Hongguan Teknolojisi: Yeniden yüklemenin başka bir yolunu bulan takipçi IoT için ilk eşzamansız AI çipi
Yapay zekanın (AI) gelişim patlaması 2017'den beri entegre devreler alanına yayıldı.Sadece Nvidia, HiSilicon, Intel vb. Gibi büyük üreticiler bir kargaşa olduğunda manşetlere hükmedebilirler, ancak birçok yeni şirket de ağır sürümler yayınladı. Yapay zeka çipleri ile ilgili ürünler. Günümüz bilim ve teknoloji dünyasında en sıcak olanı söylersek, AI çipleri şüphesiz en popüler olanlardan biridir.
2015 yılında üç Tsinghua mezunu tarafından kurulan bir teknoloji şirketi olan Hongguan Technology (otureo.ai), yerleşik cihazları ve uygulamaları verimli bir şekilde güçlendirmek ve yukarı ve aşağı akış ortaklarıyla birlikte çalışmak için uç bilişim yoluyla derin öğrenmeyi uygulamaya adamıştır. Yapay zeka endüstrisi ekolojisi oluşturun. Her zaman düşük anahtar ve sinsi davrandılar, ancak başka bir ürün hattı geliştirmek için kendi yöntemlerini de kullanıyorlar. Şimdi kozadan çıkıyorlar - Nesnelerin İnterneti (IoT) için ultra düşük güçte eşzamansız yapay zeka çiplerini piyasaya süren ilk kişi, yeni bir yol açtı Birikim birikimi.
Hongguan Technology, AI çipleri alanında benzersiz bir güç noktası seçti ve IoT'nin ultra düşük güçlü akıllı sahnesine atıfta bulunan asenkron mimariye dayalı yepyeni bir evrişimli sinir ağı AI çipi ortaya koydu ve tasarladı. Uygulama gereksinimleri, IoT senaryolarında akıllı veri analizi için gereken güç tüketimini büyük ölçüde azaltabilir. Şu anda, bu tür ilk yonga Hongguan Technology ekibi tarafından tasarlandı ve uygulandı (aşağıdaki şekilde gösterildiği gibi) Bu, IoT alanı için ilk kez bir asenkron mimari AI yongası çıktı.
Hongguan Technology'nin kurucusu Leifeng.com'da (Genel Hesap: Leifeng.com): "Yaklaşık 20 yıl önce Tsinghua Üniversitesi'nin mikroelektronik ana dalına girdiğimizden beri, ancak aşağıdaki kariyerler daha fazla çeşitlilik getirmeye devam ediyor Sonuçta, hepsi uzun yıllardır entegre devre endüstrisinin uygulayıcılarıdır. Dev yonga endüstrisinin kendi kuralları hakkında kendi anlayışlarına ve bilgilerine sahiptirler.Artık AI yongaları ile bir şeyler yapmaya karar verdiler, bir saniye inşa edin Ürün grubu için, belirli bir farklılaştırılmış uygulama alanına ve ekolojik konuma karşılık gelen benzersiz ve ilginç bir odak seçmeyi umuyoruz. Aynı zamanda, platform tabanlı sistem yongalarına dayanan ilk ürün grubumuzla uyumlu olabilir ve birbirini tamamlayabilir. "
Hongguan Technology tarafından benimsenen asenkron mimari, bu alanda daha önce başlatılan çeşitli AI çiplerinden önemli ölçüde farklıdır. Önceki AI çiplerinin ortak bir özelliği vardır, bu da öncelikle işlev ve performans tasarım ilkesini takip etmektir. Uygulama senaryoları temel olarak iki kategoriye ayrılır: bulut tabanlı çevrimiçi bilgi işlem ve ön uç ekipman tabanlı çevrimdışı bilgi işlem. Birincisi, Google TPU serisi, Bitmain Sophon serisi vb .; Movidius Myriad serisi, NPU'lu HiSilicon Kirin970, Neural Engine'li Apple A11 vb. Gibi ikincisi, bir ön uç AI çipi olarak bile, uygulama ortamı cep telefonlarında ve insansız Bilgisayar gibi ileri teknoloji ekipmanlarda.
Bununla birlikte, IoT cihazları ve bunların uygulama senaryoları için, yukarıda bahsedilen AI çiplerinin mimarisi ve özellikleri uygun değildir. "Birincisi, IoT cihazlarının genellikle belirli bir tek işleve odaklanmasıdır. Örneğin, video yakalama cihazlarının genellikle konuşma tanıma ve doğal dil işleme için algoritmalar çalıştırması gerekmez; diğeri ise cep telefonları ve dronlar gibi ileri teknoloji cihazlarla karşılaştırılır. Çoğu IoT cihazının katı gereksinimleri, ultra düşük güç tüketimi ve performans ilk değerlendirme değil. Hongguan Technology'nin kurucusu Leifeng.com'a şunları söyledi: Bizim gibi, hacme ulaşmak için tamamen farklı tasarım ilkelerini ve teknik yolları izliyoruz. Ürünün sinir ağı AI çipinin biraz farklı veya hatta oldukça gelişmiş olduğu söylenebilir.Bilinen medya raporları söz konusu olduğunda, asenkron evrişimli sinir ağı devre şemasını gerçekleştiren ve Çin'de veya dünyada teyp çıkışını gerçekleştiren ilk şirket olmalıyız. . "
Hongguan Technology'nin kurucusu, bu yenilikçi ultra düşük güçte asenkron evrişimli sinir ağı AI çipi hakkında Lei Feng'e çok detaylı bir açıklama yaptı.
"Her şeyden önce mimari tasarımla başlamalıyız. Çoğu IoT cihazının genel amaçlı yongaları entegre etmesi gerekmez, yalnızca uygulama gereksinimlerine göre özelleştirilmiş bir mimari tasarlaması gerekir." Hongguan Teknolojisi, yonga mimarisinde evrişim modeli (hacim gibi) tarafından desteklenen belirli işlemlere odaklanır. Entegrasyon, havuzlama, vb.) Ve tanımlama sahnesinin özellikleri göz önüne alındığında, çip teknolojisi, alan ve çip üzerinde depolama gibi faktörleri göz önünde bulundurun ve desteklenen ağ mimarisine belirli kısıtlamalar (katman sayısı, kanal sayısı vb.) Ekleyin.
"Çok sayıda IoT cihazı yalnızca uyandırıldıklarında çalışır. Cihazlar genellikle uyku durumundadır. Cihaz uyku durumunda güç tüketiminin sıkı bir şekilde nasıl kontrol edileceği en önemli şeydir." Bu bağlantıda, Macro View Technology asenkron kullanır ( Asenkron) devre teknolojisi Geleneksel senkron devre ile karşılaştırıldığında (yukarıdaki şekilde gösterildiği gibi), asenkron devre, cihaz uyurken çipin güç tüketiminin ihmal edilebilir olmasını sağlayabilir.
"Daha sonra, bellek erişimini optimize etmek de önemli bir bağlantıdır." Çip alanı ve maliyet nedeniyle, yonga üzerinde depolama kapasitesi de çok sınırlıdır. Geleneksel çözüm, çok sayıda yonga dışı I / O bellek erişimi sunmaktır, ancak IoT cihazının kendisi nedeniyle Özellikler, düşük çip dışı bellek erişim verimliliği, performans düşüşüne ve güç tüketimine yol açacaktır. Hongguan Teknolojisi, algoritma katmanının çıktı verilerinin etkin bir şekilde önbelleğe alınabilmesini sağlamak için mimari ve algoritmaların etkileşimli optimizasyonu (ortak tasarım) yoluyla I / O bellek erişimini azaltmak için çok katmanlı bir füzyon mimarisi teknolojisi (yukarıdaki şekilde gösterildiği gibi) kullanır.
Ek olarak, sinir ağı operasyonları verilere karşı güçlü bir sağlamlığa sahiptir, bu nedenle ağ, veri doğruluğundaki değişikliklere duyarlı değildir. Hongguan Teknolojisi, ağ performansını temelde değişmeden tutmak için 16 bitlik verileri ve hatta daha düşük bitleri kullanarak sinir ağlarının sabit noktalı işlemesini kullanır ve farklı ağırlıklar ve giriş / çıkışlar kullanarak farklı ağ katmanlarının sabit nokta yapılandırmalarını otomatik olarak arar. Strateji (yukarıda resmedilmiştir).
Aynı zamanda, Hongguan ekibi, sinir ağının her katmanı için ayrı budama parametreleri oluşturmak için otomatik bir budama algoritması (yukarıdaki şekilde gösterildiği gibi) tasarladı ve böylece sinir ağının kendi fazlalığını çözdü.
Yukarıdaki tasarım noktalarına dayanan asenkron evrişimli sinir ağı çipinin genel çerçevesi yukarıdaki gibidir. Hongguan Technology'nin kurucusu Leifeng.com'a yaptığı açıklamada, "Aynı çip üretim süreci altında ve aynı performansı elde ederek, çipin daha düşük bir aktif oranı (çalışma süresi) ile uygulama alanında yer almaktadır. Geleneksel senkron devre ile karşılaştırıldığında asenkron devre kullanılır. Tasarım, güç tüketimini önemli ölçüde azaltabilir ve bu aralık, çok sayıda IoT terminali akıllı uygulama senaryosunun dağıtımı için tam olarak ağırlık merkezidir. Aşağıdaki şekil, farklı aktif oran koşulları altında senkronize ve asenkron devrelerin güç tüketimi karşılaştırmasını göstermektedir. Nesnelerin İnterneti uygulamasının odaklandığı düşük aktif oran alanında, asenkron mimariye sahip AI çiplerinin kullanımının güç tüketimini neredeyse bir büyüklük veya daha fazla azaltabileceği görülebilir.
Nesne tanıma gibi akıllı görsel analize odaklanan bu benzersiz ve yepyeni asenkron evrişimli sinir ağı çipi, giyilebilir cihazlara, akıllı evlere, kendi kendine çalışan (güneş enerjisi gibi) izleme ve ultra düşük güç tüketimi için katı gereksinimleri olan diğer cihazlara yöneliktir. IoT terminalleri alanında, yapay zeka uygulamalarının uygulanmasını kademeli olarak güçlendirin. "Bu rotanın ve güç noktasının seçimi, teknolojik gelişme ve pazar konumlandırma konusundaki düşüncelerimizden ve yargılarımızdan gelir." Hongguan Technology'nin kurucusu, "Yakın gelecekten geriye dönüp baktığımızda, Şirketin özellikleri artık benzersiz ve alternatif olmamalı. AI ve IoT'nin iki ana alanının kapsamlı yakınsaması ve derinlemesine entegrasyonu ile ilgili olarak, bu seferin bir başlangıç anlamına geleceğine inanıyorum. "
