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端側(cè)AI浪潮已來!炬芯科技發(fā)布新一代端側(cè)AI音頻芯片,能效比和AI算力大幅度提升

章鷹觀察 ? 來源:電子發(fā)燒友 ? 作者:章鷹 ? 2024-11-06 09:11 ? 次閱讀
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(電子發(fā)燒友網(wǎng)報道 文/章鷹)11月5日,在深圳會展中心7號館內(nèi),炬芯科技董事長兼CEO周正宇博士帶來了《端側(cè)AI芯片的未來》演講,他對端側(cè)AI趨勢進(jìn)行精彩的分析,并且宣布炬芯科技推出第一代MMSCIM端側(cè)AI音頻芯片。

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2028年中小型模型端側(cè)AI市場迅速增長,技術(shù)上有三大挑戰(zhàn)


“近年來,端側(cè)AI在技術(shù)和應(yīng)用方面取得顯著進(jìn)步。相比較云端AI,端側(cè)AI具備低延遲、低功耗、不占網(wǎng)絡(luò)帶寬、隱私保護(hù)和個性化五大優(yōu)勢?!?炬芯科技董事長兼CEO周正宇表示。

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在AI時代,我們特別關(guān)注中小型模型在側(cè)ML機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用。根據(jù)市場調(diào)研公司ABI Research預(yù)測,2028年,全球中小型模型端側(cè)ML設(shè)備銷量將達(dá)到40億臺,年復(fù)合增長率達(dá)到32%。2030年,全球75%的中小模型端側(cè)機(jī)器學(xué)習(xí)基于專用硬件。今天,更大的挑戰(zhàn)是在每毫瓦的功耗下打造算力。

中小型模型端側(cè)機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用,主要集中在音頻、語音、視覺和運(yùn)動健康監(jiān)測和預(yù)測性維護(hù)。這種電池驅(qū)動的AI裝置,好像是AI系統(tǒng)的耳朵和眼睛,云計算是AI的大腦。我們主要關(guān)注的1瓦功耗以下的AI裝置,或者100毫瓦以下的AI裝置。中小型模型端側(cè)機(jī)器學(xué)習(xí)的覆蓋范圍,包括存儲空間小于10MB Flash/ROM/RAM,功耗小于10mW為目標(biāo),模型大小覆蓋0.01MB到10MB模型參數(shù),算力在0.01到3TOPS之間。

電池供電中小型模型端側(cè)機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用挑戰(zhàn)有哪些?周正宇分享說三大挑戰(zhàn):一是電池驅(qū)動IoT裝置的超低功耗需求;二、低成本預(yù)期,需要使用盡量小存儲空間;三、端側(cè)AI裝置多樣化,快速變化的技術(shù)、新算法,新模型的不斷涌現(xiàn)。當(dāng)下很多廠商在端側(cè)采用CPU+GPU方案,優(yōu)點(diǎn)是具備很好的彈性,問題是它來自軟件驅(qū)動,無論在功耗、能效比以及算力上都無法達(dá)到現(xiàn)在端側(cè)算力的需求。

他以TWS耳機(jī)和手表為例,一個TWS耳機(jī)產(chǎn)品需要在4.3V鋰電池下,需要功耗平均為10mW左右,0.1TOPS到10TOPS之間需要能效比是10TOPS/W到100TOPS/W。大多數(shù)CPU、DSP在22nm制程芯片都在0.1TOPS/W左右。周正宇表示,如何在每個毫瓦上打造TOPS算力是最大的挑戰(zhàn)。

為了尋求大算力,英偉達(dá)采用了HBM和3D封裝的AI芯片—近存計算,成本極高,英偉達(dá)芯片達(dá)到百美元,端側(cè)AI芯片適合在幾美元或1美元以下。端側(cè)AI芯片采用存內(nèi)計算的架構(gòu),采用高性價比的路徑,適合采用單芯片的方式來實(shí)現(xiàn)。

炬芯科技推出新一代MMSCIM端側(cè)AI音頻芯片,能效比和算力大幅度提升


周正宇博士指出,端側(cè)AI不需要超大算力,只需要0.1TOPS到3TOPS之間的算力,所以短期SRAM成為低功耗端側(cè)AI的最佳技術(shù)路徑。長期來講SRAM和RRAM混合技術(shù)架構(gòu)可能為最佳端側(cè)AI技術(shù)路徑和架構(gòu)。

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在低功耗下打造音頻產(chǎn)品算力的應(yīng)用里,基于SRAM的CIM具有非常顯著的技術(shù)優(yōu)勢包括:1、能效比高;2、讀寫次數(shù)沒有限制;3、工藝成熟,可以大規(guī)模量產(chǎn)。

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周正宇宣布,炬芯科技推出新一代MMSCIM端側(cè)AI音頻芯片,基于CPU+DSP+NPU三核異構(gòu)的核心架構(gòu),包括ATS323X、ATS286X和ATS362X。AI算力達(dá)到0.1TOPS,同時有6.4TOPS/W的能效比。

基于該架構(gòu),高端藍(lán)牙音箱SoC芯片ATS286X和低延遲高音質(zhì)無線音頻SoC芯片ATS323X已流片,向客戶送樣。周正宇總結(jié)說,通過導(dǎo)入存內(nèi)計算以及NPU和DSP、CPU三核異構(gòu)的架構(gòu),讓端側(cè)音頻AI芯片提供了幾十倍的能效比提升和十幾倍的算力提升。

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