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云知声自主研发芯片--雨燕

云知声 来源:djl 作者:云知声 2019-08-09 08:47 次阅读

耗时近3年匠心研发,5月16日,业界领先的物联网人工智能服务企业云知声在北京召开新品发布会,正式推出全球首款面向物联网的AI芯片——UniOne。

在“匠芯·致物”发布会上,云知声创始人/CEO黄伟,中关村管委会副主任翁啟文,厦门火炬高新区管委会主任黄晓舟,中电健康基金CEO宋雨,前海梧桐基金合伙人王彦,中科院自动化所原副所长、研究员黄泰翼,平安好医生CTO王齐共同发布了第一代UniOne物联网AI芯片及其解决方案——雨燕(Swift)。该芯片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数字信号处理器),支持DNN/LSTM/CNN等多种深度神经网络模型,性能较通用方案提升超50倍。

云知声创始人/CEO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。”

加速爆发的物联网对AI芯片提出全新需求

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,IoT设备与手机不同,不仅形态千变万化且需求碎片化严重,对于AI算力需求也不尽相同,因此,原有通用架构的芯片很难满足新形势下的需求。

另一方面,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。

黄伟指出,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。”

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。

第一代物联网 AI 芯片及解决方案——雨燕

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加速器内部RAM相连,可提供高效的CPU与AI加速器之间的数据通道,便于CPU对AI加速器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。具体而言,雨燕包括以下几大显著特征:

高性能深度学习加速:面向深度学习和语音信号处理的 AI 定制指令以及体系架构,将面向语音 AI 的并行运算性能发挥到极致,系统运算能力提升50倍以上;

高性能内部互联网络:结合片内 Memory 及内部互联网络,提高片内总线带宽的利用效率提升20倍;

低功耗架构:异构 AMP架构可保证高性能与低功耗的有机结合,从而获得最佳的能效比,更适合IoT场景;

端云结合:混合应用架构设计,获得本地与云端能力的最佳平衡;

云知声联合创始人/芯片负责人李霄寒表示,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。

赋能行业落地,牵手合作伙伴共建“芯”生态

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”。

在智能家居领域,云知声携手京东智能,推动人工智能芯片在智能家居领域的应用。与京东Alpha平台合力打造定制化智能标杆产品,实现跨品牌、跨品类智能设备的互联互通,使用户通过自然语言即可获取平台音乐、新闻、购物等海量内容服务,带来更为智能化以及更为便捷舒适的家居生活体验。

针对智能网联汽车领域,云知声将携手亿咖通科技,共同研发汽车前装车规级AI芯片,打造极致的车内智能交互体验,推动人工智能芯片在汽车行业的升级应用。双方将围绕GKUI座舱生态系统,构建以语音为核心的座舱交互平台,帮助用户在位置导航,车载娱乐,车辆控制,车与车互联等方面实现更精准的语音的服务,让AI赋能汽车,让汽车更“聪明”,让人们更便捷和高效的乐享汽车智慧出行。面向智能网联汽车大时代的到来,双方还将在自动驾驶领域进行AI芯片的研发合作,共同致力于未来智能出行技术能力的提升。

自2012年成立以来,云知声一直专注于物联网人工智能服务,是当前国内为数不多拥有算法、计算能力、芯片能力全栈式技术链条的人工智能龙头企业。目前,云知声在家居、医疗、机器人、汽车、教育等各业务的合作伙伴数量已经超过2万家,覆盖用户已经超过2亿,日调用量4亿次。

此次,伴随着UniOne芯片的量产落地,云知声“云端芯”产品架构及战略闭环正式搭建完毕。未来,云知声将以更加完善立体的全栈解决方案,联合诸多产业上下游合作伙伴,展开更加全面、更加深入的人工智能多模态服务,推动“智享未来”愿景的加速实现。

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