嵌入式人工智能應(yīng)用廣泛興起但門檻正在提高

　　現(xiàn)在，我們每天使用的很多設(shè)備都利用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)：在智能手機(jī)中它們?yōu)檎掌阉鞴δ芴峁┲С?，還用于人臉識(shí)別幫助大家使用人臉解鎖手機(jī);它們可以通過識(shí)別車牌了解你駕車駛?cè)牖螂x開擁堵區(qū)。它們足夠的“聰明”，能夠檢測(cè)一個(gè)人的肢體語言——這對(duì)監(jiān)控系統(tǒng)非常的有用，它們也被應(yīng)用到帶攝像頭的AV系統(tǒng)中，可以識(shí)別每個(gè)人并讓系統(tǒng)提供個(gè)性化的內(nèi)容服務(wù)，在汽車上涉及的應(yīng)用包括車道偏離預(yù)警、司機(jī)狀態(tài)監(jiān)控等，此外，通過大量實(shí)驗(yàn)和應(yīng)用證明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比人類更擅長檢測(cè)皮膚癌——可見神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用既廣泛又多樣。

　　區(qū)別于“傳統(tǒng)”一切都基于云的人工智能(AI)，這些基于現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用設(shè)備的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算，可以被稱為嵌入式AI;這是一個(gè)快速發(fā)展但也渴求技術(shù)創(chuàng)新的市場(chǎng)，也是眾多SoC設(shè)計(jì)公司正在以創(chuàng)新產(chǎn)品去開拓的市場(chǎng)。隨著Imagination在去年9月推出Series2NX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器(NNA)，嵌入式AI加速領(lǐng)域內(nèi)的游戲規(guī)則正在被改變。現(xiàn)在，我們以Imagination新發(fā)布的兩款內(nèi)核產(chǎn)品為例，來分析不同應(yīng)用市場(chǎng)對(duì)嵌入式AI的綜合性能指標(biāo)。這兩款產(chǎn)品是面向高端市場(chǎng)的PowerVR AX2185，以及面向中檔市場(chǎng)的AX2145。下面我們將詳細(xì)地向大家介紹。

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為解決問題以及驅(qū)動(dòng)多領(lǐng)域新型應(yīng)用的工具正變得越來越流行，下圖分別說明了在移動(dòng)設(shè)備和智能監(jiān)控?cái)z像機(jī)等領(lǐng)域內(nèi)快速發(fā)展的嵌入式AI應(yīng)用。

　　雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以進(jìn)行離線訓(xùn)練，但是在進(jìn)行推斷處理時(shí)——運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)識(shí)別和處理對(duì)象——有必要將這些技術(shù)轉(zhuǎn)移到終端設(shè)備中，而不是將這些任務(wù)放在云端進(jìn)行處理。舉一個(gè)例子：無人機(jī)，它們的飛行速度可以超過150mph(英里每小時(shí))，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以驅(qū)動(dòng)碰撞檢測(cè)系統(tǒng)，然而如果沒有專門的硬件來進(jìn)行圖像處理，無人機(jī)將需要看到前方10-15米的物體才能避開障礙物。由于發(fā)送和接收信息所需的延遲和帶寬，云服務(wù)器并不是合適的解決方案。搭建專用PowerVR NNA的無人機(jī)能夠以每小時(shí)150英里的速度飛行，并且避開1米以內(nèi)的障礙物，這大大提高了響應(yīng)能力和安全性，并增強(qiáng)這類應(yīng)用的創(chuàng)造性。

　　專用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件往往被視為SoC集成中的下一步，在20世紀(jì)80年代除了早期的桌面CPU之外還集成了數(shù)字協(xié)同處理器，而且很快就成為了這類設(shè)計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)。雖然很多計(jì)算任務(wù)已經(jīng)從CPU轉(zhuǎn)移到GPU上來，但這對(duì)于工作來說仍然不是最有效的設(shè)計(jì)工具，將它們轉(zhuǎn)移到專用的本地硬件才是符合邏輯的解決方案，性能優(yōu)勢(shì)是顯而易見的，采用高端GPU檢索1000張圖片需要60秒，但是使用我們的NNA只需要2秒，之前的方案對(duì)這些圖片進(jìn)行分類要消耗1%的電量，但是NNA消耗1%的電量可以處理42萬8千張圖片，這是非常具有說服力的。

　　去年9月，Imagination推出的Series2NX加速器是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理而構(gòu)建的，是目前業(yè)界性能最好的解決方案，同時(shí)這些加速器還對(duì)所有的主要卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層提供支持，比如Inception、ResNet，框架包括Tensorflow、Caffe2和PyTorch等。

　　該解決方案一個(gè)關(guān)鍵的差異化因素在于它提供了靈活的精度，使用由16位數(shù)據(jù)組成的經(jīng)過訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)可以達(dá)到非常高的準(zhǔn)確度，然而使用較低的精度訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)意味著仍然可以保持較高的精度，而且其優(yōu)勢(shì)是可以顯著降低功耗和帶寬。在實(shí)際情況中這使得將NNA集成到智能相機(jī)、智能手機(jī)等嵌入式設(shè)備中可以花費(fèi)較低的成本同時(shí)保持較高的實(shí)用性。針對(duì)這些已經(jīng)被驗(yàn)證過的創(chuàng)新，查看Imagination網(wǎng)站上相關(guān)博客，可以了解更多關(guān)于采用高效推理訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理過程和好處。

　　下表展示了精度靈活性的好處，簡而言之采用4位精度你可以大幅度降低功耗和帶寬(內(nèi)存)需求，精確度僅下降1%，這在大多數(shù)實(shí)際情況下對(duì)于設(shè)備的效率沒有明顯的影響。下面，我們以Imagination的兩款神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器為例，來說明不同市場(chǎng)對(duì)性能指標(biāo)和其他因素的考量：

　　PowerVR AX2185

　　Imagination的Series2NX已經(jīng)在市場(chǎng)上取得了成功并且已經(jīng)授權(quán)給多家廠商，今天它們正在不斷擴(kuò)大市場(chǎng)的選擇范圍。首先，通過增強(qiáng)原始內(nèi)核推出了PowerVR AX2185，其次發(fā)布另一個(gè)版本即PowerVR AX2145。一個(gè)關(guān)鍵的新特性是這兩款核心都增加了對(duì)Android NN API的硬件支持，使得開發(fā)人員能夠開發(fā)更多基于深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用，大大豐富了安卓市場(chǎng)應(yīng)用。

　　從性能角度來看，PowerVR AX2185面向的是高端嵌入式市場(chǎng)，它集成了8個(gè)全位寬計(jì)算引擎，能夠提供每秒最多可達(dá)4.1兆赫的運(yùn)算，在目前市場(chǎng)上其每平方毫米性能參數(shù)是最高的。實(shí)際上這個(gè)水平是最新的桌面GPU性能的3.5倍。對(duì)于那些正在使用功耗較高的GPU進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的公司來說，這是非常具有吸引力的，尤其是汽車領(lǐng)域。與友商提供的硬件解決方案相比，基于4位數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)AX2185僅需要50%的帶寬，而與基于DSP的競(jìng)爭廠商的方案相比則降低了75%。

　　雖然高端設(shè)備已經(jīng)具備了人臉解鎖等諸多功能，但是這些功能正在迅速地更新迭代，設(shè)備制造商希望以更低的價(jià)格提供這些功能，當(dāng)然消費(fèi)者也想為他們的手機(jī)支付更少的錢但同時(shí)還能擁有相同甚至更好的功能，比如智能相機(jī)確保家庭安全、智能手機(jī)的人臉解鎖等。是的，消費(fèi)者也想分享這個(gè)蛋糕。

　　PowerVR AX2145

　　如何在內(nèi)存有限的設(shè)備上保持這種用戶體驗(yàn)?zāi)?答案是PowerVR AX2145。它為性能效率而調(diào)整了整體性能，此外它高度調(diào)優(yōu)了矢量計(jì)算，卷積引擎結(jié)合了優(yōu)化的內(nèi)核存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，能夠提供明顯的最大性能參數(shù)，而且與AX2185相比每平方毫米面積的推理性能提升了50%，同時(shí)降低了系統(tǒng)峰值內(nèi)存帶寬(以GB/s計(jì)算)。我們?yōu)槠鋵?shí)現(xiàn)的性能和效率之間的平衡而感到驕傲，我們認(rèn)為這對(duì)于成本敏感的設(shè)備是非常理想的選擇。

　　開發(fā)工具包也是值得去考量的另一個(gè)因素，這是因?yàn)橛布旧聿⒉荒芩闶墙鉀Q方案。Imagination這樣的領(lǐng)先廠商提供了PowerVR AI工具包，這大大簡化了用戶的部署流程，調(diào)試和網(wǎng)絡(luò)分析都非常的簡單，此外，它還支持對(duì)訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化，其中的API支持包括IMG DNN和Android DNN，提供GPU和NNA之間無縫的互操作性。

　　總結(jié)

　　面對(duì)快速發(fā)展的嵌入式AI市場(chǎng)，隨著諸如Imagination這兩款全新內(nèi)核產(chǎn)品的新引擎不斷推出，業(yè)界將能夠在終端設(shè)備上實(shí)現(xiàn)低成本的AI功能，為消費(fèi)者提供更多新型的AI應(yīng)用程序。通過這些核心將能夠滿足開發(fā)人員創(chuàng)建應(yīng)用程序所需的性能要求，真正實(shí)現(xiàn)人工智能帶來的變革，而且這些這些提升將很快會(huì)變成現(xiàn)實(shí)，它將涉及多個(gè)應(yīng)用市場(chǎng)比如智能手機(jī)、智能相機(jī)和汽車等。未來的可能性是無限的，唯一需要的就是一點(diǎn)兒想象力(Imagination)。

　　作者：Benny Har-Even

　　職務(wù)：Imagination Technologies技術(shù)傳播專家