我們生活在一個(gè)以數(shù)字處理為主的模擬世界中,其實(shí)在數(shù)字計(jì)算機(jī)興起以前,產(chǎn)業(yè)流行的模擬計(jì)算,只不過(guò)隨著CPU的走熱,模擬計(jì)算逐漸遇冷,但是隨著人工智能應(yīng)用越來(lái)越流行,對(duì)更多計(jì)算資源、更多模型存儲(chǔ)容量以及更低功耗的需求變得越來(lái)越重要。目前用于人工智能應(yīng)用的數(shù)字處理器難以滿(mǎn)足這些極具挑戰(zhàn)性的要求,于是,模擬計(jì)算再度被產(chǎn)業(yè)重視,與數(shù)字計(jì)算相比,模擬計(jì)算的速度和功效很有優(yōu)勢(shì),在5月12日召開(kāi)的第十三屆松山湖中國(guó) IC 創(chuàng)新高峰論壇上,每刻深思智能科技(北京)有限責(zé)任公司就介紹了一款采用模擬計(jì)算的低功耗“感存算一體”智能芯片MKS2206。
據(jù)每刻深思(MakeSens)智能科技創(chuàng)始人鄒天琦介紹,MKS2206采用自主創(chuàng)新架構(gòu)設(shè)計(jì)。該芯片能夠在復(fù)雜的識(shí)別任務(wù)中以低功耗、高精度、高性能和高穩(wěn)定性脫穎而出,因此在AR/VR/MR以及智能座艙等復(fù)雜人機(jī)感知和交互場(chǎng)景中廣泛部署。通過(guò)集成輕量級(jí)識(shí)別交互算法,顯著降低系統(tǒng)功耗,提升整體性能,并達(dá)到同行業(yè)領(lǐng)先水平。
他認(rèn)為摩爾定律放緩的現(xiàn)象正在導(dǎo)致存儲(chǔ)和計(jì)算之間的頻繁數(shù)據(jù)遷移,這在整個(gè)過(guò)程中消耗了大量的能量。所以每刻深思提出模擬計(jì)算解決功耗問(wèn)題,因?yàn)槟M信號(hào)無(wú)需進(jìn)行模數(shù)轉(zhuǎn)換(ADC),從而大大提高了系統(tǒng)效能。
他指出摩爾定律放緩下面臨的很多問(wèn)題:第一個(gè)是混合云架構(gòu),存儲(chǔ)計(jì)算之間不停搬移,這里面90%的功耗都是在搬移數(shù)據(jù)過(guò)程當(dāng)中,并沒(méi)有用在數(shù)據(jù)處理過(guò)程當(dāng)中。2、先進(jìn)的制程,除了費(fèi)用問(wèn)題以外,還有很大的散熱問(wèn)題,其實(shí)模擬計(jì)算最大的優(yōu)勢(shì)就是工藝,例如采用40nm工藝對(duì)標(biāo)是數(shù)字芯片22nm以下性能。同時(shí)模擬計(jì)算需要的晶極管比數(shù)字要更少,在成本上有很好的優(yōu)勢(shì)。相比22納米以下的處理器,每刻深思可以把成本做到原來(lái)的70%。
他解釋說(shuō)傳統(tǒng)方案當(dāng)中,任何SOC信號(hào)進(jìn)來(lái),需要做高性能ADDA的轉(zhuǎn)換,在ADC的模數(shù)轉(zhuǎn)換當(dāng)中,無(wú)論其他芯片做怎樣的軟硬件協(xié)同或優(yōu)化,這個(gè)ADC的量是少不了的,但是模擬計(jì)算因?yàn)楸旧鞸OC接的物理信號(hào)是模擬的,不需要做ADC轉(zhuǎn)換,這是最大的優(yōu)勢(shì)。從技術(shù)原理來(lái)說(shuō),放ADC之前,需要在模擬里面完成特征提取,包括基于存儲(chǔ)器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理,這個(gè)是如何做到呢?
他以很簡(jiǎn)單的成本預(yù)算為例,上圖是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)核心內(nèi)核。如果用數(shù)字芯片來(lái)說(shuō),要做邏輯搭建來(lái)完成數(shù)字成本預(yù)算,但是模擬有物理特性,本身可以用電壓作為輸入,可以用等效的權(quán)重來(lái)實(shí)現(xiàn)這個(gè)算法,可以很好基于機(jī)械特性來(lái)完成成本預(yù)算,達(dá)到很高的效率。
在上圖所示處理中,將部分數(shù)字信號(hào)處理(DSP) 任務(wù)前置預(yù)處理,精簡(jiǎn)處理信息 ADC被移到模擬計(jì)算橫塊之后,僅在有效需求時(shí)被喚醒,降低無(wú)效功耗 原始信號(hào)中不必要的信息己被去除,主芯片只需計(jì)算精簡(jiǎn)信息,提高了計(jì)算效率。
他指出,MK2206和之前模擬計(jì)算的相關(guān)性,無(wú)論是多模態(tài)也好,還是其他的也好,剩下的這些廠商,本身外面帶4個(gè)、6個(gè),甚至8個(gè)攝象頭,需要看手勢(shì)識(shí)別的交互,需要用下面兩個(gè)攝像頭來(lái)做,也就是雙目的方式是最自然的。在后面架構(gòu)當(dāng)中,每刻深思跟主控芯片有中段信息的輸入來(lái)做融合。這一塊芯片是可以一直開(kāi)啟適時(shí)感知周邊的環(huán)境,包括手勢(shì)的任務(wù)。這樣可以讓后面的AP在很多時(shí)候進(jìn)行一個(gè)休眠狀態(tài),或者相對(duì)比較低的功耗去運(yùn)行。
他指出在AR應(yīng)用中,可能不需要用一些高端附加功能,只需要做一些基礎(chǔ)的實(shí)時(shí)的交互,并且把功耗做得非常低,這樣一個(gè)MKS處理器就可以實(shí)現(xiàn)這個(gè)任務(wù),因?yàn)樗押芏喑B(tài)的任務(wù),包括手勢(shì)的、對(duì)于功耗非常敏感的任務(wù)放在Offload到專(zhuān)用芯片上,并且實(shí)現(xiàn)極低功耗實(shí)時(shí)交互。這樣給很多方案廠和整機(jī)商提供更多選擇。
“其實(shí)我們不僅做電路,我們也把新品和算法做緊密集成,深度優(yōu)化,來(lái)實(shí)現(xiàn)完整的識(shí)別和跟蹤方案。這里面算法做了很多工作,從圖像預(yù)處理,大量采集器檢測(cè)跟蹤,后處理,還有顯示上手部重建,用很多工作量完成?!彼麖?qiáng)調(diào),“這里面原理很簡(jiǎn)單,抓手勢(shì)特征點(diǎn)去完成手指節(jié)的識(shí)別,而不僅僅是手掌識(shí)別。我們做交互,希望用手指操作可以完成很多旋轉(zhuǎn)動(dòng)作,這里面要做很多工作,要把很大的模型和很大數(shù)據(jù)量做輕量化。無(wú)論是量化,在識(shí)別功能上相對(duì)更小、更輕,實(shí)現(xiàn)更低功耗?!?/p>
他指出在手勢(shì)識(shí)別方面,每刻深思用了21個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo),不只是單手,左右手都可以區(qū)分,可以同時(shí)識(shí)別,同時(shí)處理幀率到60幀以上,識(shí)別精度小于10毫米?!叭绻肵R2跑的話(huà),需要有將近1瓦功耗。但是2206峰值功耗保持在200毫瓦以?xún)?nèi)。并且可以持續(xù)優(yōu)化?!彼赋觥?/p>
關(guān)于每刻深思產(chǎn)品規(guī)劃,他表示接下來(lái)是聚焦基于視覺(jué)的處理能力,也會(huì)集成XR定位,還有就是跟常態(tài)的視覺(jué)相關(guān)的任務(wù)都會(huì)放在交互芯片上,提供給相關(guān)的方案商客戶(hù)。
他表示每刻深思會(huì)基于2206實(shí)現(xiàn)小規(guī)模量產(chǎn)的基礎(chǔ)上,在2024年至2025年隨著VR、AR的爆發(fā),實(shí)現(xiàn)大規(guī)模定制,實(shí)現(xiàn)高速增長(zhǎng)?!蔽覀兊哪繕?biāo)是建立以自研芯片為核心的全芯片智能感知服務(wù)平臺(tái)!“他表示。
審核編輯 :李倩
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原文標(biāo)題:導(dǎo)入模擬計(jì)算,每刻深思發(fā)布低功耗感算一體智能芯片
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