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钱柜娱乐AI算力与功耗如何平衡?清华大学尹首一

钱柜娱乐AI算力与功耗如何平衡?清华大学尹首一

产品简介:12月20日,在深圳会展中心2号馆2A会议室,由雷锋网主办的AI IoT+智慧城市高峰论坛上,清华大学微纳电子系副主任、微电子学研究所副所长尹首一就物联网场景中如何实现AI应用,带来了

  12月20日,在深圳会展中心2号馆2A会议室,由雷锋网主办的AI IoT+智慧城市高峰论坛上,清华大学微纳电子系副主任、微电子学研究所副所长尹首一就物联网场景中如何实现AI应用,带来了精彩的观点分享。

  清华大学微纳电子系副主任、微电子学研究所副所长,尹首一教授表示,不仅学术界还是企业界都在思考:如何在IoT中,实现无处不在的AI应用?

  最近10年,深度神经网络的崛起使深度学习成为AI的基础背景和技术,让AI在深度学习的驱动下获得了空前的发展,每天享受的便利,比如语音助手、百度DureOS,互联网上的电子购物等背后的计算都在云上。

  智能终端的AI计算成为趋势。考虑通讯延时、基于硬件设备、个人隐私考虑,我们需要在终端设备、传感器,各种设备端上实现AI计算。这已经成为电子行业的巨头共识,百分之九十以上的物联网设备上使用CPU是arm公司提供的内核,Google首席科学家在全球半导体大会上报告上说,Google认为,IoT景下,未来AI计算一定是分布式、分层次、分等级的综合系统。

  趋势二:未来的AI计算一定是分布式、分层次、分等级的综合系统,一部分分布在云端的IOT,也有在IOT末端的各种AI计算,催生出在智能终端上的深度学习的芯片市场,据美国咨询公司的测算,2015年到2025年,将会产生700亿美金的深度学习AI芯片市场。

  趋势三、要满足各种场景下AI计算的需求,需要考虑算力和功耗问题的平衡。例如智能手机对语音技术的应用,智能家电中有严苛的功耗约束,因而要在功耗受限场景下实现AI算法和运算就成为关键。

  比如让手机随时随地与人做语音识别,需要语音识别能力,AI算力最大忍受的功耗是1-2毫瓦,否则手机耗电过大,影响整体体验;又比如智能家电、智能眼镜有非常严苛的功耗约束,大概在几百毫瓦左右,如何在这些功耗下实现这些AI的功能和运算,这个是需要解决的关键问题。

  趋势四:未来AI芯片组必须要满足三个条件:可编程、计算/内存访问友好型、超高效能/超低功耗。

  目前从国际学术界来看,从两个方向进行努力:第一、算法模型的紧凑、压缩。2016年,神经网络已经压缩到1比特,其效能与全精度的神经网络存在很少差异,只存在一个百分点,在绝大多数场景可以忽略不计。第二、硬件架构上的变革,硬件架构一直在演进,但是在功耗上无法满足毫瓦级的需求,甚至更高标准的需求,这对未来新架构的研发提出了挑战。

  如何从硬件角度实现更低功耗的AI计算?2013年,中科院寒武纪推出指令集的架构方式,到2018年韩国科学院提出的新方案,优化神经网络路线年,美国的国防部高级计划研究局(DARPA),为了保证美国在未来十年到2030年仍然保持国际半导体和电子电芯的领先地位,发起了三个方向的研究计划,其中最主要研究方向之一是来自于计算架构,这里有一个被称为软件定义硬件的研究计划,它是探讨运行时快速重构的硬件架构,也就是前面提到的CGRA架构。

  目前的CPU+SW、CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC的作法都不是理想的架构。可重构架构在实现更高能效的同时,能够在相比于CPU、GPU、FPGA更高的能量效率的同时还有可编程性。

  基于这种架构,清华微电子所相关课题组研发出了全新的Thinker系列芯片,使用了可重构计算芯片架构。在这个架构中,Thinker可以根据控制单元的要求配置计算单元阵列并执行,也可以根据软件的要求将划分后的任务送到数据通道执行。而且,不同于冯诺依曼等效架构,可重构计算模式为函数化的硬件架构。

  目前,Thinker系列芯片已经推出了面向通用神经网络计算的Thinker 1代,面向极低功耗神经网路计算的Thinker 2,以及面向极低功耗语音应用的Thinker S。

  尹首一介绍说:“从2006年开始我们连续设计了几个芯片,第一款芯片可以实现5万亿次的计算每瓦,第二颗芯片功耗效率比进一步提升,钱柜娱乐第三颗芯片是可以用于智能音箱的语音交互,芯片功耗只需要240微瓦,这样就可以把AI计算的芯片嵌入到任何一个可穿戴便携设备里,比如说智能手机、手表这样的电池非常有限,仍然可以把语音交互的入口嵌进去,实现机器与用户之间自然的语音交互。

  2017年,获得图灵奖荣誉的是两位计算机体系结构的大师,他们在图灵奖的获奖感言里提到,今天是计算机体系结构的新的黄金时代, 让我们大家一起拥抱今天这个计算机架构和AI的双重黄金时代。

  在全天峰会上,腾讯云张羿、华为OceanConnect物联网平台首席架构师苗彩霞、百度AI安全技术总监聂科峰、ZNV力维首席技术官曹友盛、阿里云IoT高级算法专家、智能城市架构师田辉、京东城市计算事业部高级专家陈旭旭、北京毫米科技COO兼联合创始人徐旭、Semtech市场战略总监甘泉、和而泰地产事业部总经理潘子健等业界大咖都发表了精彩的演讲。

  活动尾声,Semtech市场战略总监甘泉、康行科技联合创始人潘江宇、和而泰地产事业部总经理潘子健、清华大学深圳研究生博士后&绿米算法工程师曲晓峰在现场进行了圆桌对话,议题是《AIoT技术和智慧趁势应用的融合》。

  Semtech市场战略总监甘泉表示,钱柜娱乐,AIoT要想做好,前提是大量的数据能够“喂养”,而目前,前端传感器的数量并不够多,收集的资料、数据信息也不够多。现在,loRa技术提供很好的渠道,阿里腾讯京东都在涌入,全球也有每年50%的市场增长,loRa技术势必会作为物联网连接的主流技术成长。

  康行科技联合创始人潘江宇则认为,AIoT和IoT的差距就在于是否客户能迅速上手,有新的体验,带有刷脸、语音识别、智能互动的场景就是AIoT呈现的状态。此外,两者之家处理数据的方式也不一样,通过AI的方式处理能够反馈给设备,形成工具性的产品,用更加便捷的应用帮助人们的生活。他强调,技术要上天,但是产品要落地。

  和而泰地产事业部总经理潘子健指出,4年之前他们就预测到IoT到AIoT的爆发,也在同年推出了C-life平台。从智能到智慧的升级,要有数据和计算以及服务,所以IoT到AIoT的升级或者爆发是一个必然。而和而泰从一开始做IoT就是瞄准计算、瞄准AI、瞄准服务。目前地产业都在“去地产化”,更加重视智能与服务,这又是一波新的契机。

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