隨著5G的落地，物聯(lián)網的成本效益顯現，工業(yè)數字化、城市智慧化等演進趨勢日益明顯，越來越多的企業(yè)和城市開始在物聯(lián)網創(chuàng)新中加入數字孿生這種顛覆性的概念，來提高生產力和生產效率、降低成本，加速新型智慧城市的建設。值得一提的是，數字孿生技術已被寫進國家“十四五”規(guī)劃，為數字孿生城市建設提供國家戰(zhàn)略指引。
關于數字孿生，我們可以舉個例子，前幾年亞馬遜和京東推過的無人零售概念型實體店，將線下零售店變成了線上淘寶店，人們去店里購物前只需打開APP，在設置中完成刷臉登錄，臉部認證成功后，在刷臉開門時即可自動關聯(lián)賬戶，購物后不用排隊手動結賬，只靠刷臉即可離開?？此茻o人管理，但背后卻是人工智能的全程跟蹤，消費者的一舉一動都被攝像頭捕捉了下來，比如你把什么商品拿起來看了又看，意味著你對這個商品很有興趣，但是出于某種顧慮又沒買，最終買了另外的商品，這樣的數據會被抓取下來，進行深層次的分析，形成基礎數據庫，之后就可以根據你所有的購物記錄和消費習慣進行周期性的推送等。
通過這個例子，我們可以看到將物理世界數字化帶來的便利性。而視覺是人類感知世界的一個重要手段。人類進入智能社會的基礎是數字化，感知是將物理世界數字化的前提，而前端視覺感知的種類、數量和質量決定了我們這個社會智能化程度的高低。由此可見，智能化未來的基礎是“感知 + 計算”，AI視覺在智能化的進程中會起到非常關鍵的作用，具備非常廣闊的應用前景。有行業(yè)分析師認為，數字孿生技術即將超越制造業(yè)，進入物聯(lián)網、人工智能和數據分析等整合領域。這也就是我們選擇了這個創(chuàng)業(yè)方向的原因。
而視覺芯片作為物理世界到數字孿生世界最重要的入口，正受到廣泛關注，尤其是能夠對物理世界進行80%-90%還原的AI視覺感知芯片。
那么什么是AI視覺感知芯片呢？從需求端的角度來看，AI視覺感知芯片需要具備兩大功能：一是看得清，二是看得懂，其中AI-ISP負責的就是看得清，AI-NPU負責看得懂。
圖 | AI視覺芯片的技術特點
事實上，從廣義上來講，在人工智能應用中能實現AI加速的芯片都可以被稱為AI芯片，而其中用來提高AI算法運行效率的模塊往往被稱為NPU（神經網絡處理器）。目前，使用NPU加速的AI視覺芯片已被廣泛地應用于大數據、智能駕駛和圖像處理領域。
根據IDC發(fā)布的最新數據顯示，2021年加速服務器市場規(guī)模達到53.9億美元，同比增長68.6%。其中，GPU服務器以90%的市場份額占據主導地位，ASIC和FPGA等非GPU加速服務器以43.8%的增速占有了11.6%的市場份額，達到6.3億美元。這意味著神經網絡處理器NPU的應用已走出早期試點階段，正成為人工智能業(yè)務中的關鍵需求。所以，今天我們就來聊聊負責“看得更清”以及“看得懂”的AI-NPU。
為什么會說看得更清和AI-NPU也有關系呢？從人們直觀感受的角度出發(fā)，“看得清”很好理解，比如在夜間我們想要把東西看得比較清楚，但傳統(tǒng)攝像頭拍攝出的圖片往往會出現過曝、色彩細節(jié)被淹沒的現象，同時走動的人和遠處的建筑物周圍會布滿噪點。那么，在類似這種情況下，如何才能更好地實現“看得清”呢？事實上，視覺芯片要“看得清”離不開的正是AI-NPU大算力的支撐。
圖 | 夜間視頻效果對比圖
以智慧城市為例，我們已經使用500萬像素的攝像頭在做智能分析。傳統(tǒng)的視頻畫質的改善使用的是傳統(tǒng)的ISP技術，在暗光的場景下，會有大量的噪聲，使用AI-ISP可以解決此問題，在暗光場景下依然可以給出清晰的畫面，但是使用AI-ISP的技術，就必須用AI算法全分辨率、全幀率地對視頻進行處理，而不能采用投機取巧的縮小分辨率或者跳幀的方式進行，因為人眼對于畫質的閃爍非常敏感。而500萬像素的視頻碼流，要做到全分辨率、全幀率的處理，就會對NPU的算力提出非常高的要求。
在智能分析的場景中，比如車輛檢測和車牌識別的應用，目前常見的是采用500萬的攝像頭來錄制30fps幀率的視頻，然后每3/5幀做一次檢測，在做檢測的時候分辨率降到720P的方法，對于在視頻畫面中遠處的車牌就會識別不出來，對于高速行駛的車輛就可能會漏檢，解決方法也是盡量采用全分辨率、更高幀率檢測的方式進行處理，而這種做法對NPU的算力同樣提出了非常高的要求。
此外，如同前面提到的，除了看得清之外，我們還需要看得懂，所謂看得懂就是要做智能分析，要做智能分析也需要AI-NPU大算力的支撐，我們可以從兩個角度來看這個問題。
首先，我們知道AI本身是一個提高效率的工具，它最終還是要落入到場景里面去，這也就是早期的AI+和最近的+AI的概念。那么，當AI落到行業(yè)里面去時，它能做些什么事情呢？事實上，AI能做的事情很多，比如可以把一些行業(yè)的專家系統(tǒng)用神經網絡的方式做一些替代，這就相當于我們要把這樣一個“專家”裝到我們的AI芯片里，這個專家系統(tǒng)要足夠聰明，對應的就是一個比較聰明或者比較大的網絡，網絡比較大就相當于腦容量比較大，它能夠維持存儲更多的權重值，這就會對NPU算力提出很高的要求。
其次，從部署的角度來看，目前我們模型的訓練大都是在大算力的Server上跑出來的，而部署是在算力有限的端側設備上，只有將模型或算法的計算量降到端側能跑起來的程度，才能在應用側更好的落地。因此需要模型壓縮的過程，而模型壓縮對技術人員的技術要求很高。如果我們端側的算力比較高，其實這個過程是可以縮短的。這類似于做嵌入式軟件開發(fā)的過程，早期受限于算力瓶頸，為了能夠跑更多的功能，我們需要非常認真地來壓榨硬件的性能，所以用匯編來寫程序，但如果算力比較高，我們就可以用C語言來做開發(fā)。換言之，用一部分算力來換取開發(fā)效率的提升、AI落地的加速是可行的，但這種做法又反過來提高了對NPU算力的要求。
以上，我們分析了AI視覺感知芯片公司為什么要開發(fā)高性能大算力NPU的驅動力，但要真正實現大算力的芯片開發(fā)難度是非常大的。
眾所周知，算力是NPU性能的重要指標，然而很多早期AI芯片的算力其實是標稱值，真正使用時并不能達到標稱的性能。比如號稱1T的算力，結果實際跑下來發(fā)現只能用到200G或者是3~400G的水平。所以，大家現在使用更加實用的FPS/W或FPS/$作為衡量先進算法在計算平臺上運行效率的評價指標。
圖 | AI-NPU的設計難點和驅動力
在自動駕駛領域，2017年特斯拉發(fā)布FSD芯片時，馬斯克用FSD和此前在特斯拉上應用的英偉達Drive PX2相比，表示：“從算力的角度來看，FSD是Drive PX2的3倍，但在執(zhí)行自動駕駛任務時，其FPS是后者的21倍。”
在AI視覺芯片領域，愛芯元智發(fā)布的第一款高性能、低功耗的人工智能視覺處理器芯片AX630A，在公開數據集下的不同神經網絡運行速度對比，每秒處理幀數分別為3116和1356，遠超其他同類芯片產品，且功耗僅約3W。
圖 | AX630A產品框圖
到底是什么拉開了這些NPU利用率的差距？這背后其實是內存墻和功耗墻的問題。所謂內存墻就是當我們通過堆MAC單元來拉高算力指標的同時，數據帶寬一定要跟上，否則數據供應能力不足，就會帶來MAC單元不斷等待數據的現象，處理性能就會下降。而功耗墻的問題主要來自兩個方面：MAC單元和DDR。當我們通過堆MAC單元來拉高算力指標時，MAC單元本身的耗電總量會提升，同時還需要高帶寬的支撐，在服務器側可以使用比較貴的HBM，如此一來DDR所需的功耗勢必會拉升上去，而在端側，出于成本的考量，還沒有特別好的DDR方案。
為了解決阻礙AI落地的內存墻和功耗墻這兩個共性問題，業(yè)界常用的方法有兩種，一種是存算一體，但會受到工藝節(jié)點瓶頸的限制，距離量產還有一定的距離；另外一種是減少數據搬運。愛芯元智就是通過混合精度技術減少了數據搬運，從而在一定程度上減小了內存墻和功耗墻的阻礙，提高了整個NPU的效率。
那么，混合精度是如何減少數據搬運的呢？首先我們要明確混合精度的概念——混合精度就是將不同精度的浮點數/定點進行數值計算。
圖 | 神經網絡示意圖（簡化版）
如上圖所示，其每一數列被稱為一個layer層，最左邊的是輸入層，最右邊的是輸出層，中間的部分是隱藏層。圖中的每個圓圈代表一個神經元，每一個神經元上都有很多鏈接，鏈接上的數字是權重，它是參與計算的重要組成。如果權重是小數的話，則代表著其為浮點數。
在整個神經網絡中，權重系數比較復雜，傳統(tǒng)NPU的數據表示格式一般是8比特、16比特和浮點數，才能達到AI算法的精度，所以運算量繁重。但愛芯元智發(fā)現，在實際應用中，AI網絡中有的信息是有冗余的，這意味著并不是所有的計算都需要高精度的浮點或是高精度的16比特，而是采用8比特或者4比特等低精度混合運算就足夠了。
在愛芯元智的AI-ISP應用中，就是基于混合精度技術，網絡中許多中間層都是采用INT4精度。相比原來的8比特網絡，數據搬運量可能就變成原來的1/2，計算量縮減為1/4。由此便可以提升NPU的使用率和效率，在單位面積內提供數倍于傳統(tǒng)NPU的等效算力，同時還能把成本和功耗降下來，更有利于端側和邊緣側AI落地。
當然，在AI落地的過程中，除了要解決內存墻和功耗墻問題以外，還需要考慮算法和硬件的結合問題。尤其是在端側和邊緣側，芯片天生就和場景有一種弱耦合的關系，所以愛芯元智在設計AI視覺芯片時，采用了從應用到算法再到NPU的聯(lián)合優(yōu)化設計。
圖 | 算法與NPU的協(xié)同設計
具體來講，在傳統(tǒng)的AI方案中，算法和硬件通常是相互獨立的兩部分。但愛芯元智的算法團隊會在NPU設計早期就將算法網絡的結構、量化需求/算子需求、內存訪問的需求等很多詳細信息提供給NPU設計的架構師，硬件架構師可以根據這些算法的需求來調整或優(yōu)化整個NPU的設計，從而使算法跑起來的效率達到優(yōu)化后的水平。與此同時，硬件工程師也會把算子硬件加速條件，例如數據流優(yōu)化、存儲優(yōu)化、量化限制等硬件限制提供給算法工程師，如此算法工程師在設計算法時，可以考慮到硬件限制，從算法的角度來規(guī)避一些硬件上的短板。兩者結合，便可以兼顧NPU的硬件和軟件開發(fā)，加快AI開發(fā)的落地效率。
基于以上優(yōu)勢與積累，愛芯元智先后推出了AX630A、AX620A、AX620U、AX170A兩代四顆端側、邊緣側AI視覺感知芯片。其中，AX170A針對手機應用場景，可對4K 30fps的影像進行實時畫質優(yōu)化，配合主控芯片可實現超級夜景視頻和優(yōu)秀的暗光拍攝功能，實現夜晚低照度下高清影像的細膩呈現；AX620A針對智慧城市、智能家居等應用，不僅能實現暗光環(huán)境下優(yōu)異的畫質效果，同時還能兼顧約1W的低功耗優(yōu)越性能，滿足電池應用方案的功耗需求，兼顧IoT、智能運動相機、手機等應用場景；AX630A針對智慧城市、智慧交通等密集場景，以強大的暗光圖像視頻處理能力和20路1080p 30fps的解碼能力，能將高畫質、全智能、全感知和實時分析的能力優(yōu)勢發(fā)揮到極致，可輕松滿足客戶“全天候”和“看得清”的核心訴求。
圖 | AX170A
愛芯元智深知垂直化生態(tài)是AI芯片的歸途，所以在提供芯片的同時，還提供demo板等開發(fā)套件、開源軟件包，降低用戶的開發(fā)難度，縮短用戶的開發(fā)周期。
而從用戶的角度來講，采用第三方的NPU芯片除了能夠降低自身研發(fā)難度，獲得充足的有效AI計算能力以外，還能降低開發(fā)成本，這是AI-NPU使用量越大越好用的優(yōu)勢。
就像愛芯元智創(chuàng)始人兼CEO仇肖莘博士曾在2021世界人工智能大會上所說的：“希望盡我們的一些努力，能夠為世界的數字化和智能化新基建，提供更多在邊緣側和端側的支持，給社會帶來更多深刻的變化?！?
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