“星光智能一號”中國首款嵌入式神經網絡處理器芯片誕生
從“深藍”到Alphgo，人工智能如何發(fā)展?
人工智能經過了跌宕起伏的發(fā)展過程，從“深藍”對決國際象棋，到Alphago對戰(zhàn)圍棋九段李世石，人工智能都以勝者的姿態(tài)展現在世人面前。不過，兩次人機大戰(zhàn)背后的技術力量截然不同。第一次人機大戰(zhàn)，“深藍”憑借的是超級計算機的運算速度，而第二次人機大戰(zhàn)中，Alphgo依靠的卻是模仿人腦的深度學習神經網絡。 然而，有一個問題擺在我們面前，深藍重達1270公斤，有32個CPU，而Alphago更是運行在一個龐大的服務器集群上，每下一盤棋的電費就高達3000元美金!
“星光智能一號”芯片
深度學習只是大型服務器集群的專屬嗎?小型化設備能否集成深度學習系統?中星微國家重點實驗室給出的答案是：前端小型化設備也可以擁有人工智能。 中星微數字多媒體芯片技術國家重點實驗室執(zhí)行主任張韻東表示，神經網絡處理器(NPU)針對CNN(卷積神經網絡，Convolutional Neural Network)算法特性而設計的處理器內核，徹底顛覆了馮諾依曼架構而采用了“數據驅動”并行計算架構。 每個NPU處理器具有4個內核(NPU Core)，每個內核有兩個數據流處理器(Dataflow Processor), 每個數據流處理器具有8個長位寬或16個短位寬的SIMD(單指令多數據)運算單元。在一個時鐘周期內，NPU處理器可同時完成64個長位寬MAC運算或者128個短位寬MAC運算。
每個NPU處理器具有38G Ops的長位寬處理能力或者76G Ops的短位寬處理能力。 NPU的處理性能可以通過組成多核陣列來提升，也可以通過多芯片級聯的方式進一步擴展，以滿足更復雜的CNN網絡運算的性能需求。每個NPU處理器中同時還包含一個LW Processor(長字處理器)，專門用于處理神經元網絡中的超越函數等復雜計算。另外，每個NPU處理器還具有256KB Level-2 Cache，以及整塊數據搬移(Block Data Access)，片內數據共享(Data-sharing Between Processor Units)，提升數據流的吞吐效率。并與軟件配合利用了稀疏數據優(yōu)化(Optimization for Sparse Data)等特性提高計算效率。NPU開發(fā)包提供可視化的數據流程圖優(yōu)化工具。NPU支持Caffe、TensorFlow等多種神經網絡框架, 支持AlexNet、GoogleNet等各類神經網絡。 張韻東介紹說，星光智能一號的誕生，將人工智能與大數據產業(yè)有機結合在一起，成千上萬個視頻監(jiān)控設備所產生的數據，通過前端智能分析、后端深度挖掘，能夠產生巨大的社會效益和經濟價值。
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