AI创业公司泓观科技(otureo.ai)发布了首款异步卷积神经网络芯片。该芯片所采用的异步架构,与这个领域中先前的各类AI芯片相比,遵循着完全不同的设计原则和技术路线,同时融合了定点化、自动剪枝、多层优化访存等多项技术,可以极大地降低loT场景下数据分析所需的功耗。其功能聚焦于物体识别等视觉分析,面向可穿戴设备、家居、自供能监控等对超低功耗有刚性求的IoT终端领域,赋能实现AI应用落地。首款该类芯片已经由泓观科技设计完成并实现流片,这是面向IoT领域的异步架构AI芯片的首次问世。
泓观科技是由三位清华校友创立于 2015 年的科技型公司,一直致力于通过边缘计算实现深度学习高效率赋能于嵌入端设备和应用,与上下游合作伙伴携手共筑人工智能产业生态。一贯低调潜行的他们,也在用着自己的方式开拓着另一条产品线,如今破茧而出——面向物联网(IoT)物联端率先推出超低功耗异步 AI 芯片,上演了一次另辟蹊径的厚积薄发。
泓观科技的创始人介绍到:“从近 20 年前我们进入清华大学微电子学专业读书时算起,虽然后面的职业生涯不断带来更多元化的知识背景,但毕竟都算是集成电路这一行里多年的从业者了,对于芯片这个庞大产业的自身规律有着自己的理解和认知。既然决定在 AI 芯片这里也做点儿事情,构建第二产品线,我们希望选择一个独特而有趣的着力点,对应具有一定差异化的应用领域和生态位置,同时可以与我们依托平台型系统芯片的第一产品线,兼容互补,相得益彰。”
泓观科技所采用的异步架构,与这个领域中先前已推出的各类 AI 芯片有着显著的区别。先前的 AI 芯片有一个共同的特点,就是遵循功能与性能优先的设计原则。其针对的应用场景主要分为两类:基于云端的在线计算和基于前端设备的离线计算。前者如 Google TPU 系列、比特大陆Sophon系列等;后者如 Movidius Myriad 系列、海思包含 NPU 的 Kirin970、Apple 包含 NeuralEngine 的 A11 等,即使作为前端 AI 芯片,其应用环境也集中在手机、无人机等高端设备上。
然而对于 IoT 设备及其应用场景而言,上述AI芯片的架构与特点并不适合。“一则因为 loT 设备通常专注于某种单一功能,例如针对视频采集的设备一般情况下无需运行语音识别和自然语言处理的相关算法;二则相较于手机、无人机这样的高端设备,大部分 loT 设备的刚性需求在于超低功耗,性能并非第一考虑因素。”泓观科技的创始人表示,“像我们这样,遵循着完全不同的设计原则和技术路线来实现卷积神经网络 AI 芯片,可以说有点卓尔不群甚至颇为超前。就目前已知的媒体报道,我们应该是率先实现异步卷积神经网络电路方案并实现流片的创业公司,不论在中国还是世界范围内。”
这款独特而全新的异步卷积神经网络芯片,其功能聚焦于物体识别等智能化视觉分析,面向可穿戴设备、智能家居、自供能(如太阳能)监控等对超低功耗有刚性需求的 IoT 终端领域,逐步赋能实现AI应用落地。“这个路线及发力点的选择,来源于我们对技术发展和市场定位的思考与判断。”泓观科技的创始人这样总结到,“届时从不久的未来里回望,这款芯片所代表的特质,应当不再是独特和另类。对于 AI 和 IoT 这两大领域的广泛交汇和深度融合,相信这一次意味着一个开端。”
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