云知声推出首款物联网AI芯片

2019-12-05 14:35 来源:未知

而即将到来的5G带来的最大变革也将是万物互联。不过,随着物联网的深入推进,终端设备被赋予越来越多的AI能力,要求其在保证低功耗、低成本的同时完成AI运算。然而,物联网设备与手机不同,不仅形态千变万化,而且需求碎片化严重,对于AI算力需求也不尽相同,原有通用架构的芯片很难满足新形势下的需求。

在本次发布会上,云知声还宣布与京东智能在智能家居领域进行合作,与京东Alpha平台合力开发大型智能家居产品。同时,云知声还与亿咖通科技在智能网联汽车领域进行合作,共同研发汽车前装车规级AI芯片。

在本次发布会上,除了UniOne的重磅发布之外,云知声还公布了与京东智能、亿咖通科技的战略合作。各方将基于云知声在物联网AI芯片及系统解决方案之上,共享各自优势资源,构建面向新零售、智能家居、汽车等领域的AI“芯生态”。

不久前,国内人工智能IoT创企、语音识别技术公司云知声,宣布推出首款物联网AI芯片UniOne以及针对智能家居场景的行业解决方案雨燕。

不过,如何让AI满足人们的需求?黄伟认为,破局点在于“芯”。他指出,AI落地的关键在于选择场景,应用场景定义AI芯片,汽车、智能家居等不同的场景对AI芯片产品的定位完全不同。“在这个场景里面,我们通过AI芯片落地,反而可以加速推动AI技术和应用的前景,建立起技术和产业之间的闭环。此前,在2018中国半导体市场年会上,清华大学微电子所所长魏少军教授表示,不管有什么好的AI算法,要想最终得到应用,就必然要通过芯片来实现。

在软件层面,UniOne也进行了不少优化。

此外,AI算法的接入,对设备端芯片的并行计算能力和存储器带宽也提出了更高的要求,而尽管基于GPU的传统芯片能够在终端实现推理算法,但其并非针对深度学习设计,能效比远低于AI专用芯片。因此,近年也涌现了越来越多的AI芯片设计公司。根据市场研究公司Compass Intelligence发布的全球AI芯片排行榜显示,除了英伟达、英特尔等传统芯片公司巨头,寒武纪、地平线等AI芯片公司也位居前列。

在UniOne中,云知声提供了自主研发的面向深度神经网络的AI扩展指令集,通过将多种复杂的AI计算抽象成算子,并在异构架构的硬件中实现。李霄寒从技术层面解释了这种方案的好处。

黄伟表示,作为平台,UniOne把产品的共性部分变成标准化,“比方说语音识别,我们放个芯片,使它变成标准化”,而具体的场景、设备形态这些一些个性化的部分交给合作伙伴和客户去做。

传统的芯片商,只提供芯片这一底层硬件,客户拿到芯片后,还需找算法上搭配算法,找应用开发商进行应用开发,时间将持续一年多,非常的费时。这也正是云知声提出在某些垂直领域提供一体化解决方案的原因,目前,云知声针对三个领域提供一体化方案:智能家居、智能网联汽车以及智慧城市。而对于这三个场景,云知声将逐一开展,今年推出的雨燕解决方案就是针对智能家居场景的,明年将会推迟针对智能网联汽车的解决方案雪豹、后年将推出针对智慧城市的解决方案旗鱼。

继移动互联网之后,物联网的发展引起了新一波的产业浪潮。根据中国信息通信研究院数据显示,2017年是蜂窝物联网的发展元年,自2013年后,蜂窝物联网市场逐渐起步。到2017年,我国蜂窝物联网用户达到2.7亿,是2016年的接近三倍。

2、其次,UniOne中的数字信号处理器uDSP,也是云知声自主研发的,可以实现家庭环境下的有效降噪。

与一些AI创业公司选择2C路径,通过爆款产品打造自己的生态不同,黄伟认为,2B更适合中国环境。他对第一财经等记者表示,到今天为止,几乎没有一个2C的AI产品获得过巨大的成功,“AI的本质是一种能力,在产品很多环境里面的一环而已,所以我们选择2B。”他指出,AI跟行业结合是给行业赋能,促进技术不断生长,“比如我们是做语音识别的,语音识别的本质是通过人机交互,让设备更加自然、智能,但是智能本源是什么?是需要得到服务,服务这一块并不是我们公司所擅长的,这就是我们为什么要合作。”当然,他也坦言,对于创业公司而言,一开始做平台非常危险,“你必须有更多的渠道、资源”。

澳门金莎娱乐网站,AIoT设备呈现出三种典型特征:功能智能化、应用场景化、形态多样化。功能方面对于语音、手势等多种交互方式要求更高,应用场景包括家居、汽车、办公、零售等众多场景,在形态方面则不在拘泥于PC机、手机等一种形态,而是向着电视、冰箱、空调、音箱等多元化设备上演进。

继宣布获得1亿美元C轮融资后,云知声正式推出了其首款面向物联网的AI芯片——UniOne。

在AI技术落地的过程中,芯片成为了至关重要的一环。从2017年开始AI在芯片行业掀起了一波浪潮。今天云知声宣布推出首款物联网AI芯片UniOne以及针对智能家居场景的行业解决方案雨燕。

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1、首先是在计算时间上,传统方案在进行计算时,采用的是逐一调度函数,先从存储器搬运数据然后计算然后再搬运的模式,UniOne则采用在进行第一次计算的同时,将第二组计算数据调度过来的方式,将调度时间大幅分缩减,在一个周期内完成8次浮点MAC操作。

据悉,雨燕采用CPU+uDSP+DeepNet架构,支持8/16bit向量、矩阵运算,基于深度学习网络架构,可以更好发挥面向语音AI的并行运算性能,在更低成本和功耗下提供更高的算力。目前,UniOne已经流片成功,由台联电代工。

三、云知声的AI芯片战略

5月16日,物联网人工智能服务企业云知声在北京召开发布会,推出其第一代UniOne物联网AI芯片及解决方案——雨燕。

近期,国内对芯片的热情空前高涨。去年智东西也洞察都了在AI行业里,芯片作为实现AI技术的基础,将成为业内率先火热的领域,因此进行了半年多的芯片产业链走访。目前,物联网作为终端设备的网络基础,在大数据的采集上发挥着重要的作用。随着AI技术在终端的落地,终端芯片也成为了实现设备AI能力和提升用户体验的最重要的一环,因此吸引了众多企业在物联网芯片上布局。

云知声联合创始人李霄寒在发布会上指出,“UniOne不是一颗芯片,而是一系列芯片。”此外,该公司将应用部分向客户开源,同时提供相应定制化工具以及云端AI能力服务。李霄寒表示,通过云端芯结合,可以基于雨燕提供面向智能家居、智能音箱、智能车载等一个个具体场景的Turn-key解决方案。云主要解决终端智能化问题,端解决AI应用场景化问题,芯可加速AI应用的落地。

UniOne由云知声自主设计研发,采用云知声自主AI指令集,拥有具备自主知识产权的DeepNet、uDSP 、支持DNN/LSTM/CNN等多种深度神经网络模型,以及多种应用接口,据称性能比通用方案提升50倍。

不过,芯片行业是一个高投入、高风险、慢回报的行业,为何要布局AI芯片?云知声创始人兼CEO黄伟表示,无论是CPU还是GPU、FPGA,现有的芯片架构并非为AI专门设计,并不能满足物联网AI算力需求,且考虑了太多的向后兼容性,因此在性能上远非最优。“基于业务方面对芯片产品、场景的反复验证,以及对AIoT终局的判断,云知声在2014年就明确必须自主研发面向物联网的AI芯片。”

在5月16日的发布会上,云知声还宣布与京东智能在智能家居领域进行合作,与京东Alpha平台合力开发大型智能家居产品。同时,云知声还与亿咖通科技在智能网联汽车领域进行合作,共同研发汽车前装车规级AI芯片。

UniOne包括Audio、uDSP 、DeepNet、CPUMemory 以及Peripherais五大板块。其中,DeepNet是云知声拥有自主知识产权的NPU,可进行高性能深度学习加速、高性能内部互联网络以及多级多组共享内容。

同时,黄伟也谈到做芯片产业是非常不容易的,芯片的研发周期非常长,从底层设计、到流片再到封装测试,最后到量产应用,任何一个环节出了差错则功亏一篑。在黄伟看来,做好AI芯片有三个前提:全栈式的AI技术能力、已验证的成熟业务场景以及AI芯片设计能力。

3、基于场景模式,对电源模式设计的考虑,灵活性和空间。雨燕采用了多级电源模式,可实现多电源域、低功耗服务、动态频率调整以及多级/多模式唤醒。

从云知声今天推出的物联网AI芯片来看,终端物联网已经处在爆发的前夜。对于场景的选择,目前云知声选择了在智能家居、智能网联汽车以及智慧城市三个场景上,而与寒武纪做云端芯片不同的是,云知声将市场瞄准在了量更大的物联网产品上。黄伟表示,去年云知声的利润已经到到了9位数字,雨燕进入市场后,云知声的利润将会大幅度提升,而这也得益于这款新品可以在将性能10倍级提升的同时成本也将更低,这些都将成为物联网快速铺开的条件。

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