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普惠AI的路上,有哪些難題困擾著業(yè)界?

mK5P_AItists ? 來源:YXQ ? 2019-08-15 11:29 ? 次閱讀
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普惠AI意味著為萬物賦能,從云端到邊緣的大勢所趨也是AiRiA研究院作為AI芯片的后來入局者直接選擇切入的方向。由于計算位置和形式的變化,讓AI載體、設(shè)計思路都需要重新被定義。

云端的AI不受體積和功耗方面的束縛,可以在一定成本下做到極致的性能。然而在邊緣端,AI載體(芯片)必須考慮終端場景的體積、功耗和成本實情(如機(jī)器人、可穿戴設(shè)備、無人機(jī)等場景中),如何在三者受限的情況下實現(xiàn)最高的AI性能,是考驗芯片團(tuán)隊極具挑戰(zhàn)性的難題。

AiRiA 研究院常務(wù)副院長程健博士表示,若以犧牲AI芯片的性能來滿足IoT終端對體積、功耗和成本的要求,是一種“妥協(xié)”而非創(chuàng)新,如何在尋求平衡,做到較低功耗、較小體積和較低成本的情況下,還能保證性能不受到影響,才能真正滿足諸多行業(yè)場景對邊緣智能的綜合訴求。那么,AiRiA研究院是如何應(yīng)對這些嚴(yán)苛挑戰(zhàn),達(dá)成AI芯片領(lǐng)域重大突破的呢?這就要提到中科院自動化研究所基于十幾年對量化處理技術(shù)的深厚積累了。

量化處理技術(shù)是如何幫助AI芯片在成本、功耗、性能等綜合方面發(fā)揮優(yōu)勢的?

量化模型壓縮處理技術(shù)可以極大簡化整個計算過程。AiRiA 研究院副院長冷聰博士進(jìn)一步介紹道,量化技術(shù)的精細(xì)化程度越高,對整個計算過程簡化和整合的效率就越高。目前業(yè)內(nèi)采用量化處理技術(shù)的標(biāo)配是支持8比特,但AiRiA 研究院能做到4比特、2比特甚至任意1比特的量化,在國際上也達(dá)到了領(lǐng)先水平。

隨著量化程度的提高,AiRiA研究院自主設(shè)計的量化神經(jīng)處理器QNPU(Quantized Neural Processing Unit)可通過大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)片上計算,從而減少或無需訪問外部存儲,這就解決掉耗費(fèi)極大功耗、帶寬和體積成本的“內(nèi)存墻”難題。這樣一來,就滿足了多種IoT的邊緣計算場景的應(yīng)用,在小規(guī)模的、小體積、小功耗的前提下仍保證高可靠的計算性能,這是QNPU非常突出的特性和優(yōu)勢。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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原文標(biāo)題:剛剛!劉永坦院士和錢七虎院士榮獲2018年度國家最高科技獎

文章出處:【微信號:AItists,微信公眾號:人工智能學(xué)家】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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