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            中國嵌入式神經網絡處理器星光智能一號誕生

            儀表上游 2016年06月21日 17:48:03來源:新華網 13195
            摘要6月20日下午,中星微“數字多媒體芯片技術”國家重點實驗室在北京宣布,經過五年多努力,中國嵌入式神經網絡處理器(NPU)誕生

              【儀表網 儀表上游】6月20日下午,中星微“數字多媒體芯片技術”國家重點實驗室在北京宣布,經過五年多努力,中國嵌入式神經網絡處理器(NPU)誕生,成功應用于嵌入式視頻監控芯片并于今年3月6日實現量產。

             

            “數字多媒體芯片技術”國家重點實驗室執行主任張韻東表示,該成果的發布標志著我國在神經網絡處理器領域的研究和開發上取得了重大突破;在基于“數據驅動并行計算”架構的深度學習人工智能領域達到先進水平;使我國視頻監控行業發展由模擬時代、數字時代跨入智能時代,實現產業化并促進整體水平提升,在確立地位。

              何為深度學習?NPU了什么?

            深度學習,是源于對生物人腦機理的仿生學研究而形成的一種人工智能算法。作為深度學習神經網絡的一種,卷積神經網絡CNN 算法,已成為當前人工智能機器視覺領域的研究熱點。

            1997年的人機大戰中,IBM“深藍”憑借超級計算戰勝人類。而在今年備受關注的AlphaGo與李世石的人機大戰中,AlphaGo則是依靠模仿人腦的深度學習神經網絡“巧勁”而擊敗人類,它并不是勝在算法上。不過,AlphaGo背后是幾十臺超級計算機和服務集群,下一盤棋要花費3000美金電費。

            現在人們關心的是,不使用這些裝備的嵌入式機器也能具備這些人類智慧嗎?深度學習系統能小型化嗎?能夠用于嵌入式系統之中嗎?

            張韻東介紹說,NPU是針對CNN的算法模型特性而專門設計的一款神經網絡處理器。NPU采用了“數據驅動并行計算”的架構,徹底了傳統的馮諾依曼架構。這種數據流(Dataflow)類型的處理器,極大地提升了計算能力與功耗的比例,特別擅長處理視頻、圖像類的海量多媒體數據,使得人工智能在嵌入式機器視覺應用中可以大顯身手。

            據悉,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。也就是說,目前關于深度學習的前沿算法都可以在這款嵌入式芯片上運行。

              搭載“星光智能一號”芯片的攝像頭有何不同?

            目前,這款基于NPU的視頻監控芯片“星光智能一號”已成功在視頻監控領域實現產業化,并可廣泛應用于智能駕駛輔助、無人機、機器人等嵌入式機器視覺領域。

            從技術來說,傳統的攝像頭芯片只有編解碼器,沒有NPU神經網絡處理器,而“星光智能一號”則創造性地集成了NPU到編解碼器中。

            在對比演示中可看到,具有神經網絡學習能力的攝像頭在抓拍車輛過程中,可時間發現問題,在前端完成信息采集,并把信息保留在視頻碼流里,這些信息可直接通知到需要聯動的設備或單位,其效率、實時性、準確度非常高。而普通攝像頭卻只能把采集到的數據送到后端服務器處理,處理完畢后再把結果送至報警器等相關聯的設備。

            “傳統攝像頭只是一個眼睛,把看到的內容拍下來、錄下來,現在在錄下來的同時,它可以告訴你在某個時間點發現了一輛車,車牌號是多少,車身顏色是什么,車在哪個路口進行了右轉,這些智能信息都會嵌入到碼流里,在錄像里就能發現。”張韻東指出,這是搭載這款芯片的攝像頭大的不同之處,這會引起整個安防監控行業跨入一個新的時代,即從過去的模擬時代、現在的數字時代,進入下一個智能時代。

              智能時代的安防監控 應用價值有多大?

            智能時代不僅僅是智能攝像頭替換IP攝像頭那么簡單。張韻東解釋說,這些攝像頭都是帶有大腦的“眼睛”,它能夠做智能識別,然后把感興趣的事件以數字標簽的方式錄到視頻的碼流里,如果要查找某個信息,不用依賴人工的方式一點一點觀看視頻,可以在后臺做智能檢索。

            “它就像一個成長的小孩一樣,它的智商是不斷增長的,通過學習訓練,可以讓它的識別能力和識別種類逐漸增加。”張韻東指出,只要不斷給它增加學習的樣本,它的識別率就會不斷提升,隨著算法升級,識別的類型也會同步增加。

            視頻監控行業如果從當前的數字時代邁入智能時代,其背后蘊藏的應用價值充滿想象力。

            張韻東展望說,當全國的攝像頭組成一張網后,就會形成巨大的數據庫,如果對這些數據進行深度挖掘,可能會得到非常有價值的結論。比如,哪個路口車流量比較大,哪家商店客戶的目光比較集中,這些智慧信息能夠借助大數據和人工智能這兩大技術挖掘出來,這些結果會改變整個產業鏈的架構。

              后摩爾定律時代的創新之路怎么走?

            “隨著逐步逼近香農定理、摩爾定律的極限,面對大流量、低延時的理論還未創造出來,華為已感到前途茫茫,找不到方向。”在5月30日召開的全國科技創新大會上,華為公司創始人、總裁任正非談到了華為目前遭遇的困惑。

            實際上,這不是華為一家企業面臨的困惑。面對未來信息處理性能的不斷提升需求,如何找到一條后摩爾定律時代的創新之路,業界存在不同觀點。有人主張繼續推進摩爾定律,繼續在新型材料、工藝制程和器件結構上努力。也有人主張通過SoC將數字電路、模擬電路、存儲器甚至射頻電路集成在一顆芯片里,以實現更多的功能,或通過SIP采用多芯片堆疊的方式,將多顆裸芯片封裝在一起。

            “NPU其實是解答這個困惑的一塊引玉之磚。”張韻東說,面對摩爾定律的盡頭,中星微給出了全新的技術路線:智能摩爾之路(Intelligent Moore)。其內涵是,雖然物理層面和信號層面都受到物理規律的制約,但在信息層面的技術創新還遠沒有達到極限。如何進一步借鑒人腦智慧機制,研究新型人工智能計算方法,進一步提升信息處理的性能功耗價格比,可能是下一次信息革命的關鍵。

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