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地平线发布中国首款人工智能处理器,照亮智能驾驶和智能摄像头之路

随着AlphaGo与李世石的人机世纪对战,把人工智能浪潮推上了新的高度。2017年人工智能又迎来了更多突破,从概念到落地,从智能语音到自动驾驶,人工智能正逐渐走进我们的生活。2017年临近年末,中国大饭店迎来了一场科技盛宴,这就是由嵌入式人工智能全球领导者地平线举办的“AI芯·时代”发布会。会上地平线CEO余凯博士发布了两款嵌入式人工智能芯片,征程(Journey)1.0处理器和旭日(Sunrise)1.0处理器分别面向智能驾驶和智能摄像头。这也标志着全球领先中国首款嵌入式人工智能芯片从此诞生了。

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图1:地平线创始人&CEO余凯博士在发布会上

发布会前来助阵的有国家集成电路半导体产业泰斗,清华大学计算机系教授、中科院院士、中国人工智能领域学者张钹院士,和国家集成电路产业投资基金股份有限公司总裁丁文武先生。特邀嘉宾高瓴资本集团创始人兼首席执行官张磊先生、滴滴出行联合创始人兼CTO张博先生、上海国际汽车城的执行总经理徐健博士、优客工场创始人兼董事长毛大庆先生、法雷奥无人驾驶及智能汽车事业集团中国区副总裁朱威先生也前来为余凯打Call。

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图2:左:清华大学计算机系教授、中科院院士、中国人工智能领域学者张钹院士
    中:地平线创始人&CEO余凯博士
    右:国家集成电路产业投资基金股份有限公司总裁丁文武先生

创业路上为自己设下了一个小目标

余凯何许人也?一个从百度人工智能团队走出,有着20多年的软件背景,2015年带团队创业,这就是余凯。当时也有声音质疑“软件出身为什么要跨界到一个自己并不擅长的硬件领域?”对此,余凯的回答是这样的,他引用科学天才Alan Kay的两句话“预测未来最好的方法是创造未来”。Alan Kay还说过:“真正认真对待软件的人应该做自己的硬件。”信奉这个信条的不仅有余凯,甚至苹果公司前CEO 史蒂夫·乔布斯也是这样做的。余凯看到了人工智能处理器的未来,这恰恰也是国家科技竞争实力的制高点,2015年,地平线创立,带着对这个领域的探索精神,通过对软硬件深度结合去真正实现效率提升,从而推动人工智能产业的革新。地平线人共同的使命就是“打造智能系统的大脑,让人们的生活更安全、更便捷、更美好”,从此他们开始了新的征程。

在创业之初,地平线便提出以Brain Processing Unit(BPU) 来命名自家的 AI 芯片。2017年,公司成立第二年,地平线第一代BPU成功流片;预计到2020年地平线BPU将覆盖上亿物联网智能感知终端,余凯博士为公司设立的小目标是:到2025年实现中国三千万辆自动驾驶汽车搭载地平线人工智能处理器。

走软、硬件的深度融合的路线

发布会上,张钹院士表示:“现有计算机硬件已无法满足人工智能的算法。其实人工智能不只是要求深度学习的芯片,今后还有很多人工智能算法需要新的芯片来支持,我们必须得沿着用软件和算法定义硬件这个路子走下去。”张院士所提与地平线初衷不谋而合。创业两年余凯周围最不缺的就是软件技术,如今又发力研发硬件,要想走在人工智能的创新前沿,势必是要走软、硬件的深度融合的路线。

BPU芯片研发规化

第一代高斯智能芯片架构,其特点支持目前常用的AI算法,性能以每秒三十帧的速度处理1080P,每帧图象同时检测、跟踪、识别200个目标。这也是今天发布的两款芯片架构。

第二代伯努利架构,除了常用的算法外,支持新型的稀疏的二值化神经网络,如此人工智能计算速度大大提高,可以支持多路的1080P 30pbs的目标检测,同时也支持多传感器的融合,这款芯片会在2018年推出。

到2019年地平线规化推出其另外一款高性能的人工智能处理器,它的架构可以支持最新的、最强的人工智能算法,主要以支持各种图、模型的学习跟预测,图像分辨率可以达到4K和2K,或者是高帧的视频输入,多达12路的视频输入,主要解决对图象语义的三维环境建模的动态路径规划,这就是贝叶斯架构,目前已着手研究。

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图3:三代架构规化路线

第一代人工智能处理器———旭日、征程

基于高斯架构研发设计,提供“算法+芯片+云”的完整解决方案。征程面向智能驾驶,具备同时对行人、机动车、非机动车、车道线、交通标志牌、红绿灯等多类目标进行精准的实时检测与识别的处理能力,可支持高性能的L2级别高级驾驶辅助系统。

旭日则是面向智能摄像头,集合国际领先的深度学习算法,具备在前端实现大规模人脸检测跟踪、视频结构化的处理能力,可广泛应用智能城市、智能商业等场景。

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图4:征程处理器发布

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图5:征程处理器应用在自动驾驶领域对路上车辆及行人分析

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图6:基于旭日处理器的智能商业解决方案

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图7:基于旭日处理器的智能识别

技术优势

●高性能:以每秒三十帧的速度处理1080P,每帧图象同时检测、跟踪、识别200个目标。
●超低功耗:典型功耗1.5W
●低延时:小于30ms
●接口简单:便与与主流应用处理器配合
●标准封装:BGA14*14mm
●SIP封装:BGABGA14*14mm (128/256MB DDR)

技术架构

此架构由六大块组成,核心部分AlphaNet:内含弹性处理器、内存模块、认知模块、关注引擎、边缘学习模块;三大部分外部接口:视频、摄像头输入、输出接口;另外一部分为内存DDR和AP接口;和三个处理代码:图像进来前处理、后处理的计算、CPU。

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图8:技术架构

算法系统大揭密

认知+关注模型处理器:提取图像或视频中有价值的信息是件非常消耗资源和时间的工作,事实上视频中存在大量冗余信息,地平线针对以上问题进行了专门的算法设计。即在芯片中采用认知模型和关注模型的处理器,两者各有分工,关注模型是在时间和空间维度下,对视频序列进行快速的分析处理,分析得出哪些区域信息更重要;认知模型则根据关注模型输出的结果,作进一步分析,针对性关注。通过两者结合,算法速度能够提高十倍以上。

边缘学习:“一个模型为了具有较好的推广能力,通常是从大量广泛场景上收集来的数据,再按照常规训练方法而得。当我们把这样一个通用的模型部署到具体端上会发现它可以完全适场景而收集数据,并为之进行下一步的学习和调整过程,使其能够更加完好地适配这个环境,我们也称这个过程为边缘学习的过程。而通过适当的边缘学习可以把错误率降低50%以上。”地平线联合创始人、算法副总裁深度学习专家黄畅博士介绍。

弹性张量计算核:目前主流以神经网络为代表的各种深度学习算法中,数据通常是以张量的形式进行组合,而整个预测和推导的过程是通过张量进行乘法和加法,通常这些张量大小不一,各式各样,如果用固定的方式对它进行存储和处理,会造成数据通路堵塞问题。地平线则打破了传统的乘法器的方式,而是组合起来,配合高效的数据分发通路,使得它非常有效地支持这样的弹性乘法阵列,从而使得地平线的处理器能够处理各式各样的神经网络结构,通过这样的算法处理可以极大的提升存储、计算效率。

另外,在处理器的设计中,一个很重要的指标,即乘法器利用率能代表架构设计的先进程度。
市场上各种人工智能处理器中从20-60%不等,但地平线通过工程师的极度的优化,峰值性可以做到100%,在平均情况下也达到96%,以此来看地平线可以说做到了极致。

打造开放AI“芯生态”

“目前我国的芯片主要依赖于国外,基本上有两千两百亿到两千三百亿美金花在进口芯片上,从这个角度来看发展中国芯势在必行。” 国家集成电路产业投资基金股份有限公司总裁丁文武先生表示。

得平台者得天下,地平线得到多行业伙伴英特尔、奥迪、长安、百丽、空湖地产等合作支持,产品真正落地指日可待。

地平线凝聚了一支研发能力强大、工业界经验丰富的团队,并以开放的心态,携手行业伙伴,建立“AI芯生态”。在智能驾驶领域,地平线与世界四大主要汽车市场的顶级OEM s及Tier1合作,致力于为汽车打造自动驾驶的大脑。在智能城市、智能商业方面,地平线携手国内合作伙伴,基于中国的应用场景,让摄像头读懂每一帧视频,让合作伙伴更懂自己的生意。
 
总结:“对超越边界的执着”这是地平线的核心精神也是公司名字的由来,余凯向现场观众传达。也正是这样余凯带领团队不断地达到一个又一个足够远、足够大、但是真实存在的边界,所以它既是一种理想主义,同时也是一个脚踏实地的实干精神。余凯打响了人工智能中国芯的第一炮,然而这只是一个开始,地平线BPU正在从感知开始,向交互、理解、决策方向发展,未来任重而道远,但必须继续前行撸起袖子加油干。

会后演示

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图9:现场参观

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图10:地平线视频语义分割系统

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图11:地平线大规模人脸抓拍识别系统

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图12:人脸抓拍微笑大PK

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