地平线推AIoT芯片旭日二代,推「全家桶」式服务,加速客户产品落地

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AI 芯片行走至今天,如何提供完整的解决方案,并帮助客户快速落地产品,成为落地能力的最大考验。

10 月 29 日,地平线推出新一代 AIoT 芯片——旭日二代边缘 AI 芯片,为了帮助客户快速落地 AI 产品,地平线推出一站式全场景芯片解决方案。

为了有更好的 AI 性能,地平线围绕芯片硬件、算法以及编译器进行优化,典型算法模型算力利用率大于 90%。

围绕这颗芯片,地平线进一步「上探」,推出三套解决方案,分别为智能摄像机、人脸门禁/通行、智能分析盒(边缘计算)方案,发力平安城市、智慧社区、办公、园区、校园、商业等 6 大行业。

此外,2017 年 12 月地平线推出第一代旭日芯片,地平线也透露了这颗芯片的落地情况,截止今年 9 月份,旭日一代服务客户超过百家,交付数十万套。

1 典型算法模型算力利用率大于90%

地平线联合创始人、技术副总裁黄畅谈道,AI 落地面临 4 大挑战:

首先,AI 的运用需要采集语音、图像等各类数据,面临隐私问题;第二是功耗,近几年 AI 的发展得益于大数据、大计算,比如谷歌训练 BERT 模型的碳排放量,相当于 5 辆小汽车跑一年;第三是客户碎片化的需求,而行业提供的产品却相当同质化;第四,行业需要的是完整的解决方案,而市场提供的往往是零散的功能部件。

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地平线联合创始人&技术副总裁黄畅

针对这些挑战,地平线推出边缘 AIoT 芯片旭日二代,并推出一站式解决方案。它采用台积电 28 纳米工艺,集成地平线第二代 BPU 架构(伯努利架构),功耗仅为 2 瓦。

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黄畅称,旭日二代典型算法模型算力利用率大于 90%,配合高效的算法,每 Tops 算力可处理的帧数高于标称 4T 算力的 AI 芯片,是同等算力 GPU 的 10 倍。

他还透露,大约 1 年左右,地平线会推出旭日三代芯片,它是完整 SoC 解决方案,会整合多路视频处理,应用性大幅加强。

相比传统芯片性能评估的 PPA(功耗、性能、面积)标准,黄畅认为 AI 芯片需要新的评估方式,在 PPA 之外,还需考虑算力的利用率以及算法能力,满足应用场景的需求。

为此,他提出 AI 芯片的三方面优化方式,一个是芯片本身架构、工艺的优化,一个是算法优化,还有一个是算法与硬件中间的连接环节——编译器的优化,只有从这三个方面进行优化,才能达到全面优化。

地平线提出软硬件协同优化,比如通过编译器优化,可以将视频单帧消耗的带宽从 141.9,降低到 34.4,并将访存瓶颈转化为计算瓶颈,提供更好的 AI 效能。

此外,地平线还推出「天工开物」开发工具链;工具链可提供调优工具,提供丰富的例子、文档,支持客户快速产品落地;并推出基于 96Boards 规范的边缘 AI 开发套件,支持开源软件生态。

2 推「全家桶」式服务

从技术、工具链的维度帮助合作伙伴落地外,地平线又往前迈出一步,面向当下的三个应用场景推出具体解决方案,以及一站式服务,让产业伙伴更简单的将 AI 落地行业。

随着 AI 芯片的落地,地平线对 AIoT 的产品理解更加深入。地平线副总裁张永谦称,客户在 AIoT 产品开发时也面临众多挑战,比如客户需要开发不同形态的 AI 产品,需要快速开发上层智能应用,快速完成硬件设计,快速完成系统级整合等。

但当下 AI 落地还处在早期,大部分客户很难短期整合 AI 产品,他们的强项是行业应用。因此地平线做出一个阶段性决策,就像联发科早期攻打手机市场一样,推出一站式服务。

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面向边缘 AIoT 场景,地平线推出系列智能摄像头解决方案,通行/门禁/考核解决方案,并针对中国已经铺设的上亿普通摄像头存量市场,推出边缘计算智能分析盒方案。

在解决方案的基础上,地平线进一步提供 Horizon Hero AI 全场景能力集,帮助客户快速构建算法,并提供硬件核心模块完整交付。

智能硬件的智能化设计往往较为复杂,比如不同场景的补光灯设计都会不同,为此地平线提供 3 套补光灯参考设计。地平线现场还直接拿出了整合好的完整 AI 产品,呈现其一站式交付的能力。

围绕三大产品解决方案,地平线重点赋能平安城市、智慧社区、办公、园区、校园、商业等 6 大场景。

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相关数据
地平线机构

地平线作为嵌入式人工智能全球领导者,致力于提供高性能、低功耗、低成本、完整开放的嵌入式人工智能解决方案。面向智能驾驶、智能城市和智能商业等应用场景,为多种终端设备装上人工智能“大脑”,让它们具有从感知、交互、理解到决策的智能,让人们的生活更安全、更便捷、更美好。

http://www.horizon.ai
边缘计算技术

边缘运算(英语:Edge computing),又译为边缘计算,是一种分散式运算的架构,将应用程序、数据资料与服务的运算,由网络中心节点,移往网络逻辑上的边缘节点来处理。边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解,切割成更小与更容易管理的部分,分散到边缘节点去处理。边缘节点更接近于用户终端装置,可以加快资料的处理与传送速度,减少延迟。在这种架构下,资料的分析与知识的产生,更接近于数据资料的来源,因此更适合处理大数据。

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