云知声发布首款ai芯片UniOne 面向物联网性能提升50倍

云知声发布首款ai芯片UniOne 面向物联网性能提升50倍,第1张

【导读】:前不久,云知声宣布获得3亿元的战略投资,并且会发布第一代AI芯片。今天,云知声正式发布首款ai芯片UniOne,这是一款面向物联网AI芯片,据悉性能将较通用方案提升超50倍。

在发布会上云知声创始人黄伟指出,“在AIoT市场加速爆发的今天,云端方案在网络、带宽、能耗、隐私以及边缘计算等方面的限制,使得面向物联网的AI芯片成为必然抉择。在推出芯片产品之前,云知声已在家居、智能音箱、儿童机器人等市场方面,基于通用芯片方案(IVM)百万级出货量的产品形态,验证了芯片市场、产品和用户场景的合理性。第一代UniOne物联网AI芯片雨燕量产后,将能快速切入市场客户并满足更多产品种类和形态上对成本、稳定性、集成度等方面的需求。”

黄伟表示,无论是CPU还是GPUFPGA,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。”

较之于传统芯片,定制化的AI芯片由于应用场景和AI算法相对确定,因此在硬件设计上更加专门化,在面向此类任务时其相对于通用芯片在计算密度及功耗上有绝对优势。因此,相较通用芯片而言,AI芯片可以在更低的主频、更小的芯片面积,完成机器学习中同等任务量的计算,做到成本、功耗、算力等多维需求之间的完美平衡。

云知声第一代 UniOne 物联网 AI 芯片及解决方案——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,可将面向语音 AI 的并行运算性能发挥到极致,在更低成本和功耗下提供更高的算力。

在架构灵活性方面,雨燕通过Scratch-Pad将主控CPU与AI加速内部RAM相连,可提供高效的CPU与AI加速之间的数据通道,便于CPU对AI加速运算结果进行二次处理。另外,连接各个运算单元的可编程互联矩阵架构,提供了扩展运算指令的功能,从而进一步提升硬件架构的灵活性及可扩展性。同时,芯片采用多级多模式唤醒,从能量检测,到人类声音检测,再到唤醒词检测,针对语音设备及使用场景的定制化Power Domain等技术,可将芯片功耗降低至最低。

云知声联合创始人李霄寒表示,云知声不仅提供雨燕芯片和终端引擎,还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。通过云端芯结合,云知声基于雨燕提供的是面向一个个具体场景如智能家居、智能音箱、智能车载等的Turn-key解决方案。基于雨燕方案,可让客户站在更高的设计起点,以更低的成本在更短的时间内打造出更稳定可靠的产品。同时,开源的方案也可确保客户基于已提供的 AI 能力自行设计其它各种长尾产品形态,构建更为丰富的AIoT生态。

“UniOne 不是一颗芯片,而是一系列芯片,它代表了云知声对于物联网 AI 芯片发展战略的整体构想。” 李霄寒指出,面向方案商与开发者,UniOne可提供完整的语音 AI 应用参考方案、云端能力以及定制化工具,可以帮助客户在跨形态的物联网硬件产品上以最低的时间、资源等探索成本,打造最高体验的用户入口应用未来。

在本次发布会上,除UniOne的发布之外,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”。

AIoT经历过寒潮,如今再度火热,可以算是经得起风吹雨打的行业,被风潮裹挟着前行的产业不鸣则已,一鸣惊人,也希望国内企业能够真正掌握核心技术,只有这样才能走的更远,云知声做了个很好的榜样,未来会有更多的玩家入场,AIoT真正兴起的时代也许真的不愿了。

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