“星光智能一號(hào)”中國首款嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器芯片誕生
從“深藍(lán)”到Alphgo，人工智能如何發(fā)展?
人工智能經(jīng)過了跌宕起伏的發(fā)展過程，從“深藍(lán)”對(duì)決國際象棋，到Alphago對(duì)戰(zhàn)圍棋九段李世石，人工智能都以勝者的姿態(tài)展現(xiàn)在世人面前。不過，兩次人機(jī)大戰(zhàn)背后的技術(shù)力量截然不同。第一次人機(jī)大戰(zhàn)，“深藍(lán)”憑借的是超級(jí)計(jì)算機(jī)的運(yùn)算速度，而第二次人機(jī)大戰(zhàn)中，Alphgo依靠的卻是模仿人腦的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 然而，有一個(gè)問題擺在我們面前，深藍(lán)重達(dá)1270公斤，有32個(gè)CPU，而Alphago更是運(yùn)行在一個(gè)龐大的服務(wù)器集群上，每下一盤棋的電費(fèi)就高達(dá)3000元美金!
“星光智能一號(hào)”芯片
深度學(xué)習(xí)只是大型服務(wù)器集群的專屬嗎?小型化設(shè)備能否集成深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)?中星微國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室給出的答案是：前端小型化設(shè)備也可以擁有人工智能。 中星微數(shù)字多媒體芯片技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室執(zhí)行主任張韻東表示，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器(NPU)針對(duì)CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，Convolutional Neural Network)算法特性而設(shè)計(jì)的處理器內(nèi)核，徹底顛覆了馮諾依曼架構(gòu)而采用了“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”并行計(jì)算架構(gòu)。 每個(gè)NPU處理器具有4個(gè)內(nèi)核(NPU Core)，每個(gè)內(nèi)核有兩個(gè)數(shù)據(jù)流處理器(Dataflow Processor), 每個(gè)數(shù)據(jù)流處理器具有8個(gè)長位寬或16個(gè)短位寬的SIMD(單指令多數(shù)據(jù))運(yùn)算單元。在一個(gè)時(shí)鐘周期內(nèi)，NPU處理器可同時(shí)完成64個(gè)長位寬MAC運(yùn)算或者128個(gè)短位寬MAC運(yùn)算。
每個(gè)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(jí)聯(lián)的方式進(jìn)一步擴(kuò)展，以滿足更復(fù)雜的CNN網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算的性能需求。每個(gè)NPU處理器中同時(shí)還包含一個(gè)LW Processor(長字處理器)，專門用于處理神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)中的超越函數(shù)等復(fù)雜計(jì)算。另外，每個(gè)NPU處理器還具有256KB Level-2 Cache，以及整塊數(shù)據(jù)搬移(Block Data Access)，片內(nèi)數(shù)據(jù)共享(Data-sharing Between Processor Units)，提升數(shù)據(jù)流的吞吐效率。并與軟件配合利用了稀疏數(shù)據(jù)優(yōu)化(Optimization for Sparse Data)等特性提高計(jì)算效率。NPU開發(fā)包提供可視化的數(shù)據(jù)流程圖優(yōu)化工具。NPU支持Caffe、TensorFlow等多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架, 支持AlexNet、GoogleNet等各類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 張韻東介紹說，星光智能一號(hào)的誕生，將人工智能與大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)有機(jī)結(jié)合在一起，成千上萬個(gè)視頻監(jiān)控設(shè)備所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，通過前端智能分析、后端深度挖掘，能夠產(chǎn)生巨大的社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)價(jià)值。
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