【導(dǎo)讀】移動設(shè)備上的人工智能已經(jīng)不再依賴于云端連接，今年 CES 最熱門的產(chǎn)品演示和最近宣布的旗艦智能手機(jī)都論證了這一觀點(diǎn)。人工智能已經(jīng)進(jìn)入終端設(shè)備，并且迅速成為一個市場賣點(diǎn)。
移動設(shè)備上的人工智能已經(jīng)不再依賴于云端連接，今年 CES 最熱門的產(chǎn)品演示和最近宣布的旗艦智能手機(jī)都論證了這一觀點(diǎn)。人工智能已經(jīng)進(jìn)入終端設(shè)備，并且迅速成為一個市場賣點(diǎn)。包括安全、隱私和響應(yīng)時(shí)間在內(nèi)的這些因素，使得該趨勢必將繼續(xù)擴(kuò)大到更多的終端設(shè)備上。為了滿足需求，幾乎每個芯片行業(yè)的玩家都推出了不同版本、不同命名的人工智能處理器，像“深度學(xué)習(xí)引擎”、“神經(jīng)處理器”、“人工智能引擎”等等。
說起人工智能好像我們想到的是機(jī)器視覺，指紋識別，人臉識別，視網(wǎng)膜識別，虹膜識別，掌紋識別，自動規(guī)劃，智能搜索，博弈，自動程序設(shè)計(jì)，智能控制等；然而其核心內(nèi)容是離不開嵌入式的。
然而，并非所有的人工智能處理器都是一樣的。現(xiàn)實(shí)是，許多所謂的人工智能引擎就是傳統(tǒng)的嵌入式處理器加上一個矢量向量處理單元。這里還有一些其它功能對于人工智能處理前端化至關(guān)重要。
優(yōu)化嵌入式系統(tǒng)的工作負(fù)載
在云計(jì)算處理過程中，采用浮點(diǎn)計(jì)算進(jìn)行訓(xùn)練，定點(diǎn)計(jì)算進(jìn)行推理，從而實(shí)現(xiàn)最大的準(zhǔn)確性。用大型服務(wù)器群組進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，能耗和大小必須考慮，但他們相較于有邊緣約束的處理幾乎是無限的。
在移動設(shè)備上，功耗、性能和面積（PPA）的可行性設(shè)計(jì)至關(guān)重要。因此在嵌入式 SoC 芯片上，優(yōu)先采用更有效的定點(diǎn)計(jì)算。
當(dāng)將網(wǎng)絡(luò)從浮點(diǎn)轉(zhuǎn)換為定點(diǎn)時(shí)，會不可避免地?fù)p失掉一些精度。然而正確的設(shè)計(jì)可以優(yōu)化精度損失，從而達(dá)到與原始訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)幾乎相同的結(jié)果。
控制精度的方法之一是在 8 位和 16 位整數(shù)精度之間做出選擇。雖然 8 位精度可以節(jié)省帶寬和計(jì)算資源，但是許多商用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仍然需要采用 16 位精度以保證準(zhǔn)確性。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每一層都有不同的約束和冗余，因此為每一層選擇更高的精度是至關(guān)重要的。
針對開發(fā)人員和 SoC 設(shè)計(jì)者，一個工具可以自動輸出優(yōu)化的圖形編譯器和可執(zhí)行文件，例如 CEVA 網(wǎng)絡(luò)生成器，從上市時(shí)間的角度來看是一個巨大的優(yōu)勢。
此外，保持為每一層選擇更高精度（8 位或 16 位）的靈活性也是很重要的。這使每一層都可以在優(yōu)化精度和性能之間進(jìn)行權(quán)衡，然后一鍵生成高效和精確的嵌入式網(wǎng)絡(luò)推理。
專用硬件來處理真正的人工智能算法
VPU 使用靈活，但許多常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要的大量帶寬通道對標(biāo)準(zhǔn)處理器指令集提出了挑戰(zhàn)。因此，必須有專門的硬件來處理這些復(fù)雜的計(jì)算。
例如 NeuPro AI 處理器包括專用的引擎處理矩陣乘法、完全連接層、激活層和匯聚層。這種先進(jìn)的專用 AI 引擎結(jié)合完全可編程工作的 NeuPro VPU，可以支持所有其它層類型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹?/div>
這些模塊之間的直接連接允許數(shù)據(jù)無縫交換，不再需要寫入內(nèi)存。此外，優(yōu)化的 DDR 帶寬和先進(jìn)的 DMA 控制器采用動態(tài)流水線處理，可以進(jìn)一步提高速度，同時(shí)降低功耗。
明天未知的人工智能算法
人工智能仍然是一個新興且快速發(fā)展的領(lǐng)域。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用場景快速增加，例如目標(biāo)識別、語音和聲音分析、5G 通信等。保持一種適應(yīng)性的解決方案，滿足未來趨勢是確保芯片設(shè)計(jì)成功唯一途徑。
因此，滿足現(xiàn)有算法的專用硬件肯定是不夠的，還必須搭配一個完全可編程的平臺。在算法一直不斷改進(jìn)的情況下，計(jì)算機(jī)模擬仿真是基于實(shí)際結(jié)果進(jìn)行決策的關(guān)鍵工具，并且減少了上市時(shí)間。
CDNN PC 仿真包允許 SoC 設(shè)計(jì)人員在開發(fā)真實(shí)硬件之前，就可以使用 PC 環(huán)境權(quán)衡自己的設(shè)計(jì)。
另一個滿足未來需求的寶貴特征是可擴(kuò)展性。NeuPro AI 產(chǎn)品家族可以應(yīng)用于廣泛的目標(biāo)市場，從輕量型的物聯(lián)網(wǎng)和可穿戴設(shè)備（2 TOPs）到高性能的行業(yè)監(jiān)控和自動駕駛應(yīng)用（12.5 TOPs）。
在移動端實(shí)現(xiàn)旗艦 AI 處理器的競賽已經(jīng)開始。 許多人快速趕上了這一趨勢，使用人工智能作為自己產(chǎn)品的賣點(diǎn)，但并不是所有產(chǎn)品里都具備相同的智能水平。
如果想要創(chuàng)建一個在不斷發(fā)展的人工智能領(lǐng)域保持“聰明”的智能設(shè)備，應(yīng)該確保在選擇 AI 處理器時(shí)，檢查上述提到的所有特性。
