9月9日消息,今日,地平线推出新一代AIoT边缘AI芯片旭日3,拥有3M和3E两种型号。该系列芯片搭载地平线第二代BPU,采用15×15mm封装,16nm制程工艺,等效算力达5Tops,典型功耗为2.5W。与此同时,地平线还提供了“天工开物”AI开发平台,主要包括AI芯片工具链、AI应用开发中间件、模型仓库、客户自建闭环等,进一步帮助用户加速AI落地。
从2015年成立至今,地平线在边缘AI芯片领域已经积累了丰富的技术经验,并逐步构建起属于自己的AIoT生态。
在现场,地平线创始人兼CEO余凯还提出了地平线“万物=Auto+AIoT”双飞轮战略,要在智能驾驶和智能物联网两条赛道上,不断推进自身AI芯片发展。
“今天发布的旭日3芯片是我们最重要的里程碑,它一定是奔着千万级出货量去走的。”余凯谈到。
除此之外,地平线创始人兼CEO余凯、地平线AIoT产品线总经理王丛与智东西等少数媒体进行了深入交流,在分享旭日系列芯片进展的同时,也透露了芯片AI性能评估方法MAPS未来发展规划。
一、旭日3芯片:等效算力达5Tops,拥有4大核心亮点
地平线旭日3芯片面向AIoT场景需求,在设计过程中采用算法、计算架构及编译器联合设计,使芯片在功耗几乎不变的情况下,AI性能可提高数倍。
整体来看,旭日3芯片3M和3E均采用台积电16nm工艺,具有高性能、低功耗的特点。
同时,旭日3芯片支持CNN网络架构,大幅度提升多任务下的算法执行效率,提供丰富的接口、编解码能力和ISP效果。
其中,旭日3M芯片主要面向中高端市场,搭载四核Arm Cortex-A53 CPU,以及两个地平线第二代BPU架构的NPU,等效算力为5Tops,DDR(双倍速率)为3200Mbps;
旭日3E芯片主要面向低端市场,内置双核Arm Cortex-A53 CPU,同样包含2个二代BPU架构的NPU,等效算力为3Tops,DDR为2666Mbps。
“与旭日2相比,旭日3拥有更强大的AI加速器,搭载BPU3.0不仅支持多样化的应用场景,同时4核A53处理器也使得芯片的视频输入输出能力更强悍。”地平线联合创始人兼技术副总裁黄畅说。
黄畅谈到,旭日3整体拥有4大核心亮点:
1、ISP图像画质优化
地平线算法团队通过先进的ISP处理算法,使得芯片在处理宽动态、低照度的场景下,能够得到更高质量的图片,其最大处理分辨率可达12M。
例如,通过编译器优化,旭日3芯片处理大图的带宽只需34.4M,计算延迟比未经优化的40毫秒降低至25.1毫秒,同时计算利用率也从原来的57%提升到95%。
2、强大的Camera接入和处理能力
旭日3芯片能够高效处理不同分辨率的多Camera输入与精确同步,同时还支持多种图像后处理,例如畸变矫正、拼接、放缩等,并支持4K@60fps的图像处理。
3、模型安全保护机制
旭日3芯片拥有高级别硬件安全保护机制,确保非法软件无法在旭日3上运行,同时还支持模型自动加载和内存隔离机制。
同时,旭日3芯片还提供了完善灵活的授权管理服务,不仅支持远端在线授权和离线授权,还支持授权模板自定义、授权码发放、账户权限管理和授权审计等服务。
4、丰富的扩展性
旭日3芯片将提供包含USB3.0、MIPI-DSI、I2S、I2C等丰富的外设接口,能够适应各种AIoT应用场景的解决方案。
基于自研的AI专用计算架构BPU(Brain Processing Unit),地平线从2017年推出首款边缘AI芯片旭日1至今,地平线的旭日系列芯片已经迭代到此次发布的旭日3芯片。
为了更真实地反映每一款芯片在不同应用场景下的AI性能,地平线提出了MAPS评测方法,能够帮助用户在应用场景中最常见的精度范围内,考察每一颗芯片的平均处理速度。
黄畅谈到,经过MAPS方法测试发现,旭日3芯片在图像分类任务中能够有效适配谷歌提出的EfficientNet系列网络,并且性能表现超过当前业内领先的某款算力为11.4Tops的芯片。
在现场,黄畅也向大家分享了地平线自2017年以来的旭日AI芯片和BPU架构路线图。
在2021年,地平线将跳过旭日4芯片,直接发布旭日5系列芯片(M/E型号),将采用BPU 3.0架构,等效算力达8Tops,分别搭载四核/双核A55处理器。
二、“天工开物”AI开发平台:大幅节省研发及训练成本
为了满足客户不同产品类型的开发需要,地平线进一步开放了AI开发平台“天工开物”的更多技术组件,包括中间件、参考算法、算法训练平台等。
据了解,“天工开物”AI开发平台主要包含AI芯片工具链、AI应用开发中间件、模型仓库和客户自建闭环四大模块。
黄畅谈到,模型仓库将为客户提供业界流行模型、自研模型与最佳实践模型,能够节省70%的算法研发成本和90%的训练成本。
AI芯片工具链环节则提供模型量化训练、量化转换、编译工具和预测库等,可为用户节省50%算法研发成本。
AI应用开发中间件包含了流式搭建AI应用、自动化模型调度机制和可复用的AI策略模块等,可节省50%的工程研发成本。
目前,地平线在AIoT领域客户已超过百家。随着技术、产品和服务能力的不断提升,地平线也将进一步拓展和延伸客户场景的深度和广度,加速AI的商业落地进程。
“我们是芯片公司里最懂算法的,也是算法公司里最早做芯片的,这就是地平线的核心竞争力。”余凯谈到,从SoC设计能力到功能定义,再到整个方案的完整性,以及对AI计算支持所体现的性能,旭日3芯片已达到了地平线成立5年来最满意的状态。
在发布会现场,余凯正式提出了地平线的“万物=Auto+AIoT”双飞轮战略。
“我们致力于打造车规级AI芯片,赋能智能汽车领域。”余凯说,在智能汽车之外,地平线也看到了一个巨大的蓝海,那就是智能物联网市场。
在余凯看来,智能物联网市场一定会成长出千万级的智能设备,是许多垂直细分领域的重要市场,这将是地平线第二个至关重要的战场。
除此之外,地平线还将打造两个生态,一个是面向硬件和垂直领域、软硬一体的方案商生态,另一个是面向所有开发者的开发者生态。
其中,地平线通过开发者生态计划,将基于“天工开物”AI开发平台,一站式AI开发者社区和AI加速营开发者扶持计划,为开发者提供加速AIoT应用孵化的全链条支持。
四、以芯片为核心的AIoT业务模式,已覆盖6大智能领域
地平线AIoT产品线总经理王丛谈到,目前AIoT行业的产品化面临算法迁移难、算法设计适配难、方案难以差异化、多家对接不可控和缺乏参考方案等诸多挑战。
针对这些挑战,地平线提出了一个开放、灵活、落地的业务模式,以芯片为核心,相应提供参考+商用算法、AI应用中间件、AIoT参考方案和AI落地服务等业务支持。
在将自身最先进的AI落地技术开放赋能给客户的同时,地平线还允许客户在其商用算法基础上搭载自研定制化算法,进行差异化定制,并提供多个商用算法和方案参考设计,帮助客户实现快速落地。
“我们提供的不仅仅是一个芯片,而是AI的全链条技术和工具。”王丛谈到。
据了解,目前地平线AIoT面向的主要场景已覆盖边缘计算、智能屏幕、智能通行、交互机器人、车载后装和智能摄像机6大领域。
基于此次发布的旭日3芯片,地平线针对Camera类和解码类两大应用场景,为客户提供了芯片+产品算法的软硬结合参考方案。
其中,旭日3M和3E芯片均支持IPC、USB CAM和车载后装三类参考方案,并提供面向中高端和低端的应用场景。此外,3M芯片还额外支持通行面板和边缘计算盒两类参考方案 。
王丛提到,明年地平线的AI训练基础设施将为产业进一步开放赋能,提供面向企业AI全流程建设的一站式平台,打通数据管理、模型训练和模型评测流程,管理复杂的数据和训练反馈环。
面向未来场景的算法演进,地平线将针对视觉感知、多模态感知、时序感知和认知四个方向,不断推出创新算法。
“我们希望,客户选择地平线不只是选择一颗芯片,而是AI时代的一个长期伙伴。”王丛说。
五、定位底层赋能,旭日3计划三年内实现千万级出货
会后,地平线创始人兼CEO余凯、地平线AIoT产品线总经理王丛与智东西等少数媒体进行了深入的沟通与交流。
余凯谈到,从2017年第一代旭日芯片推出至今,旭日1和旭日2芯片的出货量已将近百万,此次推出的旭日3芯片计划在三年内实现千万级的出货量目标。
“我们的信心来源于市场。”余凯说,一方面,市场的认知和需求已经起来了;另一方面,随着芯片制程工艺的提升,芯片性能越来越强,因此地平线也对整体出货量进行了一个合理预估。
针对不同的AI应用场景,地平线也推出了MAPS评估方法。目前,行业主流的芯片AI性能基准测试(Benchmark)仍是MLPerf,地平线又将如何推动这个标准在行业的应用和普及?
余凯谈到,近期地平线将与合作伙伴一起推进MAPS跑分标准和框架的开源,让其他厂商与第三方机构都能一起使用这套评测方法,保证评测的公开透明、公平公正。
通过这次发布不难发现,地平线在最底层的工具链和硬件领域的技术研发与布局进一步发力。
“随着芯片发布,愈发意识到地平线要做底层的赋能者,让更多开发者通过地平线的工具链和天工开物AI开发平台,开发更多的应用软件。”余凯谈到,这个变化已持续将近两年了,目前地平线主要定位底层赋能,尽量少做产业链的其他环节布局,将硬件方案和整体解决方案都交给合作伙伴。
在王丛看来,整个AI应用场景都是日常碎片化的,同时边缘侧的应用场景和需求也越来越丰富,如智能电视、视频会议和线下的教育互动。
因此,地平线只有专心把底层的赋能做好,把AI应用的开发门槛降低,才能让合作伙伴覆盖更多的应用场景,并收获更多的合作伙伴。
从2015年创立至今,地平线围绕自动驾驶和AIoT领域已持续开发出征程系列、旭日系列两条重要的芯片业务主线,并不断地迭代发展。此次旭日3芯片的发布,也是地平线第一次同时推出两款不同市场定位的AI芯片产品。一方面,我们能看到地平线在芯片AI性能上的不断进取,另一方面也可以看出地平线为推动AI应用落地,在技术门槛上所做的突破和努力。如余凯在采访中提到的,地平线如今的这一定位可以说是要做“硬件上的英特尔,软件上的Windows”。
未来,地平线也将进一步深入探索AIoT应用领域,在推动边缘AI计算发展、建立地平线AI芯片生态的同时,加速芯片的商业落地进程。
责任编辑:tzh
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