6月20日，中星微發(fā)布中國(guó)首款嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器（NPU），該芯片已于今年3月6日實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)。
國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室執(zhí)行主任張韻東介紹說，NPU采用了“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)并行計(jì)算”的架構(gòu)，徹底顛覆了傳統(tǒng)的馮諾依曼架構(gòu)。這種數(shù)據(jù)流（Dataflow）類型的處理器，極大地提升了計(jì)算能力與功耗的比例，特別擅長(zhǎng)處理視頻、圖像類的海量多媒體數(shù)據(jù)，使得人工智能在嵌入式機(jī)器視覺應(yīng)用中可以大顯身手。 張韻東表示，這款被命名為“星光智能一號(hào)”的芯片是中星微“星光中國(guó)芯”工程的最新成果，已成功在視頻監(jiān)控領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)產(chǎn)業(yè)化，并可廣泛應(yīng)用于智能駕駛輔助、無(wú)人機(jī)、機(jī)器人等嵌入式機(jī)器視覺領(lǐng)域。 在不久前的人機(jī)大戰(zhàn)中，AlphaGo依靠模仿人腦生物機(jī)理的深度學(xué)習(xí)算法而擊敗人類。深度學(xué)習(xí)，是源于對(duì)生物人腦機(jī)理的仿生學(xué)研究而形成的一種人工智能算法。作為深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN （Convolutional Neural Network）算法，已成為當(dāng)前人工智能機(jī)器視覺領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。CNN算法模型的特性可以概括為海量的輸入數(shù)據(jù)、大規(guī)模的MAC運(yùn)算、稀疏的權(quán)值矩陣、靈活的數(shù)據(jù)位寬和多樣的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞忍匦浴?br /> 張韻東介紹，NPU是針對(duì)CNN的算法模型特性而專門設(shè)計(jì)的一款神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器。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(zhǎng)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)可同時(shí)完成64個(gè)長(zhǎng)位寬MAC運(yùn)算或者128個(gè)短位寬MAC運(yùn)算。每個(gè)NPU核具有38G Ops的長(zhǎng)位寬處理能力或者76G Ops的短位寬處理能力。NPU的處理性能可以組成多核陣列來(lái)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核還具有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。” 張韻東表示，在軟件方面，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)。” --騰訊科技 |
