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中科院首款主打極低比特技術的人工智能芯片QNPU原型亮相 獲得眾多專業(yè)人士的肯定和贊揚

半導體動態(tài) ? 來源:工程師吳畏 ? 2019-05-29 16:52 ? 次閱讀
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中國科學院自動化研究所南京人工智能芯片創(chuàng)新研究院AiRiA自主設計的首款主打極低比特技術的人工智能芯片QNPU(Quantized Neural Process Unit)原型,及四路人車識別、車載輔助駕駛ADAS系統(tǒng),終端AI功能加速器QEngine和人工智能人體骨骼實時識別交互系統(tǒng),近期在世界智能大會和世界半導體大會上展出,獲得了眾多專業(yè)人士的肯定和贊揚。

QNPU采用國際領先的量化模型壓縮處理技術,實現(xiàn)了DDR Free設計,突破了內存墻的世界難題,不但能夠滿足邊緣端設備低功耗、低時延、小體積、低成本的訴求,并能提供其執(zhí)行AI任務所需的高運算能力。QNPU可應用到智能安防、無人駕駛、智慧醫(yī)療、智慧商業(yè)、智慧城市等多種IoT的邊緣端計算場景,助力各行業(yè)“用上AI,用好AI”。

同時,AiRiA還研發(fā)了基于QNPU原型的四路人車識別模塊,可進行1080P分辨率的視頻流實時分析。

AiRiA車載輔助駕駛ADAS系統(tǒng)是基于機器視覺720P雙路視頻實時處理的人工智能系統(tǒng)。在駕駛過程中能夠自動識別道路情況,包括:道路標志線、信號燈、人車距離等,可以實現(xiàn)前向碰撞報警、車距過近報警、車道偏離報警等。同時該系統(tǒng)采用DrivingProbe專利技術,對駕駛員警覺性監(jiān)測,識別抽煙、喝水、打/看電話、打斗等狀態(tài),監(jiān)控安全駕駛。

AI功能加速器QEngine是適用于終端設備的高性能、輕量級、無依賴的深度學習計算框架。與常用框架相比,QEngine性能高2-4倍,減少65%-85%的內存占用,使AI終端設備待電時間更長,機器視覺識別更加迅速。QEngine支持業(yè)內多種開源的深度學習框架,算法移植簡易,并兼容多種處理器和硬件。

AiRiA人工智能人體骨骼實時識別交互系統(tǒng),對人體骨骼姿態(tài)進行實時跟蹤,識別人體骨骼25個結構點,毫秒級時延,并能支持多人同時檢測,對身體部分遮擋部位進行智能預測。該系統(tǒng)可應用于翻越、打斗、摔倒等異常行為的檢測,運動及舞蹈的教學矯正,體感游戲,3D試衣等場景。

自動化所南京人工智能芯片創(chuàng)新研究院AiRiA,依托自動化所在芯片開發(fā)、計算架構、人工智能、機器視覺等領域數(shù)十年的核心技術積累,致力于為行業(yè)提供軟硬一體化的人工智能解決方案。在成本、功耗、計算結構等方面進行探索,讓“高大上”的AI廣泛、便利地應用到各行業(yè),普惠公眾。

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