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AI芯片百花齐放 盘点2020年十大AI芯片

工程师邓生 来源:OFweek人工智能网 作者:OFweek人工智能网 2021-01-06 17:34 次阅读

就通用芯片而言,我国与海外企业相比并不占据优势,但随着人工智能的发展,基于人工智能的芯片在我国得到快速发展——2019年,阿里巴巴、依图、云天励飞、寒武纪等众多AI企业推出了大量人工智能芯片,同时海康威视、大华、华为等传统企业也纷纷涉足AI芯片,可以说,2019年是我国AI芯片爆发式增长的一年。

而在2020年,我国AI芯片又迎来新的增长期,在2020年,随着人工智能产业的落地,针对不同的落地环境,我国企业也推出了针对性AI芯片,从而实现百花齐放的态势。

1、鲲云科技:CAISA

2020年6月23日,鲲云科技在深圳举行产品发布会,发布全球首款数据流AI芯片CAISA,定位于高性能AI推理,已完成量产。鲲云通过自主研发的数据流技术在芯片实测算力上实现了技术突破,较同类产品在芯片利用率上提升了最高11.6倍。第三方测试数据显示仅用1/3的峰值算力,CAISA芯片可以实现英伟达T4最高3.91倍的实测性能。鲲云科技的定制数据流技术不依靠更大的芯片面积和制程工艺,通过数据流动控制计算顺序来提升实测性能,为用户提供了更高的算力性价比。

2、耐能:KL720

2020年8月27日,耐能发布新一代AI芯片KL720,KL720除了集成耐能自研的KDP 720 NPU外,还集成了CadenceDSP,充当协处理器的功能。此外,耐能还为这个新SoC集成了Arm Cortex-M4 内核,为终端的设计提供更多的控制支持。

与上一代的KL520芯片相比,KL720 NPU的频率从300Mhz提高到700Mhz,其在8-bit模式峰值速率也从上一代的345 GOPS, 576MAC/cycle提升到这一代的1.5TOPS,1024 MAC/cycle;用于控制的M4内核的频率也从上一代的200Mhz提升到这一代的400Mhz。

此外,KL720芯片在AI协处理器从上一代的ARM Cortex-M4改换为DSP,将进一步增加他们新款SoC的实力。

3、稻源科技:DN6181

DN6181是一颗类视神经网络人工智能视觉芯片,其视频分辨能力可达2600 x 2048 (5M像素),支持30fps推断帧数。芯片采用40纳米制程工艺,内置强大的神经元处理器(NPU),ISP图像处理器,32位微处理器,内部安全引擎,DMAC控制器,以及丰富的周边外设接口,是稻源公司超低功耗人工智能边缘计算SoC芯片家族首位成员,满足智能物联网(AIOT)边缘端的图像一体化处理计算需求。

4、地平线:旭日3

9月9日,地平线推出新一代AIoT边缘AI芯片旭日3,该芯片拥有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。

5、芯盟科技:异构AI芯片

2020年8月25日,海宁发布消息称,芯盟科技研发出全球首款超高性能异构AI芯片。该芯片打破了传统同构芯片内储存与计算间的数据墙,实现了数据存储、计算的三维集成,将主要应用于类人感知与决策应用场景,如服务员、医生、驾驶员等。

6、“启明920”芯片

“启明920”由清华大学与西安交叉核心院的研发团队共同研发。

该芯片采用软硬件协同设计的思想,对模式修剪优化之后的模型采用特定技术实现存储优化和计算加速。它可以实现神经网络模型的存储压缩达4.5倍,充分发挥硬件稀疏计算的效率。硬件加速比可达3.5倍,而神经网络模型的精度损失仅限于1%。

此外,“启明920”进一步采用了与模式修剪技术兼容的卷积核修剪技术,实现了最低11.25倍的模型存储压缩,硬件峰值精确加速比接近9倍,可以充份缩短计算时间。值得注意的是,“启明920”通过统一的架构,为余模式数据量化提供了高效的支持,能够适应线性和非线性权重参数的量化方法,满足有所不同场景的需求。

7、零跑汽车:凌芯01

凌芯01由零跑汽车携手国内顶尖芯片企业耗时3年联合开发,处理性能接近市场顶尖的Mobileye芯片,整体开放性则更强,既能支撑通用运算,又有特定的AI运算逻辑,具有能耗比更低、安全可靠性更高的优势。

凌芯01在核心CPU处理器采用了阿里旗下平头哥半导体公司提供的“玄铁C860”处理器,集成高性能的AI神经元处理器,全面提升芯片核心处理速度与效率。此外,凌芯01可通过PCIE级联技术,实现多片组合形成计算平台,提供更强大的AI算力。

凌芯01支持接入12路摄像头来实现2.5D的360°环视,并可支持自动泊车、ADAS智能驾驶辅助域控制、以及接近L3级别的自动驾驶算力,充分满足用户对于车辆智能驾驶与主被动智能安全的行车需求。

8、全志:AI语音芯片R329

该芯片集成双核A53 1.5GHz和双核HIFI4 400MHz(2MB SRAM),并采用了Arm中国专用的AI处理器单元(AIPU)。

此外,其还具备两大特点:

●集成多路音频ADC,提供多麦语音拾音方案;

●集成两路音频DAC,提供高品质音频输出方案。

9、杭州国芯:超低功耗AI芯片GX8002

7月21日,杭州国芯推出超低功耗AI芯片GX8002,主要用于TWS耳机等智能穿戴设备。

据报道,GX8002采用了MCU+NPU的架构,集成国芯第二代自研神经网络处理器gxNPU V200和平头哥CK804处理器。芯片支持多级唤醒,集成硬件VAD,可实现超低功耗待机和自动人声感应。通过NPU的强大能力,实现语音唤醒、指令识别、AI降噪、声纹识别等众多功能。

而在功耗方面,GX8002在VAD待机时的功耗只有70μW,运行功耗为0.6mW。同时,GX8002可以根据用户是否说话自动切换VAD待机和工作两种模式,因此通过VAD的有效过滤,芯片日常使用的平均功耗基本低于300μW。

10、百度:昆仑2

2020年9月15日,在百度世界2020大会上,百度智能芯片总经理欧阳剑预发布了采用7nm 先进工艺的百度昆仑2,性能比百度昆仑1 提升3倍,还带有高速片间互联,多款细分型号,覆盖云训练、云推理以及边缘计算等优势。预计2021年上半年量产。

小结:

虽然我国人工智能企业在2020年推出不少AI芯片,但不可置否的是,虽然芯片数量多,但其更偏向于针对特定环境,同时与英特尔、英伟达等芯片相比,并未实现追平,更多的是“在某些指标的超越”。

其次,芯片的发展与其他产业不同,其不仅仅需要多年的技术积累,同时还需要强有力的设计及制作能力,而我国大陆地区尚未实现全面突破。同时,基于美国的打压,我国芯片发展更是不断受阻——海思、中芯国际等世界领先的中国芯片企业面临众多困难。

但就目前而言,我国AI企业面临的最大困难依然处于技术方面,如何进行突破,成为AI企业最大的难点。

责任编辑:PSY

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