千億美金市場，人工智能芯片競賽正式開啟

　　現(xiàn)在的深度學習系統(tǒng)依賴于軟件定義網(wǎng)絡和大數(shù)據(jù)學習產(chǎn)生的超大型運算能力，并靠此來實現(xiàn)目標。但很遺憾的是，這類型的運算配置是很難嵌入到那些運算能力、存儲大小、和帶寬都有限制的系統(tǒng)中(例如汽車、無人機和物聯(lián)網(wǎng)設備)。

　　這就給業(yè)界提出了一個新的挑戰(zhàn)，如何通過創(chuàng)新，把深度神經(jīng)網(wǎng)絡的運算能力嵌入到終端設備中去。

　　Movidius公司的CEORemiEl-Ouazzane在幾個月前說過，將人工智能擺在網(wǎng)絡的邊緣將會是一個大趨勢。

　　RemiEl-Ouazzane

　　在問到為什么人工智能會被“趕”到網(wǎng)絡邊緣的時候，CEAArchitectureFellowMarcDuranton給出了三個原因：分別是安全、隱私和經(jīng)濟。他認為這三點是驅(qū)動業(yè)界在終端處理數(shù)據(jù)的重要因素。他指出，未來將會衍生更多“將數(shù)據(jù)轉化為信息”的需求。并且這些數(shù)據(jù)越早處理越好，他補充說。

　　CEAArchitectureFellowMarcDuranton

　　攝像一下，假如你的無人駕駛汽車是安全的，那么這些無人駕駛功能就不需要長時間依賴于聯(lián)盟處理;假設老人在家里跌倒了，那么這種情況當場就應該檢測到并判斷出來?？紤]到隱私原因，這些是非常重要的，Duranton強調(diào)。

　　但這并不意味著收集家里十個攝像頭的所有圖片，并傳送給我，就稱作一個號的提醒。這也并不能降低“能耗、成本和數(shù)據(jù)大小”，Duranton補充說。

　　競賽正式開啟

　　從現(xiàn)在的情景看來，芯片供應商已經(jīng)意識到推理機的增長需求。包括Movidus(Myriad2),Mobileye(EyeQ4&5)和Nvidia(DrivePX)在內(nèi)的眾多半導體公司正在角逐低功耗、高性能的硬件加速器。幫助開發(fā)者更好的在嵌入式系統(tǒng)中執(zhí)行“學習”。

　　從這些廠商的動作和SoC的發(fā)展方向看來，在后智能手機時代，推理機已經(jīng)逐漸成為半導體廠商追逐的下一個目標市場。

　　在今年早些時候，Google的TPU橫空出世，昭示著業(yè)界意圖在機器學習芯片中推動創(chuàng)新的的意圖。在發(fā)布這個芯片的時候，搜索巨人表示，TPU每瓦性能較之傳統(tǒng)的FPGA和GPU將會高一個數(shù)量級。Google還表示，這個加速器還被應用到了今年年初風靡全球的AlphaGo系統(tǒng)里面。

　　但是從發(fā)布到現(xiàn)在，Google也從未披露過TPU的具體細節(jié)，更別說把這個產(chǎn)品對外出售。

　　很多SoC從業(yè)者從谷歌的TPU中得出了一個結論，他們認為，機器學習需要定制化的架構。但在他們針對機器學習做芯片設計的時候，他們又會對芯片的架構感到懷疑和好奇。同時他們想知道業(yè)界是否已經(jīng)有了一種衡量不同形態(tài)下深度神經(jīng)網(wǎng)絡(DNN)性能的工具。

　　工具已經(jīng)到來

　　CEA聲稱，他們已經(jīng)為幫推理機探索不同的硬件架構做好了準備，他們已經(jīng)開發(fā)出了一個叫做N2D2,的軟件架構。他們夠幫助設計者探索和聲稱DNN架構。“我們開發(fā)這個工具的目的是為了幫助DNN選擇適合的硬件”，Duranton說。到2017年第一季度，這個N2D2會開源。Duranton承諾。

　　N2D2的特點在于不僅僅是在識別精度的基礎上對比硬件，它還能從處理時間、硬件成本和能源損耗的多個方面執(zhí)行對比。因為針對不同的深度學習應用，其所需求的硬件配置參數(shù)都是不一樣的，所以說以上幾點才是最重要的，Duranton表示。

　　N2D2的工作原理

　　N2D2為現(xiàn)存的CPU、GPU和FPGA提供了一個參考標準。

　　邊緣計算的障礙

　　作為一個資深的研究組織，CEA已經(jīng)在如何把DNN完美的推廣到邊緣計算領域進行了長時間的深入研究。在問到執(zhí)行這種推進的障礙時，Duranton指出，由于功耗、尺寸和延遲的限制，這些“浮點”服務器方案不能應用。這就是最大的障礙。而其他的障礙包括了“大量的Mac、帶寬和芯片上存儲的尺寸”，Duranton補充說。

　　那就是說如何整合這種“浮點”方式，是最先應該被解決的問題。

　　Duranton認為，一些新的架構是在所難免的，隨之而來的一些類似“spikecode”的新coding也是必然的。

　　經(jīng)過CEA的研究指出，甚至二進制編碼都不是必須的。他們認為類似spikecoding這類的時間編碼在邊緣能夠迸發(fā)出更強大的能量。

　　Spikecoding之所以受歡迎，是因為它能明確展示神經(jīng)系統(tǒng)內(nèi)的數(shù)據(jù)解碼。往深里講，就是說這些基于事件的的編碼能夠兼容專用的傳感器和預處理。

　　這種和神經(jīng)系統(tǒng)極度相似的編碼方式使得混合模擬和數(shù)字信號更容易實現(xiàn)，這也能夠幫助研究者打造低功耗的硬件加速器。

　　CEA也正在思考把神經(jīng)網(wǎng)絡架構調(diào)整到邊緣計算的潛在可能。Duranton指出，現(xiàn)在人們正在推動使用‘SqueezeNet取替AlexNet。據(jù)報道，為達到同等精度，使用前者比后者少花50倍的參數(shù)。這類的簡單配置對于邊緣計算、拓撲學和降低Mac的數(shù)量來說，都是很重要的。

　　Duranton認為，從經(jīng)典的DNN轉向嵌入式網(wǎng)絡是一種自發(fā)的行為。

　　P-Neuro，一個臨時的芯片

　　CEA的野心是去開發(fā)一個神經(jīng)形態(tài)的電路。研究機構認為，在深度學習中，這樣的一個芯片是推動把數(shù)據(jù)提取放在傳感器端的一個有效補充。

　　但在達到這個目標之前，CEA相處了很多權宜之計。例如開發(fā)出D2N2這樣的工具，幫助芯片開發(fā)者開發(fā)出高TOPS的DNN解決方案。

　　而對于那些想把DNN轉移到邊緣計算的玩家來說，他們也有相對應的硬件去實現(xiàn)。這就是CEA提供的低功耗可編程加速器——P-Neuro?，F(xiàn)行的P-Neuro芯片是基于FPGA開發(fā)的。但Duranton表示，他們已經(jīng)把這個FPAG變成了一個ASIC。

　　和嵌入式CPU對比的P-Neurodemo

　　在CEA的實驗室，Duranton他們已經(jīng)在這個基于FPAG的P-Neuro搭建了一個面部識別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)。這個基于P-Neuro的Demo和嵌入式CPU做了對比。(樹莓派、帶有三星Exynos處理器的安卓設備)。他們同樣都運行相同的CNN應用。他們都安排去從18000個圖片的數(shù)據(jù)庫中去執(zhí)行“人臉特征提取”。

　　根據(jù)示例展示，P-Neuro的速度是6942張圖片每秒，而功耗也只是2776張圖每瓦。

　　P-Neuro和GPU、CPU的對比

　　如圖所示，和TegraK1相比，基于FPGA的P-Neuro在100Mhz工作頻率的時候，工作更快，且功耗更低。

　　P-Neuro是基于集群的SIMD架構打造，這個架構是以優(yōu)化的分級存儲器體系和內(nèi)部連接被大家熟知的。

　　P-Neuro的框圖

　　對于CEA的研究者來說，P-Neuro只是一個短期方案。現(xiàn)行的P-Neuro是在一個CMOS設備上打造的，使用的是二進制編碼。他們團隊正在打造一個全CMOS方案，并打算用spikecoding。

　　為了充分利用先進設備的優(yōu)勢，并且打破密度和功率的問題，他們團隊設立了一個更高的目標。他們考慮過把RRAM當做突觸元素，還考慮過FDSOI和納米線這樣的制程。

　　在一個“EUHorizon2020”的計劃里面，他們希望做出一個神經(jīng)形態(tài)架構的芯片，能夠支持最先進的機器學習。同時還是一個基于spike的學習機制。

　　Neuromorphic處理器

　　這就是一個叫做NeuRAM3的項目。屆時，他們的芯片會擁有超低功耗、尺寸和高度可配置的神經(jīng)架構。他們的目標是較之傳統(tǒng)方案，打造一個能將功耗降低50倍的產(chǎn)品。

　　Neuromorphic處理器

　　Neuromorphic處理器的基本參數(shù)

　　據(jù)介紹，這個方案包含了基于FD-SOI工藝的整體集成的3D技術，另外還用到的RRAM來做突觸元素。在NeuRAM3項目之下，這個新型的混合信號多核神經(jīng)形態(tài)芯片設備較之IBM的TrueNorth，能明顯降低功耗。

　　與IBM的TrueNorth對比

　　而NeuRAM3項目的參與者包括了IMEC,IBMZurich,STMicroelectronics,CNR(TheNationalResearchCouncilinItaly),IMSE(ElInstitutodeMicroelectrónicadeSevillainSpain),蘇黎世大學和德國的雅各布大學。

　　更多AI芯片角逐

　　其實AI芯片這個市場，已經(jīng)吸引了很多玩家，無論是傳統(tǒng)的半導體業(yè)者，還是所謂的初創(chuàng)企業(yè)，都開始投奔這個下一個金礦。除了上面說的CEA這個。我們不妨來看一下市場上還有哪些AI芯片。

　　一、傳統(tǒng)廠商的跟進

　　(1)Nvidia

　　英偉達是GPU霸主，雖然錯過了移動時代，但他們似乎在AI時代，重獲榮光，從其過去一年內(nèi)的股票走勢，就可以看到市場對他們的信心。我們來看一下他有什么計劃，在這個領域。

　　在今年四月，Nvidia發(fā)布了一個先進的機器學習芯片——TeslaP100GPU。按照英偉達CEO黃仁勛所說，這個產(chǎn)品較之英偉達的前代產(chǎn)品，任務處理速度提高了12倍。這個耗費了20億美元開發(fā)的芯片上面集成了1500億個晶體管。據(jù)介紹，全新的NVIDIAPascal?架構讓TeslaP100能夠為HPC和超大規(guī)模工作負載提供超高的性能。憑借每秒超過20萬億次的FP16浮點運算性能，經(jīng)過優(yōu)化的Pascal為深度學習應用程序帶來了令人興奮的新可能。

　　而通過加入采用HBM2的CoWoS(晶圓基底芯片)技術，TeslaP100將計算和數(shù)據(jù)緊密集成在同一個程序包內(nèi)，其內(nèi)存性能是上一代解決方案的3倍以上。這讓數(shù)據(jù)密集型應用程序的問題解決時間實現(xiàn)了跨時代的飛躍。

　　再者，因為搭載了NVIDIANVLink?技術，TeslaP100的快速節(jié)點可以顯著縮短為具備強擴展能力的應用程序提供解決方案的時間。采用NVLink技術的服務器節(jié)點可以5倍的PCIe帶寬互聯(lián)多達八個TeslaP100。這種設計旨在幫助解決擁有極大計算需求的HPC和深度學習領域的全球超級重大挑戰(zhàn)。

　　(2)Intel

　　在今年十一月。Intel公司發(fā)布了一個叫做Nervana的AI處理器，他們宣稱會在明年年中測試這個原型。如果一切進展順利，Nervana芯片的最終形態(tài)會在2017年底面世。這個芯片是基于Intel早前購買的一個叫做Nervana的公司。按照Intel的人所說，這家公司是地球上第一家專門為AI打造芯片的公司。

　　Intel公司披露了一些關于這個芯片的一些細節(jié)，按照他們所說，這個項目代碼為“LakeCrest”，將會用到NervanaEngine和NeonDNN相關軟件。。這款芯片可以加速各類神經(jīng)網(wǎng)絡，例如谷歌TensorFlow框架。芯片由所謂的“處理集群”陣列構成，處理被稱作“活動點”的簡化數(shù)學運算。相對于浮點運算，這種方法所需的數(shù)據(jù)量更少，因此帶來了10倍的性能提升。

　　LakeCrest利用私有的數(shù)據(jù)連接創(chuàng)造了規(guī)模更大、速度更快的集群，其拓撲結構為圓環(huán)形或其他形式。這幫助用戶創(chuàng)造更大、更多元化的神經(jīng)網(wǎng)絡模型。這一數(shù)據(jù)連接中包含12個100Gbps的雙向連接，其物理層基于28G的串并轉換。

　　這一2.5D芯片搭載了32GB的HBM2內(nèi)存，內(nèi)存帶寬為8Tbps。芯片中沒有緩存，完全通過軟件去管理片上存儲。

　　英特爾并未透露這款產(chǎn)品的未來路線圖，僅僅表示計劃發(fā)布一個名為KnightsCrest的版本。該版本將集成未來的至強處理器和Nervana加速處理器。預計這將會支持Nervana的集群。不過英特爾沒有透露，這兩大類型的芯片將如何以及何時實現(xiàn)整合。

　　至于整合的版本將會有更強的性能，同時更易于編程。目前基于圖形處理芯片(GPU)的加速處理器使編程變得更復雜，因為開發(fā)者要維護單獨的GPU和CPU內(nèi)存。

　　據(jù)透露，到2020年，英特爾將推出芯片，使神經(jīng)網(wǎng)絡訓練的性能提高100倍。一名分析師表示，這一目標“極為激進”。毫無疑問，英特爾將迅速把這一架構轉向更先進的制造工藝，與已經(jīng)采用14納米或16納米FinFET工藝的GPU展開競爭。

　　(3)IBM

　　百年巨人IBM，在很早以前就發(fā)布過wtson，現(xiàn)在他的人工智能機器早就投入了很多的研制和研發(fā)中去。而在去年，他也按捺不住，投入到類人腦芯片的研發(fā)，那就是TrueNorth。

　　TrueNorth是IBM參與DARPA的研究項目SyNapse的最新成果。SyNapse全稱是SystemsofNeuromorphicAdaptivePlasticScalableElectronics(自適應可塑可伸縮電子神經(jīng)系統(tǒng)，而SyNapse正好是突觸的意思)，其終極目標是開發(fā)出打破馮?諾依曼體系的硬件。

　　這種芯片把數(shù)字處理器當作神經(jīng)元，把內(nèi)存作為突觸，跟傳統(tǒng)馮諾依曼結構不一樣，它的內(nèi)存、CPU和通信部件是完全集成在一起。因此信息的處理完全在本地進行，而且由于本地處理的數(shù)據(jù)量并不大，傳統(tǒng)計算機內(nèi)存與CPU之間的瓶頸不復存在了。同時神經(jīng)元之間可以方便快捷地相互溝通，只要接收到其他神經(jīng)元發(fā)過來的脈沖(動作電位)，這些神經(jīng)元就會同時做動作。

　　2011年的時候，IBM首先推出了單核含256個神經(jīng)元，256×256個突觸和256個軸突的芯片原型。當時的原型已經(jīng)可以處理像玩Pong游戲這樣復雜的任務。不過相對來說還是比較簡單，從規(guī)模上來說，這樣的單核腦容量僅相當于蟲腦的水平。

　　不過，經(jīng)過3年的努力，IBM終于在復雜性和使用性方面取得了突破。4096個內(nèi)核，100萬個“神經(jīng)元”、2.56億個“突觸”集成在直徑只有幾厘米的方寸(是2011年原型大小的1/16)之間，而且能耗只有不到70毫瓦，IBM的集成的確令人印象深刻。

　　這樣的芯片能夠做什么事情呢?IBM研究小組曾經(jīng)利用做過DARPA的NeoVision2Tower數(shù)據(jù)集做過演示。它能夠?qū)崟r識別出用30幀每秒的正常速度拍攝自斯坦福大學胡佛塔的十字路口視頻中的人、自行車、公交車、卡車等，準確率達到了80%。相比之下，一臺筆記本編程完成同樣的任務用時要慢100倍，能耗卻是IBM芯片的1萬倍。

　　跟傳統(tǒng)計算機用FLOPS(每秒浮點運算次數(shù))衡量計算能力一樣，IBM使用SOP(每秒突觸運算數(shù))來衡量這種計算機的能力和能效。其完成460億SOP所需的能耗僅為1瓦—正如文章開頭所述，這樣的能力一臺超級計算機，但是一塊小小的助聽器電池即可驅(qū)動。

　　通信效率極高，從而大大降低能耗這是這款芯片最大的賣點。TrueNorth的每一內(nèi)核均有256個神經(jīng)元，每一個神經(jīng)有分別都跟內(nèi)外部的256個神經(jīng)元連接。

　　(4)Google

　　其實在Google上面，我是很糾結的，這究竟是個新興勢力，還是傳統(tǒng)公司。但考慮到Google已經(jīng)那么多年了，我就把他放在傳統(tǒng)里面吧。雖然傳統(tǒng)也是很新的。而谷歌的人工智能相關芯片就是TPU。也就是TensorProcessingUnit。

　　TPU是專門為機器學習應用而設計的專用芯片。通過降低芯片的計算精度，減少實現(xiàn)每個計算操作所需的晶體管數(shù)量，從而能讓芯片的每秒運行的操作個數(shù)更高，這樣經(jīng)過精細調(diào)優(yōu)的機器學習模型就能在芯片上運行的更快，進而更快的讓用戶得到更智能的結果。Google將TPU加速器芯片嵌入電路板中，利用已有的硬盤PCI-E接口接入數(shù)據(jù)中心服務器中。

　　據(jù)Google資深副總UrsHolzle透露，當前GoogleTPU、GPU并用，這種情況仍會維持一段時間，但也語帶玄機表示，GPU過于通用，Google偏好專為機器學習設計的芯片。GPU可執(zhí)行繪圖運算工作，用途多元;TPU屬于ASIC，也就是專為特定用途設計的特殊規(guī)格邏輯IC，由于只執(zhí)行單一工作，速度更快，但缺點是成本較高。至于CPU，Holzle表示，TPU不會取代CPU，研發(fā)TPU只是為了處理尚未解決的問題。但是他也指出，希望芯片市場能有更多競爭。

　　如果AI算法改變了(從邏輯上講隨著時間的推移算法應該會改變)，你是不是想要一款可以重新編程的芯片，以適應這些改變?如果情況是這樣的，另一種芯片適合，它就是FPGA(現(xiàn)場可編程門陣列)。FPGA可以編程，和ASIC不同。微軟用一些FPGA芯片來增強必應搜索引擎的AI功能。我們很自然會問：為什么不使用FPGA呢?

　　谷歌的回答是：FPGA的計算效率比ASIC低得多，因為它可以編程。TPU擁有一個指令集，當TensorFlow程序改變時，或者新的算法出現(xiàn)時，它們可以在TPU上運行。

　　現(xiàn)在問題的答案開始浮現(xiàn)。在谷歌看來，能耗是一個重要的考量標準，數(shù)據(jù)中心相當巨大，建設在世界各地，包括芬蘭和臺灣。能耗越高，運營的成本就越高，隨著時間的推移實際消耗的金錢會成倍增長。谷歌工程師對比了FPGA和ASIC的效率，最終決定選擇ASIC。

　　問題的第二部分與TPU的指令集有關。這是一套基本的命令，它以硬編碼形式存在于芯片中，能夠識別、執(zhí)行;在芯片世界，指令集是計算機運行的基礎。

　　在開發(fā)TPU指令集時，它是專門用來運行TensorFlow的，TensorFlow是一個開源軟件庫，針對的是AI應用的開發(fā)。谷歌認為，如果AI有必要在底層進行改變，極可能發(fā)生在軟件上，芯片應該具備彈性，以適應這種改變。

　　TPU架構的技術細節(jié)讓許多了解芯片的人驚奇。Anandtech的JoshuaHo有一個有趣的理論：TPU更加類似于第三類芯片，也就是所謂的數(shù)字信號處理器(DigitalSignalProcessor)。

　　(5)微軟

　　這是又一個由軟轉硬的代表，微軟蟄伏六年，打造出了一個迎接AI世代的芯片。那就是ProjectCatapult。

　　據(jù)介紹，這個FPGA目前已支持微軟Bing，未來它們將會驅(qū)動基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡——以人類大腦結構為基礎建模的人工智能——的新搜索算法，在執(zhí)行這個人工智能的幾個命令時，速度比普通芯片快上幾個數(shù)量級。有了它，你的計算機屏幕只會空屏23毫秒而不是4秒。

　　在第三代原型中，芯片位于每個服務器的邊緣，直接插入到網(wǎng)絡，但仍舊創(chuàng)造任何機器都可接入的FPGA池。這開始看起來是Office365可用的東西了。最終，ProjectCatapult準備好上線了。另外，Catapult硬件的成本只占了服務器中所有其他的配件總成本的30%，需要的運轉能量也只有不到10%，但其卻帶來了2倍原先的處理速度。

　　另外還有賽靈思、高通、中國寒武紀等一系列芯片投入到AI的研發(fā)。我們暫且按下。先看一下新興的AI芯片勢力。

　　二、新興勢力

　　(1)KnuEdge

　　KnuEdge實際上并不是一個初創(chuàng)公司，它由NASA的前任負責人創(chuàng)立，已經(jīng)在一個隱形模式下運營了10年。KnuEdge最近從隱形的模式中走出，并讓全世界知道他們從一個匿名的投資人獲取1億美元的投資用來開發(fā)一個新的“神經(jīng)元芯片”。

　　KUNPATH提供基于LambaFabric的芯片技術，LambaFabric將會通過與現(xiàn)在市場上的GPUs、CPUs和FPGAs完全不同的架構進行神經(jīng)網(wǎng)絡的計算。

　　LambdaFabric本質(zhì)上是為在高要求的運算環(huán)境下向上拓展至512000臺設備而設計，機架至機架延遲時間只有400毫微秒，低功耗的256核處理器。

　　KNUPATH技術以生物學原理為基礎，將會重新定義數(shù)據(jù)中心和消費設備市場中的芯片級/系統(tǒng)級計算。

　　對比其他相似的芯片，這個芯片技術應提供2倍到6倍的性能優(yōu)勢，并且公司已經(jīng)通過銷售他們的樣機系統(tǒng)獲得了收入。在“KnuEdge傘形結構”下，KnuEdge由3個單獨的公司組成，KnuPath提供他們的芯片，KnuVerse提供通過驗證的軍事級的語音識別和驗證技術，Knurld.io是一個允許開發(fā)者們?nèi)ズ唵蔚厝诤险Z音驗證到他們的專利產(chǎn)品的公共云API服務(PubliccloudAPIservice)。KnuEdge宣稱，現(xiàn)在只需要對著麥克風說幾個詞就可以做到驗證電腦、網(wǎng)絡、移動應用和物聯(lián)網(wǎng)設備。以后再也不用記住密碼將會是一件多棒的事情?

　　(2)Nervana

　　這個公司已經(jīng)被英特爾收購了，但我覺得我還是有必要介紹一下這個公司。Nervana創(chuàng)立于2014年，位于圣地亞哥的初創(chuàng)公司NervanaSystems已經(jīng)從20家不同的投資機構那里獲得了2440萬美元資金，而其中一家是十分受人尊敬的德豐杰風險投資公司(DraperFisherJurvetson，DFJ)。

　　在·TheNervanaEngine(將于2017年問世)是一個為深度學習專門定做和優(yōu)化的ASIC芯片。這個方案的實現(xiàn)得益于一項叫做HighBandwidthMemory的新型內(nèi)存技術，同時擁有高容量和高速度，提供32GB的片上儲存和8TB每秒的內(nèi)存訪問速度。該公司目前提供一個人工智能服務“inthecloud”，他們聲稱這是世界上最快的且目前已被金融服務機構、醫(yī)療保健提供者和政府機構所使用的服務，他們的新型芯片將會保證Nervana云平臺在未來的幾年內(nèi)仍保持最快的速度。

　　(3)地平線機器人

　　由余凱創(chuàng)立于2015年的初創(chuàng)企業(yè)HorizonRobotics(地平線機器人)已經(jīng)從包括Sequoia和傳奇的風險資本家YuriMilner等投資人獲得了未透露金額的種子基金。后來更是獲得了已經(jīng)獲得了晨興、高瓴、紅杉、金沙江、線性資本、創(chuàng)新工場和真格基金的聯(lián)合投資。他們正在著手于建立一個一站式人工智能解決方案，定義“萬物智能”，讓生活更便捷、更有趣、更安全。

　　地平線致力于打造基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的人工智能“大腦”平臺-包括軟件和芯片，可以做到低功耗、本地化的解決環(huán)境感知、人機交互、決策控制等問題。

　　其中，軟件方面，地平線做了一套基于神經(jīng)網(wǎng)絡的OS，已經(jīng)研發(fā)出分別面向自動駕駛的的“雨果”平臺和智能家居的“安徒生”平臺，并開始逐步落地。硬件方面，未來地平線機器人還會為這個平臺設計一個芯片——NPU(NeuralProcessingUnit)，支撐自家的OS，到那時效能會提升2-3個數(shù)量級(100-1000倍)。

　　安徒生平臺方面，今年3月上海的家博會上，地平線機器人展示了與家電大廠合作的智能家電，近期還會推出其他新品。雨果平臺方面，今年3月9日奇點汽車發(fā)布會上，地平線機器人首次展示了基于雨果平臺的ADAS(先機輔助駕駛系統(tǒng))原型系統(tǒng)。據(jù)悉，世界某知名tier-1汽車零部件供應商的ADAS系統(tǒng)也確定將采用地平線研發(fā)的單目感知技術。

　　(4)krtkl

　　創(chuàng)立于2015年的krtkl致力于創(chuàng)造“一個微小的無線電腦用來創(chuàng)造一些完全不同的東西”。技術人將會迷戀Snickerdoodle，一個雙核ARM處理器、FPGA、WIFI、藍牙，起價于65美元，“以最小、最難做、最實惠賦能機器人、無人機和計算機視覺等的平臺”。這個產(chǎn)品事實上是通過眾籌獲得了超過16萬美金的資金。最新的信息是說他們已經(jīng)收到了Snickerdoodle初級版本，并且很快就會出貨。這款開拓板是基于XilinxZynqSoC，集成了ARM處置器和可編程FPGA。用戶甚至可以經(jīng)過手機上的專用APP對其舉行編程，供230個用戶可用的I/O接口，應用靈巧兼容很多擴展板卡，其特征如次：

　　選擇Zynq7010SoCchip，集成雙核ARMCortex-A9@667Mhz處置器和430KLUT的FPGA資源(可晉級為Zynq7020@866Mhz1.3MLUT)

　　這款開拓板的一大亮點是不僅支援傳統(tǒng)的MicroUSB程序燒寫，終端調(diào)試等效能，還支援手機終端操控，應用官方供的Apps，經(jīng)過Wi-Fi連接開拓板，用戶可以下載程序，管腳把持，管腳復用以及體系把持能效能。

　　(5)Eyeriss

　　Eyeriss事實上還不是一個初創(chuàng)公司，但是因為它是由MIT開發(fā)并且獲得了大量的媒體報道，所以我們不能從這個名單中排除它。Eyeriss是一個高效能的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)加速器硬件，架構圖如下：

　　MIT表示，該芯片內(nèi)建168個核心，專門用來部署神經(jīng)網(wǎng)路(neuralnetwork)，效能為一般行動GPU的10倍，也因其效能高，不需透過網(wǎng)路處理資料，就能在行動裝置上直接執(zhí)行人工智慧演算法。其具有辨識人臉、語言的能力，可應用在智慧型手機、穿戴式裝置、機器人、自動駕駛車與其他物聯(lián)網(wǎng)應用裝置上。

　　而MIT研究出的Eyeriss芯片之所以能大量提升效能，關鍵便在于最小化GPU核心和記憶體之間交換資料的頻率(此運作過程通常會消耗大量的時間與能量)，且一般GPU內(nèi)的核心通常共享單一記憶體，但Eyeriss的每個核心擁有屬于自己的記憶體。

　　此外，Eyeriss芯片還能在將資料傳送到每一個核心之前，先進行資料壓縮，且每一個核心都能立即與鄰近的核心直接溝通，因此若需要共享資料，核心們不需要透過主要記憶體就能傳遞。

　　寫在最后

　　由于小編見解有限，文章體現(xiàn)的不會是所有的AI芯片，有哪些被遺漏了或者錯過了，請大家留言補上。