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    新玩家入局 獨角獸企業(yè)云知聲發(fā)布面向IoT的AI芯片

    5月16日,業(yè)界領(lǐng)先的物聯(lián)網(wǎng)(IoT,Internet Of Things)人工智能服務企業(yè)云知聲在北京召開新品發(fā)布會,正式推出全球首款面向物聯(lián)網(wǎng)的AI芯片——UniOne。

    在“匠芯·致物”發(fā)布會上,云知聲創(chuàng)始人/CEO黃偉,中關(guān)村管委會副主任翁啟文,廈門火炬高新區(qū)管委會主任黃曉舟,中電健康基金CEO宋雨,前海梧桐基金合伙人王彥,中科院自動化所原副所長、研究員黃泰翼,平安好醫(yī)生CTO王齊共同發(fā)布了第一代UniOne物聯(lián)網(wǎng)AI芯片及其解決方案——雨燕(Swift)。該芯片由云知聲自主設(shè)計研發(fā),采用云知聲自主AI指令集,擁有具備自主知識產(chǎn)權(quán)的DeepNet、uDSP(數(shù)字信號處理器),支持DNN/LSTM/CNN等多種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,性能較通用方案提升超50倍。

    新玩家入局 獨角獸企業(yè)云知聲發(fā)布面向IoT的AI芯片

    云知聲創(chuàng)始人/CEO黃偉指出,“在AIoT市場加速爆發(fā)的今天,云端方案在網(wǎng)絡(luò)、帶寬、能耗、隱私以及邊緣計算等方面的限制,使得面向物聯(lián)網(wǎng)的AI芯片成為必然抉擇。在推出芯片產(chǎn)品之前,云知聲已在家居、智能音箱、兒童機器人等市場方面,基于通用芯片方案(IVM)百萬級出貨量的產(chǎn)品形態(tài),驗證了芯片市場、產(chǎn)品和用戶場景的合理性。第一代UniOne物聯(lián)網(wǎng)AI芯片雨燕量產(chǎn)后,將能快速切入市場客戶并滿足更多產(chǎn)品種類和形態(tài)上對成本、穩(wěn)定性、集成度等方面的需求。”

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    加速爆發(fā)的物聯(lián)網(wǎng)對AI芯片提出全新需求

    隨著物聯(lián)網(wǎng)的深入推進,終端設(shè)備被賦予越來越多的AI能力,要求其在保證低功耗、低成本的同時完成AI運算。然而,IoT設(shè)備與手機不同,不僅形態(tài)千變?nèi)f化且需求碎片化嚴重,對于AI算力需求也不盡相同,因此,原有通用架構(gòu)的芯片很難滿足新形勢下的需求。

    另一方面,AI算法的接入,對設(shè)備端芯片的并行計算能力和存儲器帶寬也提出了更高的要求,而盡管基于GPU的傳統(tǒng)芯片能夠在終端實現(xiàn)推理算法,但其并非針對深度學習設(shè)計,能效比遠低于AI專用芯片。

    黃偉指出,無論是CPU還是GPU、FPGA,現(xiàn)有的芯片架構(gòu)并非為 AI 專門設(shè)計,并不能滿足物聯(lián)網(wǎng)AI算力需求,且考慮了太多的向后兼容性,因此在性能上遠非最優(yōu)。“基于業(yè)務方面對芯片產(chǎn)品、場景的反復驗證,以及對AIoT終局的判斷,云知聲在2014年就明確必須自主研發(fā)面向物聯(lián)網(wǎng)的AI芯片。”

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    較之于傳統(tǒng)芯片,定制化的AI芯片由于應用場景和AI算法相對確定,因此在硬件設(shè)計上更加專門化,在面向此類任務時其相對于通用芯片在計算密度及功耗上有絕對優(yōu)勢。因此,相較通用芯片而言,AI芯片可以在更低的主頻、更小的芯片面積,完成機器學習中同等任務量的計算,做到成本、功耗、算力等多維需求之間的完美平衡。

    第一代物聯(lián)網(wǎng) AI 芯片及解決方案——雨燕

    云知聲第一代 UniOne 物聯(lián)網(wǎng) AI 芯片及解決方案——雨燕采用CPU+uDSP+DeepNet架構(gòu),支持8/16bit 向量、矩陣運算,基于深度學習網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),可將面向語音 AI 的并行運算性能發(fā)揮到極致,在更低成本和功耗下提供更高的算力。

    在架構(gòu)靈活性方面,雨燕通過Scratch-Pad將主控CPU與AI加速器內(nèi)部RAM相連,可提供高效的CPU與AI加速器之間的數(shù)據(jù)通道,便于CPU對AI加速器運算結(jié)果進行二次處理。另外,連接各個運算單元的可編程互聯(lián)矩陣架構(gòu),提供了擴展運算指令的功能,從而進一步提升硬件架構(gòu)的靈活性及可擴展性。同時,芯片采用多級多模式喚醒,從能量檢測,到人類聲音檢測,再到喚醒詞檢測,針對語音設(shè)備及使用場景的定制化Power Domain等技術(shù),可將芯片功耗降低至最低。具體而言,雨燕包括以下幾大顯著特征:

    高性能深度學習加速:面向深度學習和語音信號處理的 AI 定制指令以及體系架構(gòu),將面向語音 AI 的并行運算性能發(fā)揮到極致,系統(tǒng)運算能力提升50倍以上;

    高性能內(nèi)部互聯(lián)網(wǎng)絡(luò):結(jié)合片內(nèi) Memory 及內(nèi)部互聯(lián)網(wǎng)絡(luò),提高片內(nèi)總線帶寬的利用效率提升20倍;

    低功耗架構(gòu):異構(gòu) AMP架構(gòu)可保證高性能與低功耗的有機結(jié)合,從而獲得最佳的能效比,更適合IoT場景;

    端云結(jié)合:混合應用架構(gòu)設(shè)計,獲得本地與云端能力的最佳平衡;

    云知聲聯(lián)合創(chuàng)始人/芯片負責人李霄寒表示,云知聲不僅提供雨燕芯片和終端引擎,還將應用部分向客戶開源,同時提供相應定制化工具以及云端AI能力服務。通過云端芯結(jié)合,云知聲基于雨燕提供的是面向一個個具體場景如智能家居、智能音箱、智能車載等的Turn-key解決方案?;谟暄喾桨?,可讓客戶站在更高的設(shè)計起點,以更低的成本在更短的時間內(nèi)打造出更穩(wěn)定可靠的產(chǎn)品。同時,開源的方案也可確??蛻艋谝烟峁┑?AI 能力自行設(shè)計其它各種長尾產(chǎn)品形態(tài),構(gòu)建更為豐富的AIoT生態(tài)。

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    “UniOne 不是一顆芯片,而是一系列芯片,它代表了云知聲對于物聯(lián)網(wǎng) AI 芯片發(fā)展戰(zhàn)略的整體構(gòu)想。” 李霄寒指出,面向方案商與開發(fā)者,UniOne可提供完整的語音 AI 應用參考方案、云端能力以及定制化工具,可以幫助客戶在跨形態(tài)的物聯(lián)網(wǎng)硬件產(chǎn)品上以最低的時間、資源等探索成本,打造最高體驗的用戶入口應用未來。

    賦能行業(yè)落地,牽手合作伙伴共建“芯”生態(tài)

    在本次發(fā)布會上,除了UniOne的重磅發(fā)布之外,云知聲還公布了與京東智能、億咖通科技的戰(zhàn)略合作。各方將基于云知聲在物聯(lián)網(wǎng)AI芯片及系統(tǒng)解決方案之上,共享各自優(yōu)勢資源,構(gòu)建面向新零售、智能家居、汽車等領(lǐng)域的AI“芯生態(tài)”。

    在智能家居領(lǐng)域,云知聲攜手京東智能,推動人工智能芯片在智能家居領(lǐng)域的應用。與京東Alpha平臺合力打造定制化智能標桿產(chǎn)品,實現(xiàn)跨品牌、跨品類智能設(shè)備的互聯(lián)互通,使用戶通過自然語言即可獲取平臺音樂、新聞、購物等海量內(nèi)容服務,帶來更為智能化以及更為便捷舒適的家居生活體驗。

    新玩家入局 獨角獸企業(yè)云知聲發(fā)布面向IoT的AI芯片

    針對智能網(wǎng)聯(lián)汽車領(lǐng)域,云知聲將攜手億咖通科技,共同研發(fā)汽車前裝車規(guī)級AI芯片,打造極致的車內(nèi)智能交互體驗,推動人工智能芯片在汽車行業(yè)的升級應用。雙方將圍繞GKUI座艙生態(tài)系統(tǒng),構(gòu)建以語音為核心的座艙交互平臺,幫助用戶在位置導航,車載娛樂,車輛控制,車與車互聯(lián)等方面實現(xiàn)更精準的語音的服務,讓AI賦能汽車,讓汽車更“聰明”,讓人們更便捷和高效的樂享汽車智慧出行。面向智能網(wǎng)聯(lián)汽車大時代的到來,雙方還將在自動駕駛領(lǐng)域進行AI芯片的研發(fā)合作,共同致力于未來智能出行技術(shù)能力的提升。

    新玩家入局 獨角獸企業(yè)云知聲發(fā)布面向IoT的AI芯片

    自2012年成立以來,云知聲一直專注于物聯(lián)網(wǎng)人工智能服務,是當前國內(nèi)為數(shù)不多擁有算法、計算能力、芯片能力全棧式技術(shù)鏈條的人工智能龍頭企業(yè)。目前,云知聲在家居、醫(yī)療、機器人、汽車、教育等各業(yè)務的合作伙伴數(shù)量已經(jīng)超過2萬家,覆蓋用戶已經(jīng)超過2億,日調(diào)用量4億次。

    此次,伴隨著UniOne芯片的量產(chǎn)落地,云知聲“云端芯”產(chǎn)品架構(gòu)及戰(zhàn)略閉環(huán)正式搭建完畢。未來,云知聲將以更加完善立體的全棧解決方案,聯(lián)合諸多產(chǎn)業(yè)上下游合作伙伴,展開更加全面、更加深入的人工智能多模態(tài)服務,推動“智享未來”愿景的加速實現(xiàn)。

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    2018-06-05
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