)感知芯片。

那么什么是AI視覺(jué)感知芯片呢？從需求端的角度來(lái)看，AI視覺(jué)感知芯片需要具備兩大功能：一是看得清，二是看得懂，其中AI-ISP負(fù)責(zé)的就是看得清，AI-NPU負(fù)責(zé)看得懂。

事實(shí)上，從廣義上來(lái)講，在人工智能應(yīng)用中能實(shí)現(xiàn)AI加速的芯片都可以被稱為AI芯片，而其中用來(lái)提高AI算法運(yùn)行效率的模塊往往被稱為NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器）。目前，使用NPU加速的AI視覺(jué)芯片已被廣泛地應(yīng)用于大數(shù)據(jù)、智能駕駛和圖像處理領(lǐng)域。

根據(jù)IDC發(fā)布的最新數(shù)據(jù)顯示，2021年加速服務(wù)器市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到53.9億美元，同比增長(zhǎng)68.6%。其中，GPU服務(wù)器以90%的市場(chǎng)份額占據(jù)主導(dǎo)地位，ASIC和FPGA等非GPU加速服務(wù)器以43.8%的增速占有了11.6%的市場(chǎng)份額，達(dá)到6.3億美元。這意味著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器NPU的應(yīng)用已走出早期試點(diǎn)階段，正成為人工智能業(yè)務(wù)中的關(guān)鍵需求。所以，今天我們就來(lái)聊聊負(fù)責(zé)“看得更清”以及“看得懂”的AI-NPU。

為什么會(huì)說(shuō)看得更清和AI-NPU也有關(guān)系呢？從人們直觀感受的角度出發(fā)，“看得清”很好理解，比如在夜間我們想要把東西看得比較清楚，但傳統(tǒng)攝像頭拍攝出的圖片往往會(huì)出現(xiàn)過(guò)曝、色彩細(xì)節(jié)被淹沒(méi)的現(xiàn)象，同時(shí)走動(dòng)的人和遠(yuǎn)處的建筑物周圍會(huì)布滿噪點(diǎn)。那么，在類似這種情況下，如何才能更好地實(shí)現(xiàn)“看得清”呢？事實(shí)上，視覺(jué)芯片要“看得清”離不開的正是AI-NPU大算力的支撐。

以智慧城市為例，我們已經(jīng)使用500萬(wàn)像素的攝像頭在做智能分析。傳統(tǒng)的視頻畫質(zhì)的改善使用的是傳統(tǒng)的ISP技術(shù)，在暗光的場(chǎng)景下，會(huì)有大量的噪聲，使用AI-ISP可以解決此問(wèn)題，在暗光場(chǎng)景下依然可以給出清晰的畫面，但是使用AI-ISP的技術(shù)，就必須用AI算法全分辨率、全幀率地對(duì)視頻進(jìn)行處理，而不能采用投機(jī)取巧的縮小分辨率或者跳幀的方式進(jìn)行，因?yàn)槿搜蹖?duì)于畫質(zhì)的閃爍非常敏感。而500萬(wàn)像素的視頻碼流，要做到全分辨率、全幀率的處理，就會(huì)對(duì)NPU的算力提出非常高的要求。

在智能分析的場(chǎng)景中，比如車輛檢測(cè)和車牌識(shí)別的應(yīng)用，目前常見的是采用500萬(wàn)的攝像頭來(lái)錄制30fps幀率的視頻，然后每3/5幀做一次檢測(cè)，在做檢測(cè)的時(shí)候分辨率降到720P的方法，對(duì)于在視頻畫面中遠(yuǎn)處的車牌就會(huì)識(shí)別不出來(lái)，對(duì)于高速行駛的車輛就可能會(huì)漏檢，解決方法也是盡量采用全分辨率、更高幀率檢測(cè)的方式進(jìn)行處理，而這種做法對(duì)NPU的算力同樣提出了非常高的要求。

此外，如同前面提到的，除了看得清之外，我們還需要看得懂，所謂看得懂就是要做智能分析，要做智能分析也需要AI-NPU大算力的支撐，我們可以從兩個(gè)角度來(lái)看這個(gè)問(wèn)題。

首先，我們知道AI本身是一個(gè)提高效率的工具，它最終還是要落入到場(chǎng)景里面去，這也就是早期的AI+和最近的+AI的概念。那么，當(dāng)AI落到行業(yè)里面去時(shí)，它能做些什么事情呢？事實(shí)上，AI能做的事情很多，比如可以把一些行業(yè)的專家系統(tǒng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式做一些替代，這就相當(dāng)于我們要把這樣一個(gè)“專家”裝到我們的AI芯片里，這個(gè)專家系統(tǒng)要足夠聰明，對(duì)應(yīng)的就是一個(gè)比較聰明或者比較大的網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)比較大就相當(dāng)于腦容量比較大，它能夠維持存儲(chǔ)更多的權(quán)重值，這就會(huì)對(duì)NPU算力提出很高的要求。

其次，從部署的角度來(lái)看，目前我們模型的訓(xùn)練大都是在大算力的Server上跑出來(lái)的，而部署是在算力有限的端側(cè)設(shè)備上，只有將模型或算法的計(jì)算量降到端側(cè)能跑起來(lái)的程度，才能在應(yīng)用側(cè)更好的落地。因此需要模型壓縮的過(guò)程，而模型壓縮對(duì)技術(shù)人員的技術(shù)要求很高。如果我們端側(cè)的算力比較高，其實(shí)這個(gè)過(guò)程是可以縮短的。這類似于做嵌入式軟件開發(fā)的過(guò)程，早期受限于算力瓶頸，為了能夠跑更多的功能，我們需要非常認(rèn)真地來(lái)壓榨硬件的性能，所以用匯編來(lái)寫程序，但如果算力比較高，我們就可以用C語(yǔ)言來(lái)做開發(fā)。換言之，用一部分算力來(lái)?yè)Q取開發(fā)效率的提升、AI落地的加速是可行的，但這種做法又反過(guò)來(lái)提高了對(duì)NPU算力的要求。

以上，我們分析了AI視覺(jué)感知芯片公司為什么要開發(fā)高性能大算力NPU的驅(qū)動(dòng)力，但要真正實(shí)現(xiàn)大算力的芯片開發(fā)難度是非常大的。

眾所周知，算力是NPU性能的重要指標(biāo)，然而很多早期AI芯片的算力其實(shí)是標(biāo)稱值，真正使用時(shí)并不能達(dá)到標(biāo)稱的性能。比如號(hào)稱1T的算力，結(jié)果實(shí)際跑下來(lái)發(fā)現(xiàn)只能用到200G或者是3~400G的水平。所以，大家現(xiàn)在使用更加實(shí)用的FPS/W或FPS/$作為衡量先進(jìn)算法在計(jì)算平臺(tái)上運(yùn)行效率的評(píng)價(jià)指標(biāo)。

在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，2017年特斯拉發(fā)布FSD芯片時(shí)，馬斯克用FSD和此前在特斯拉上應(yīng)用的英偉達(dá)Drive PX2相比，表示：“從算力的角度來(lái)看，F(xiàn)SD是Drive PX2的3倍，但在執(zhí)行自動(dòng)駕駛?cè)蝿?wù)時(shí)，其FPS是后者的21倍。”

在AI視覺(jué)芯片領(lǐng)域，愛芯元智發(fā)布的第一款高性能、低功耗的人工智能視覺(jué)處理器芯片AX630A，在公開數(shù)據(jù)集下的不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行速度對(duì)比，每秒處理幀數(shù)分別為3116和1356，遠(yuǎn)超其他同類芯片產(chǎn)品，且功耗僅約3W。

到底是什么拉開了這些NPU利用率的差距？這背后其實(shí)是內(nèi)存墻和功耗墻的問(wèn)題。所謂內(nèi)存墻就是當(dāng)我們通過(guò)堆MAC單元來(lái)拉高算力指標(biāo)的同時(shí)，數(shù)據(jù)帶寬一定要跟上，否則數(shù)據(jù)供應(yīng)能力不足，就會(huì)帶來(lái)MAC單元不斷等待數(shù)據(jù)的現(xiàn)象，處理性能就會(huì)下降。而功耗墻的問(wèn)題主要來(lái)自兩個(gè)方面：MAC單元和DDR。當(dāng)我們通過(guò)堆MAC單元來(lái)拉高算力指標(biāo)時(shí)，MAC單元本身的耗電總量會(huì)提升，同時(shí)還需要高帶寬的支撐，在服務(wù)器側(cè)可以使用比較貴的HBM，如此一來(lái)DDR所需的功耗勢(shì)必會(huì)拉升上去，而在端側(cè)，出于成本的考量，還沒(méi)有特別好的DDR方案。

為了解決阻礙AI落地的內(nèi)存墻和功耗墻這兩個(gè)共性問(wèn)題，業(yè)界常用的方法有兩種，一種是存算一體，但會(huì)受到工藝節(jié)點(diǎn)瓶頸的限制，距離量產(chǎn)還有一定的距離；另外一種是減少數(shù)據(jù)搬運(yùn)。愛芯元智就是通過(guò)混合精度技術(shù)減少了數(shù)據(jù)搬運(yùn)，從而在一定程度上減小了內(nèi)存墻和功耗墻的阻礙，提高了整個(gè)NPU的效率。

那么，混合精度是如何減少數(shù)據(jù)搬運(yùn)的呢？首先我們要明確混合精度的概念——混合精度就是將不同精度的浮點(diǎn)數(shù)/定點(diǎn)進(jìn)行數(shù)值計(jì)算。

圖 | 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示意圖（簡(jiǎn)化版）

如上圖所示，其每一數(shù)列被稱為一個(gè)layer層，最左邊的是輸入層，最右邊的是輸出層，中間的部分是隱藏層。圖中的每個(gè)圓圈代表一個(gè)神經(jīng)元，每一個(gè)神經(jīng)元上都有很多鏈接，鏈接上的數(shù)字是權(quán)重，它是參與計(jì)算的重要組成。如果權(quán)重是小數(shù)的話，則代表著其為浮點(diǎn)數(shù)。

在整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，權(quán)重系數(shù)比較復(fù)雜，傳統(tǒng)NPU的數(shù)據(jù)表示格式一般是8比特、16比特和浮點(diǎn)數(shù)，才能達(dá)到AI算法的精度，所以運(yùn)算量繁重。但愛芯元智發(fā)現(xiàn)，在實(shí)際應(yīng)用中，AI網(wǎng)絡(luò)中有的信息是有冗余的，這意味著并不是所有的計(jì)算都需要高精度的浮點(diǎn)或是高精度的16比特，而是采用8比特或者4比特等低精度混合運(yùn)算就足夠了。

在愛芯元智的AI-ISP應(yīng)用中，就是基于混合精度技術(shù)，網(wǎng)絡(luò)中許多中間層都是采用INT4精度。相比原來(lái)的8比特網(wǎng)絡(luò)，數(shù)據(jù)搬運(yùn)量可能就變成原來(lái)的1/2，計(jì)算量縮減為1/4。由此便可以提升NPU的使用率和效率，在單位面積內(nèi)提供數(shù)倍于傳統(tǒng)NPU的等效算力，同時(shí)還能把成本和功耗降下來(lái)，更有利于端側(cè)和邊緣側(cè)AI落地。

當(dāng)然，在AI落地的過(guò)程中，除了要解決內(nèi)存墻和功耗墻問(wèn)題以外，還需要考慮算法和硬件的結(jié)合問(wèn)題。尤其是在端側(cè)和邊緣側(cè)，芯片天生就和場(chǎng)景有一種弱耦合的關(guān)系，所以愛芯元智在設(shè)計(jì)AI視覺(jué)芯片時(shí)，采用了從應(yīng)用到算法再到NPU的聯(lián)合優(yōu)化設(shè)計(jì)。

圖 | 算法與NPU的協(xié)同設(shè)計(jì)

具體來(lái)講，在傳統(tǒng)的AI方案中，算法和硬件通常是相互獨(dú)立的兩部分。但愛芯元智的算法團(tuán)隊(duì)會(huì)在NPU設(shè)計(jì)早期就將算法網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、量化需求/算子需求、內(nèi)存訪問(wèn)的需求等很多詳細(xì)信息提供給NPU設(shè)計(jì)的架構(gòu)師，硬件架構(gòu)師可以根據(jù)這些算法的需求來(lái)調(diào)整或優(yōu)化整個(gè)NPU的設(shè)計(jì)，從而使算法跑起來(lái)的效率達(dá)到優(yōu)化后的水平。與此同時(shí)，硬件工程師也會(huì)把算子硬件加速條件，例如數(shù)據(jù)流優(yōu)化、存儲(chǔ)優(yōu)化、量化限制等硬件限制提供給算法工程師，如此算法工程師在設(shè)計(jì)算法時(shí)，可以考慮到硬件限制，從算法的角度來(lái)規(guī)避一些硬件上的短板。兩者結(jié)合，便可以兼顧NPU的硬件和軟件開發(fā)，加快AI開發(fā)的落地效率。

基于以上優(yōu)勢(shì)與積累，愛芯元智先后推出了AX630A、AX620A、AX620U、AX170A兩代四顆端側(cè)、邊緣側(cè)AI視覺(jué)感知芯片。其中，AX170A針對(duì)手機(jī)應(yīng)用場(chǎng)景，可對(duì)4K 30fps的影像進(jìn)行實(shí)時(shí)畫質(zhì)優(yōu)化，配合主控芯片可實(shí)現(xiàn)超級(jí)夜景視頻和優(yōu)秀的暗光拍攝功能，實(shí)現(xiàn)夜晚低照度下高清影像的細(xì)膩呈現(xiàn)；AX620A針對(duì)智慧城市、智能家居等應(yīng)用，不僅能實(shí)現(xiàn)暗光環(huán)境下優(yōu)異的畫質(zhì)效果，同時(shí)還能兼顧約1W的低功耗優(yōu)越性能，滿足電池應(yīng)用方案的功耗需求，兼顧IoT、智能運(yùn)動(dòng)相機(jī)、手機(jī)等應(yīng)用場(chǎng)景；AX630A針對(duì)智慧城市、智慧交通等密集場(chǎng)景，以強(qiáng)大的暗光圖像視頻處理能力和20路1080p 30fps的解碼能力，能將高畫質(zhì)、全智能、全感知和實(shí)時(shí)分析的能力優(yōu)勢(shì)發(fā)揮到極致，可輕松滿足客戶“全天候”和“看得清”的核心訴求。

愛芯元智深知垂直化生態(tài)是AI芯片的歸途，所以在提供芯片的同時(shí)，還提供demo板等開發(fā)套件、開源軟件包，降低用戶的開發(fā)難度，縮短用戶的開發(fā)周期。

而從用戶的角度來(lái)講，采用第三方的NPU芯片除了能夠降低自身研發(fā)難度，獲得充足的有效AI計(jì)算能力以外，還能降低開發(fā)成本，這是AI-NPU使用量越大越好用的優(yōu)勢(shì)。

就像愛芯元智創(chuàng)始人兼CEO仇肖莘博士曾在2021世界人工智能大會(huì)上所說(shuō)的：“希望盡我們的一些努力，能夠?yàn)槭澜绲臄?shù)字化和智能化新基建，提供更多在邊緣側(cè)和端側(cè)的支持，給社會(huì)帶來(lái)更多深刻的變化?！?br /> 責(zé)任編輯：彭菁