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        行業新聞

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        真正適用于安防的AI芯片還沒有被造出來?安防究竟需要什么樣的芯片?

        制約AI安防芯片規?;瘧玫暮诵募夹g問題是什么?

        這是不少芯片企業面對安防場景時,不斷向自己提出的疑問。在提高AI安防芯片性能,加強算力的同時,從業者們也逐漸發現,芯片中最為關鍵的其實并不是單純提升算力,如果不進行存儲優化,那么芯片實際提供的計算力會大大降低。

        阻礙AI芯片的內存墻問題

        AI芯片對于傳統芯片帶來的挑戰,并不只是計算架構上的,更多是在存儲架構間的。

        傳統的芯片采用的是馮·諾依曼架構,其核心架構中計算模塊和存儲單元是分離的。CPU和內存條并不集成在一起,只在CPU中設置了容量極小的高速緩存。

        也就是說,CPU在執行命令時必須先從存儲單元中讀取數據。每一項任務,如果有十個步驟,那么CPU會依次進行十次讀取,執行,再讀取,再執行……這就造成了延時,以及大量功耗花費在數據讀取上。

        這一問題也被稱為傳統芯片的“內存墻”問題。

        而在AI 應用中,馮·諾伊曼“瓶頸”問題顯得愈發嚴重。AI依賴的算法是一個龐大和復雜的網絡,有很多參數要存儲,也需要完成大量的計算,這些計算中又會產生大量數據。在完成大量計算的過程中,一般芯片的設計思路是大量增加并行的運算單元,例如上千個卷積單元,需要調用的存儲資源也在增大。

        不夸張地說,AI初創芯片公司雖然采用不同的路徑打造芯片,但事實上都在努力對這一問題予以解決。大部分針對 AI,尤其是加速神經網絡處理而提出的硬件架構創新,都是在與這個問題做斗爭。

        而成立于2017年的AI芯片初創公司探境科技,也在這一路途上跋涉。不過不同的是,探境科技選擇另辟蹊徑,直接從存儲子系統的優化入手,解決“內存墻”問題。

        自研存儲優先的SFA架構

        而如何解決這一問題呢?

        目前解決這一問題的方法有幾種,較為常見的方法是加大存儲帶寬,采用高帶寬的外部存儲,以及從算法入手,設計低比特權重的神經網絡。

        除此之外,存算一體化也被看做是未來的發展方向,在實現上也分為不同的路徑。

        其一是SSD中植入計算芯片或者邏輯計算單元,可以被叫做存內處理或者近數據計算,這其實是深度學習的一種應用場景,并非是AI芯片架構的創新。

        另一種就是存儲和計算完全結合在一起,使用存儲的器件單元直接完成計算,比較適合神經網絡推理類應用。

        而探境科技則另辟蹊徑,提出了完全不同的解決方案。

        魯勇提到,并不認同目前存算一體的處理方式,主要原因是成本太高,并不符合市場需求。

        “存算一體的處理方式,其實違反了芯片中的成本結構。芯片中,之所以設計和區分片上的緩存SRAM,及片外的DRAM,就是因為如果所有存儲都放入芯片內部,成本就大幅上升,會上升幾十倍到上百倍?!?

        因而,拋開將存儲全部放入芯片內部的方式,探境科技自創了SFA(Storage First Architecture,簡稱SFA),即存儲優先架構。

        不同于常見的解決內存瓶頸的方法,SFA是“以存儲調度為核心”的計算架構,數據在存儲之間的搬移過程之中就完成了計算,計算對于數據來說只是一種演變。

        “與通常計算的先有計算指令然后提供數據相反,SFA架構,存儲是我們優先的出發點??紤]數據在搬移過程中做計算,也就是由數據帶動計算而非由算子帶動數據?!濒斢逻M一步解釋。

        這一點與AI大神Lecun所宣稱的所有的神經網絡都是圖計算問題不謀而合。

        那么打破傳統馮·諾依曼架構,自研存算一體架構的依據是什么?

        這可以談到人類大腦的存儲和計算方式。從生物角度講,大腦存儲大量的知識,能夠快速提取并訪問,而大腦的內存和計算并不是分開的,更多的是存在一定的相容性。因而,未來的計算機可能不是基于計算的memory,而是基于memory的計算,更多做到融合。

        不過,因為當前芯片領域對于AI算法的關注還較多,針對AI的結構改進嘗試還偏少。未來,memory與computing結合的嘗試,會更可期。

        魯勇也介紹道,目前專注于從存儲子系統入手,著力解決AI芯片的存儲計算架構問題的企業并不多,而其中很多公司從事的都是成本結構并不合理的存算一體架構,符合合理的成本結構并優化存儲子系統的公司更是屈指可數。

        安防還未有一款真正適用的AI芯片

        安防作為計算機視覺較快落地的領域,也成為探境科技較為看好的場景之一。

        探境科技的創始人兼CEO魯勇,出身全球十大芯片廠商之一的Marvell半導體,是位在半導體業摸爬滾打了15年的老兵。

        在成立探境科技之前,魯勇曾是Marvell半導體的中國芯片研發總監。據魯勇介紹,在Marvell這十年里,他從零開始,一手搭建了Marvell的中國芯片研發團隊。

        探境科技創始人&CEO 魯勇

        在創立探境科技之前,幾位在??低?、大華股份等安防巨頭中任職的朋友都陸續來找到魯勇,咨詢英特爾Movidius VPU是否能夠適用于終端AI處理的需求。

        魯勇認為,目前市場上還沒有足夠優秀的適合安防前端的通用芯片,也沒有一款很適用安防的AI芯片出現。不過Movidius的火爆,恰好說明了市場對邊緣端芯片的強大需求。

        于是,2017年,魯勇決定離開Marvell,與一群老朋友成立了探境科技。

        在安防領域里面,有大量的算法需要前置。目前的算法基本都是基于深度學習。

        而探境科技的芯片,如何更好適用于安防大量非結構化數據的處理需求呢?

        魯勇講到,安防領域的數據特點,主要在于需要實時的處理大量連續的圖像數據流?!鞍卜李I域的數據處理,在于兩個維度。第一是每秒處理幀率要越來越高,第二是圖像分辨率上要高。在這兩個維度上,安防對邊緣芯片提出了要求?!倍骄晨萍嫉膬瀯輨t在于,基于SFA架構,能更好優化存儲和計算,從而更好解決這一問題。

        安防領域,邊緣端的芯片,已有不少廠家入場。其中大廠有之,明星初創公司亦有之。

        目前來看,邊緣終端市場有兩種形態的芯片產品,一種是針對特定應用的SoC,一種是通用加速器做獨立芯片。

        如在安防領域,SoC面向專用市場,在芯片中深度學習加速計算事實上只是一部分,而其他大部分芯片面積則交給了主控處理器、視頻解碼等模塊。

        終端通用深度學習加速器芯片市場的應用則剛起步。許多公司的市場布局主要一是培養開發者生態,另一方面也探索研究哪一領域最有潛力,針對幾個重要的場景推出相應的優化芯片。而探境科技的目標就是做支持所有神經網絡的通用型AI處理器。不僅在安防領域,也瞄準了其他應用場景。

        魯勇認為,探境科技基于SFA架構的AI芯片,在優化了存儲架構的同時,能夠適用于智能家居、智能安防、智能穿戴、智能車載、智能外設等更多場景,低功耗低效能的解決更多問題。

        目前,探境已量產了應用這一架構的語音識別芯片音旋風611,視覺芯片今年下半年也將發布。

        AI芯片,登高需防跌重

        但實際上,近兩年,許多AI企業的芯片紛紛宣布流片,尤其針對安防領域的芯片并不少,但似乎還并未出現強勢的對傳統芯片的替代或繼任者。而作為一個芯片界的老兵,如何看待AI芯片行業的發展呢?

        魯勇認為,AI芯片確實是被公認的一個國內企業彎道超車的機會。相較于國外更看重云端場景,國內有在邊緣端有大量市場,這為國內AI企業在邊緣芯片的發展提供了良好的機會。

        但國內雖有很多公司關注對AI芯片的底層架構的研發,也有不少AI芯片公司“只追求有,不追求好”,用拼湊的方式來做芯片。很多公司為了順應市場形勢,將自己包裝為一個AI芯片公司。這樣就給市場造成了很大泡沫。并且,國內AI芯片企業,也普遍缺乏后端設計的人才。

        后端設計相對于前端的邏輯設計,更多涉及到芯片的工藝,也相對更需要豐富的經驗。國內在后端設計人才上更為緊缺。因而,很多廠商會通過外包的方式做后端服務,來完成生產。這對芯片廠商來說,其實是一個很大的競爭劣勢。

        AI芯片,“登高”似乎也面臨著“跌重”的風險。

        不過,大浪淘沙。在2017年就看到,并率領團隊致力于解決AI芯片中的存儲問題,魯勇顯然對自己和探境科技都更有信心。

        “芯片,作為一個贏者通吃的行業,對技術和產品的能力要求都非常高。行業最終會看到,技術和產品會主導AI芯片的格局。具備兩者實力的AI芯片公司,會最后存活下來?!濒斢抡f道。




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