
中國 上海 2023年7月19日——愛芯元智宣布,企業核心技術混合精度NPU正式啟用中文名稱“愛芯通元®”。與此同時,愛芯元智聯合創始人、副總裁劉建偉在第三屆中國集成電路設計創新大會暨無錫IC應用博覽會(ICDIA 2023)的“AIoT與ChatGPT”專題論壇上,受邀做《愛芯元智AX650N Transformer端邊落地平臺》主題演講,并介紹了第三代SoC芯片AX650N在端側、邊緣側部署Transformer的領先優勢。
愛芯元智混合精度NPU中文名“愛芯通元®”正式公布
近年來,AIoT行業規模快速成長,不僅是各大傳統行業智能化升級的最佳通道,也是未來物聯網發展的重要方向。同時,自2022年底發布以來,以ChatGPT為代表的大模型引發國內外科技巨頭的紛紛布局,人工智能發展也進入了一個全新的時代。可以看到,伴隨著AIoT以及AI大模型的快速發展,底層硬件的數據存儲、計算性能、圖形處理能力都面臨著極高的要求。
在愛芯元智看來,大模型具有通識能力,能夠降低人工智能在場景落地的成本,而未來,每一個人都可能在終端擁有一個智能助手。在人工智能發展的過程中,愛芯元智提供的則是芯片基建,即通過人工智能芯片提供感知與計算的基礎能力,助力AI在端側邊緣側的落地。
感知層面,愛芯元智致力于讓攝像頭看得更清,從而打造物理世界的數字化入口;計算層面,愛芯元智致力于讓攝像頭看得懂,將為各種AI模型在端側和邊緣側的落地提供更高的算力基礎。本次ICDIA 2023現場,愛芯元智正式公布了混合精度NPU的官方中文名“愛芯通元®”,意在為各種智能算法提供基本算力支撐,讓智能在端側和邊緣側對世界產生更深入的理解,助力更美好的生活。
定位人工智能感知與邊緣計算基礎算力平臺,愛芯元智自2019年成立以來便聚焦感知與計算基礎能力,自主研發了愛芯智眸®AI-ISP和愛芯通元®混合精度NPU兩大核心技術。后者通過減少內存墻和功耗墻的阻礙,在端側邊緣側面積、功耗受限的情況下,以更高的有效算力支持更多的智能算法,降低AI部署成本。
目前,愛芯元智已完成四代多顆芯片產品的研發和量產工作,并逐漸落地智慧城市、智能駕駛和AIoT三大市場。“這些市場都將感知和計算作為基本能力,這也是愛芯元智選擇不同市場的邏輯”,劉建偉表示。
高性能、高精度、易部署,愛芯元智AX650N成Transformer最佳落地平臺活
在AI芯片設計開發時,愛芯元智高度重視應用、算法與NPU的深度結合。應用方面,愛芯元智通過數據流優化、前后級處理加速來實現更高的性能;算法方面,愛芯元智會通過算子加速、網絡微結構加速、內存優化等設計,從算法的角度來提高硬件的利用率;同時,愛芯通元®混合精度NPU是一個異構多核系統,并且內置多核硬件調度機制減少對CPU的占用,讓系統應用跑得更快。
基于應用、算法與NPU聯合優化的設計理念,愛芯元智推出的邊緣側、端側人工智能處理器芯片均具有高性能、低功耗等優勢,其第三代高算力、高能效比SoC芯片AX650N更成為Transformer最佳落地平臺。
實測數據顯示,愛芯元智AX650N不僅在傳統的CNN網絡上性能優異,在端側部署Transformer網絡SwinT也表現出色,實現了361FPS的高性能、80.45%的高精度、199 FPS/W的低功耗以及原版模型且PTQ量化的極易部署能力。同時,AX650N還支持低比特混合精度,用戶如果采用INT4,可以極大地減少內存和帶寬占用率,從而有效控制端側邊緣側部署的成本。
目前,愛芯元智AX650N已適配ViT/DeiT、Swin/SwinV2、DETR等Transformer模型,最先進的計算機視覺自監督模型DINOv2也在AX650N上達到了30幀以上的運行結果。為了幫助開發者對Transformer做更好的落地嘗試,愛芯元智還推出了基于AX650N的面向生態社區和行業應用的開發套件“愛芯派Pro”,助力探索更豐富的產品應用。
面對大模型掀起的新一輪AI熱潮,愛芯元智AX650N也將針對Transformer結構進行進一步優化,并且將探索多模態方向的Transformer模型。愛芯元智希望通過感知和計算核心技術,加速端側邊緣側智能落地,真正實現普惠AI,讓人們的生活更加美好。
關于愛芯元智:
愛芯元智成立于2019年5月,致力于打造世界領先的人工智能感知與邊緣計算芯片,服務智慧城市、智能駕駛、機器人以及AR/VR等巨大的邊緣和端側設備市場。集強大算力與超低功耗于一體,采用算法和芯片的協同設計理念,愛芯元智自研兩大核心技術——愛芯智眸® AI-ISP和愛芯通元®混合精度NPU。在過去的四年時間里,愛芯元智已經完成了四代多顆芯片產品的研發和量產工作。
基于算法、芯片、產品的垂直整合,愛芯元智為合作伙伴提供全棧式解決方案,幫助客戶實現最新技術的快速落地。與此同時,愛芯制定了完善的產品路線圖,覆蓋高中低端市場,以滿足客戶不同場景的產品需求。
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