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來源：Arm公司 隨著新技術的成熟，新型的先進應用將來自5G、人工智能（AI）和物聯網（IoT）的融合，這種融合將創造出一個智能互聯的全新未來，對所有個人、行業、社會和經濟產生積極影響。Arm預計到2035年將有1萬億的物聯網設備，在這些設備上實現本地人工智能，是人工智能應用的必然趨勢。而要做到這一點，必須進一步降低人工智能的算力成本。 為此，Arm中國自主研發了“周易”平臺這樣一個適配性強、開放通用的人工智能平臺，其主要包括軟件框架Tengine和全新的硬件處理器——人工智能處理單元（AIPU），其中Tengine軟件框架針對邊緣設備的推理做了深度優化和實現。周易平臺也支持Arm CPU、Mali GPU以及第三方硬件，專注于邊緣推理，能夠提高人工智能應用開發的生產效率。 
圖1 :人工智能平臺“周易”概述 全新處理器單元（AIPU）提供硬件核“芯” 人工智能通常用于不同的場景，而深度學習模型會使用到各種類型的操作（layer）。目前常見的加速器解決方案具有較高性能，但僅支持有限的操作，這使得只能運行有限的人工智能應用，限制了邊緣和AIoT產品的多樣性，AIPU憑借良好的可編程性可以支持現在的全部深度學習操作。 周易人工智能處理單元（AIPU）是一個專門用于深度學習處理的全新硬件IP。這種新的架構設計了人工智能特定域張量指令集（Tensor Instructions）、針對AI特定操作的指令集擴展以及定制的硬件加速單元、以及用于NN計算所必需的通用標量指令集。憑借最先進的設計，AIPU可以實現人工智能應用的完全可編程性和很好的能效。除了AIPU，還有完整的AI軟件開發工具包，支持AI算法可以在AIPU上輕松部署。
圖2 ：周易AIPU框圖 AIPU采用了可配置的設計，張量執行單元（TEC）的數量和AI硬件加速單元能都是靈活可配置的，這使得周易平臺能夠涵蓋從微控制器（幾十GOPS）到高端邊緣計算（幾個TOPS）的不同算力需求。 對于新開發的芯片，周易平臺可以讓芯片合作伙伴使用周易AIPU IP設計新的SoC，并提供了驗證測試向量、參考用例和后端實現參考流程等全面支持，以加速新的SoC設計；同時，周易AIPU 仿真軟件用于軟件應用程序前期開發。這將大大加快新人工智能產品的上市時間。 開放式人工智能軟件框架——Tengine 周易平臺采用Tengine作為開放式人工智能軟件框架，它的目標是建立一個統一的推理框架，通過定義標準的Tengine API，人工智能應用程序可以使用標準API在不同的硬件上部署，大大節省了移植或者在特定的硬件上進行優化的工作量。Tengine支持主流的人工智能框架，如TensorFlow / Caffe / ONNX / MXNet等模型。 Tengine定義了標準硬件抽象級別（HAL），以支持物聯網設備中可能存在的不同類型的計算模塊。它已經支持像Cortex-A7 / A17 / A53 / A55 / A72 / A76這些的流行Arm CPU，也支持像Mali-T860、G51和G72這些廣受歡迎的Arm Mali GPU。由于周易平臺是一個開放平臺，它也可以支持第三方CPU、DSP或加速器，通過選用設備驅動程序來支持這些設備。在庫方面，可以選用Arm計算庫（Arm Compute Library，ACL）、異構計算庫（HCL）、開放源代碼庫（例如OpenBLAS）或是用戶自己實現的庫來驅動。 三大創新特性，強勢賦能AIoT市場 實際上，周易平臺作為人工智能應用的整體解決方案，十分簡單易用，并且實現了三大創新。兼容性上，它不僅提供了一個完整的易于使用的工具鏈，支持從深度學習模型到周易可執行文件的一鍵構建，還支持常見的人工智能框架，如Google TensorFlow和其他框架。同時，周易平臺支持Linux和Android操作系統，甚至裸機軟件（bare-metal software），從非常小的嵌入式微控制器到高端邊緣網關的各種設備都能適用。 周易平臺還將更強的安全性引入市場，安全擴展硬件和相關的信任軟件可以保護人工智能資產，例如算法、代碼和數據，幫助合作伙伴保護運行在已部署產品上的資產，并保護人工智能算法安全的在線更新。周易平臺的安全擴展為人工智能應用中需要保護的資產建立了一個可信執行環境（TEE），通過靜態加密存儲、運行時 TrustZone技術保護，以及SoC中用于安全隔離一系列小的硬件組件， 為人工智能芯片提供360度的安全保護。 適用性上，周易平臺也支持在現存設備的上進行部署。通過統一的軟件界面，許多人工智能應用可以直接部署在SoC上，合作伙伴只需重新編譯基于目標設備CPU的周易軟件，生成可在現有SoC架構上運行的目標代碼，然后鏈接CPU庫和GPU庫。通過部署周易平臺，人工智能性能可以提高2.5 - 5倍。 綜上所述，Arm中國人工智能平臺周易可以幫助產業合作伙伴大幅降低人工智能算力、芯片和應用的成本、讓其設計和制造具有強大人工智能能力的芯片，并讓人工智能應用程序開發人員大大提高工作效率，在更多的物聯網設備上實現人工智能，極大地賦能整個AIoT市場。 |
