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嘉楠:發力邊緣側 構建智能“芯”生態

作者:王瑩時間:2019-06-20來源:電子產品世界收藏

      在“2019世界半導體大會”上,嘉楠科技創始人、董事長兼首席執行官張楠賡先生發表題為“讓‘’成為”的演講,分享了對邊緣側和當下產業的思考,以及對嘉楠科技邊緣智能“芯”生態的構想。

本文引用地址:http://www.aejfsk.live/article/201906/401743.htm

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      在《電子產品世界》記者的專訪中,張楠賡表示,真正的AI不僅局限于圖像處理,而應該兼具視聽等多種感官能力。去年9月,嘉楠推出了第一代AI新品勘智K210,這款基于自主研發的ASIC芯片集視聽能力于一身,已經部署于無感門禁系統,功耗僅為300mw。最新的第二代芯片K510也預計在今年下半年問世,芯片算力將提升5~10倍。

      K210和即將問世的K510在某種程度上代表了嘉楠對于AI的思考。隨著AI產業逐漸走向成熟,AI芯片也逐漸從傳統的通用型芯片向半定制化、全定制化譜系發展。張楠賡認為,邊緣側AI之所以沒有普及,因為AI芯片在成本、能耗、算力、通用性等方面仍有不足。對于邊緣側而言,只有足夠輕量化、低功耗的AI芯片才能真正落地于邊緣側設備,賦予設備一定的自決策能力,從而真正讓社會享受人工智能時代的紅利。

      1  讓‘AI’成為AI

      從2016年AlphaGo一戰成名以來,沉寂了60年的AI搖身一變成為“未來”的代名詞。自動駕駛、智慧城市、智能家居等一系列新概念點燃了人們對于AI的想象。但另一方面,實現真正的AI仍存挑戰。

      AI的通用性首當其沖。當下AI產業的突破仍處于單點突破期間。由于應用背景明確,數據積累豐富,在翻譯、圖像檢測等一些特定的領域里,AI的能力已經超越人類。但是,真正的AI通用芯片應該具備視、聽、觸等多種能力,而不是單獨針對某個領域進行優化。張楠賡認為,就像人一樣,各種傳感器同時起作用,這樣帶給用戶的體驗才會更好。

      總體上,AI的算法有一定的共通性。盡管(物聯網)領域是個性化和碎片化的,如果把這些碎片化的領域集合在一起,發揮通用芯片和算法的優勢,這樣可以確保在有限投入下,產出更多AI應用。

      而其中的關鍵,恰恰在于AI在邊緣側設備的落地。

      2  邊緣側AI需要輕量化和低功耗

      張楠賡認為,目前的AI按應用場景主要分為兩種,一種是訓練,一種是推理。不同應用場景對芯片的設計提出了不同要求。具體而言,算法訓練由于對算力要求高,多部署于云端進行。與之相反,數據推理則更多發生在邊緣側,因此芯片設計應當兼具低功耗和輕量化。

      為此,嘉楠科技于2018年9月6日發布了針對于邊緣側的AI芯片——堪智K210。芯片采用了先進的28nm工藝,配置雙核64位CPU。其中,芯片的AI加速器由嘉楠自主研發設計,支持8通道高性能麥克風陣列的音頻處理硬件,因此一顆芯片可以同時處理視頻和音頻,功耗僅為0.3 W。

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 圖 堪智K210芯片(來源:堪智官網:https://kendryte.com/)

      3  為何采用RISC-V架構

      與多數芯片不同,K210的CPU采用RISC-V的RV64。因為RISC-V有很多優點,例如精簡指令集開發,更重要的是RISC-V并非國家意志的產物,而是具備學術性質的開源CPU,這在當下的貿易環境中顯得尤為重要。

      同時,嘉楠也趕上了國內正在興起RISC-V研究浪潮。K210芯片和開發板可以服務于高校和科研院所的研究和培訓,而且嘉楠產品是市場上為數不多、可立即買到的RISC-V產品,在淘寶就可以很方便地采購到。

      K210的優勢是雙核64位RV CPU,是非常學術的RISC-V CPU,主頻400 MHz。相比Arm,RISC-V的RV64相當于Arm的M7,比M7性能略高一些,但略遜于Arm A7。

      4  MCU領域最先進的工藝水平

      最有效的降功耗方法是好的架構。第一代K210芯片是內置存儲,可以等同于單片機(MCU),還有專用的CNN裝置,這樣的架構方式能夠大幅降低芯片功耗。在工藝上,K210采用了臺積電28nm制程,在單片機領域已經達到最先進水平。

      那么,嘉楠的礦機芯片已采用了臺積電的7 nm工藝,K210為何不采用7 nm?因為7 nm價格高。嘉楠做芯片的原則完全是為了商用,不是為了PPT,也不是為了融資,因此要考慮費效比。

      5  8通道的音頻功能

      K210的一大特色是,除了機器視覺能力外,還具備機器聽覺能力。芯片上帶有支持8通道高性能麥克風陣列的音頻處理硬件,可以進行硬件加速的實時聲源定向與波束形成,無需占用主CPU資源。一顆芯片就可以實現聲源定向、聲場成像、波束形成、語音喚醒、語音識別等機器聽覺功能。

      那么,音頻在此的目的是什么?因為從哲學角度,AI應該是多種感官融合的,因此K210除了有圖像,也做了音頻。用圖像的方法處理音頻是可以做的,把音頻轉成圖譜,用計算機的眼睛可以去“看”。

      另一個問題是:為何要做8通道?8通道麥克風的應用場景是什么?主要是為了有更遠的拾音距離,一般兩個麥克是三四米的拾音距離,4個麥克風是5米,8個是6米左右。

      此外,8麥克風還有一些特殊應用,例如做林業病蟲害防治的害蟲識別,這是和百度、林業大學合作的一個項目,方法是把麥克風扎到樹里,聽蟲子嗑樹的聲音。這需要多組麥克風設備扎到樹里。嘉楠的方案是一個40 mm見方的模塊,做了防水的處理。利用圖像分類、檢測的方法,去“看”視野里是否有特定的害蟲。這種方案的應用前景十分廣闊,因為中國的森林非常多,而且它可以推到農田等更多應用場景。

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圖  堪智的應用場景(來源:堪智官網)

      6  躍升:即將問世的K510

      2016年嘉楠已開始有了做AI芯片的想法,做了一兩年時間,本來計劃2017年底推出,但因當時算法有很大突破和進展,又拖延到了2018年9月出爐,因此花了整整兩年時間。未來AI芯片的迭代速度加快,達到一年一代。

      第二代產品的型號為K510。那么,為何型號從K210一下跳到 K510?因為性能提高很多,提升了5~10倍,有了外存(注:第一代沒有外部DRAM),并加入了對高清視頻的支持。

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圖 K210的主要性能指標(來源:堪智官網:https://kendryte.com/)

      7  未來:共建A“芯”生態

      事實上,邊緣側AI芯片業態尚未成熟,各家廠商也都處于摸索路徑。但嘉楠對于芯片生態的商業想象卻很豐滿。這來自于嘉楠對自身研發實力的業務經驗的自信。為此,嘉楠做了很多嘗試,不僅局限于芯片,而是以芯片為落點,延伸至開發板、算法以及邊緣側的解決方案等。

      更重要的是,嘉楠向外與AI廠商建立合作關系,通過合作補齊算法和數據,同時也為自身的芯片尋找更多落地場景。同時,兼容性上,嘉楠也推出了第一代模型轉換工具,可以將英偉達等主流企業的軟件遷移到芯片中,對于開發者更為友好。

      嘉楠的核心優勢還體現在對于芯片研發設計體系的熟稔。張楠賡認為,之所以市面上涌現出大量的AI芯片產品,恰恰暴露了當下AI產業沒有通用硬件平臺的現狀。以PC時代為例,Wintel聯盟的軟硬結合成為市場主導,多數公司無需再單獨研發芯片。這也正式嘉楠等芯片廠商的機遇所在。

      實際上,對于很多所謂的芯片廠商而言,ODM(委托設計)產品的性能很難保證,靠ODM驗證一下概念是可以的,但市場上也很少見到靠ODM成功的產品。而嘉楠不僅包含前端和后端設計,還包括標準庫的設計,以及數模混合信號等資源,因此可更好地保證芯片的性能。

      目前,K210的方案已用于智能門鎖、智能抄表等業務場景。合作伙伴可以通過嘉楠的SDK(軟件開發包)等開發出更多產品。

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圖  堪智的SDK(來源:堪智官網)

      張楠賡表示,嘉楠希望和合作伙伴一道,構建共贏格局的A(人工智能物聯網)商業生態。



關鍵詞: AI IoT

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