電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/周凱揚(yáng)）AI應(yīng)用如同燃起的野火一般，從消費(fèi)級的手機(jī)端，出現(xiàn)在了工業(yè)級的超級游輪和航空級的空間站上。然而在邊緣端，這些應(yīng)用遇上了傳統(tǒng)應(yīng)用也掙扎了數(shù)年的需求：更高的性能、更大的容量和更低的功耗。

更糟糕的是，機(jī)器學(xué)習(xí)模型正在以指數(shù)級的速度增長，每3到5個(gè)月就會(huì)翻一番。要想應(yīng)用這些模型的話，傳統(tǒng)的計(jì)算芯片已經(jīng)難以利用有限的內(nèi)存資源和功率提供高性能，連數(shù)據(jù)中心都在AI工作負(fù)載上感到吃力了，更不用說在邊緣側(cè)運(yùn)行的大型模型。為此，邊緣AI處理器成了不少芯片大廠和初創(chuàng)企業(yè)的發(fā)力方向。然而在處理器的選取上，并不是僅僅看算力、功耗和成本而已。

邊緣AI處理器的選擇

首先，AI芯片公司不僅要有硬件開發(fā)實(shí)力，也要具備強(qiáng)大的AI軟件棧和工具。比如英特爾或英偉達(dá)之類的廠商，其CPU或GPU設(shè)計(jì)早已為TensorFlow、Caffe或Pytorch等框架提供了支持，但初創(chuàng)企業(yè)自研架構(gòu)的AI處理器往往需要打造自己的編譯器來支持這些框架。

其次，是處理器支持的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精度。多數(shù)邊緣AI處理器精度并不高，這是因?yàn)閷⑸窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換為低精度簡化了硬件設(shè)計(jì)，同時(shí)也極大地降低了功耗。要想保持高精度的話，往往需要重新訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

Nvidia - Jetson Xavier NX

英偉達(dá)于2019年公布了一款名為“Jetson Xavier NX”的AI處理器，專門用于邊緣系統(tǒng)和嵌入式應(yīng)用。Jetson Xavier NX只有70mm x 45mm的大小，卻可以在15W的功耗下提供21 TOPS（INT8）的AI算力。

Jetson Xavier NX集成了6核CPU、384核GPU、48個(gè)Tensor核心、2個(gè)NVDLA深度學(xué)習(xí)加速器和7路VLIW視覺處理器加速器。其中CPU選用了英偉達(dá)Carmel Arm核心，GPU則是基于Volta架構(gòu)。該處理器還配備了8GB 128位的LDDR4x內(nèi)存，可提供59.7GB/s的帶寬性能。

英偉達(dá)已經(jīng)為用戶提供了開發(fā)者套件，可以創(chuàng)建高性能的AI應(yīng)用，并快速部署深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和常見的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，比如Tensorflow和Pytorch等，除此之外也可以用到cuDNN、TensorRT和DeepStream等一系列軟件庫和加速工具。

Jetson Xavier NX最大的優(yōu)勢在于其Jetson產(chǎn)品線全部基于同一軟件棧，所以可以直接套用更強(qiáng)大的Jetson AGX Xavier上的AI應(yīng)用，只不過算力要稍低一截而已。憑借其21TOPS的AI算力，加上加速器提供的視頻處理器性能，可以毫無壓力地完成人體識別、自研語言處理、姿勢檢測和注視檢測等AI應(yīng)用，適用于自動(dòng)光學(xué)檢測和智能攝像頭等一系列邊緣IoT設(shè)備。

Hailo - Hailo-8

Hailo是一家來自于以色列的AI芯片公司，不少核心開發(fā)成員來自于以色列國防科技部門，主要負(fù)責(zé)為邊緣設(shè)備開發(fā)高性能的AI處理器。早在2019年，Hailo就公布了其自研的邊緣AI處理器Hailo-8，其算力可達(dá)26TOPS（INT8），但該處理器的典型功耗僅有2.5W。在完成了多輪融資后，Hailo也在今年開始了Hailo-8的量產(chǎn)。

Hailo-8與Jetson產(chǎn)品的對比 / Hailo

與傳統(tǒng)的CPU、GPU、DSP或硬件加速器的架構(gòu)不同，Hailo在這款處理器上運(yùn)用了自研的結(jié)構(gòu)定義數(shù)據(jù)流架構(gòu)。在ResNet-50的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測試中，Hailo-8取得了1330FPS@3.2W的成績。Hailo還在官網(wǎng)曬出出了Hailo-8與英偉達(dá)Jetson Nano與Xavier NX在ResNet和SSD_MobileNet等模型下的預(yù)期表現(xiàn)對比，我們從上圖可以看出，Hailo-8在性能上優(yōu)勢明顯，能耗比更是讓英偉達(dá)的兩款Jetson處理器望塵莫及。

Hailo還準(zhǔn)備好了開源的Model Zoo，其中囊括了物體識別、分類、人臉檢測識別等60多種計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)的深度學(xué)習(xí)模型。開發(fā)者利用這些預(yù)訓(xùn)練的Tensorflow和ONNX模型，只需用上自己的數(shù)據(jù)重新訓(xùn)練，即可在Hailo設(shè)備上迅速創(chuàng)建好原型。

Mythic - M1076

美國德州的初創(chuàng)公司Mythic推出了利用存內(nèi)計(jì)算技術(shù)的M1076模擬矩陣處理器（AMP）。單個(gè)M1076芯片的面積只有360mm2，卻可以在3W至4W的功耗下提供35 TOPS的算力，與常見的SoC或GPU方案相比，功耗低了10倍以上。

但這并不是M1076的最大特色，與傳統(tǒng)數(shù)字計(jì)算方式不同，Mythic在M1076上運(yùn)用了模擬計(jì)算。模擬計(jì)算雖然理論上要要與數(shù)字計(jì)算，但長久以來收到尺寸的限制，在速度與擴(kuò)展性上一直提不上去。然而Mythic通過將模擬運(yùn)算與嵌入式閃存結(jié)合，選擇了存內(nèi)計(jì)算的方式。

M1076同時(shí)支持INT4、INT8和INT16三種數(shù)據(jù)類型，非常適合作為TinyML的開發(fā)平臺(tái)。Mythic也為客戶提供了物體識別/分類、圖像分割和姿勢評估等模型，可用于AR/VR中的智能健身和游戲等應(yīng)用。

小結(jié)

云計(jì)算在邊緣端的弱勢使得邊緣AI處理器有了崛起的機(jī)會(huì)，在工業(yè)4.0、自動(dòng)化系統(tǒng)和智能IoT的潮流下，邊緣AI還需要繼續(xù)開拓應(yīng)用場景，而不僅僅是用于機(jī)器視覺任務(wù)。邊緣AI處理器廠商也必須繼續(xù)提供更多的模型，幫助開發(fā)者加速邊緣AI應(yīng)用的落地。

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編輯：jq