嘉楠一代AI芯片勘智K210功耗僅0.3W ?加速國產(chǎn)AIoT架構輕量化

原標題：嘉楠一代AI芯片勘智K210功耗僅0.3W ?加速國產(chǎn)AIoT架構輕量化

AIoT正重塑人們的生活場景。無論是客廳里的智能音箱、自動駕駛系統(tǒng)，還是機場安檢口的人臉識別閘機，終端設備越來越聰明，為人們提供更高效、更具人性的智能服務。這背后，正是輕量化AI計算架構與邊緣側龐大市場需求合流的結果。

作為國產(chǎn)芯片的新生勢力，嘉楠科技在輕量化計算架構的設計上另辟蹊徑，推出量產(chǎn)全球首款基于RISC-V自研商用邊緣智能計算芯片，加速RISC-V生態(tài)在產(chǎn)業(yè)界的推廣，同時也為國產(chǎn)AIoT架構輕量化設計提出了新的解決方案。

算法輕量化使AIoT架構成為可能

AIoT的興起源于邊緣側設備對輕量化算法的需求。2012年，AlexNet橫空出世，CNN作為一種新型神經(jīng)網(wǎng)絡結構在圖像分類、目標檢測等領域得到普及。但隨著網(wǎng)絡層數(shù)和性能的提升，大量權值參數(shù)和龐大的計算量嚴重拖垮了CNN的任務處理效率。

以2016年為分水嶺，隨著權重量化、剪枝等壓縮算法涌現(xiàn)，AI算法模型的計算量和權重大小持續(xù)減弱，輕量化網(wǎng)絡結構成為趨勢。結構尺度的成倍縮小使得如今的算法模型能夠匹配終端對于功耗的苛刻限制，為AIoT的興起提供了技術條件。

同時，從市場需求看，在云計算接管企業(yè)級市場的背景下，邊緣側設備與云中心的協(xié)同需要智能化調(diào)度控制。云端芯片與算法無法應對低功耗的需求，偏向于推理場景的AIoT芯片能更好地填補邊緣側智能的空白。

AIoT架構設計需要輕量化的指令集

業(yè)內(nèi)人士普遍認為，算力需求一定的前提下，計算效率和計算面積比越高，對成本降低和能效比的提升越有利。在諸如CPU、MCU等傳統(tǒng)的計算架構中，由于通用指令集的限制，單次計算需要多條指令的組合才能完成，計算效率低。而且，傳統(tǒng)芯片的計算單元面積占比小，算力優(yōu)勢并不突出。

出于對低功耗的嚴格限制，目前的解決方案多局限于疊加模塊的方式提升算力，例如在芯片中加入NPU彌補AI算力，或者在CPU等傳統(tǒng)處理器的組合上優(yōu)化軟件庫來支持AIoT應用。但這對AI算法的適應性以及對計算效率的提升并不顯著。

目前，一些廠商另辟蹊徑，從指令集設計的角度出發(fā)提升芯片計算效率。其中，精簡指令集RISC-V的基礎指令集僅有47條，在設計處理器的時候更容易做到大幅節(jié)省芯片的邏輯面積，降低動態(tài)功耗，從而適配對功耗有嚴格限制的小型邊緣設備。

嘉楠量產(chǎn)基于RISC-V自研商用邊緣智能計算芯片

作為RISC-V聯(lián)盟成員，嘉楠科技在芯片設計中采用RISC-V架構，是聯(lián)盟前五家使用RISC-V芯片的廠商之一。在其量產(chǎn)全球首款基于RISC-V自研商用邊緣智能計算芯片中，勘智K210采用內(nèi)置FPU的RISC-V雙核64位處理器架構，精簡了相對龐大的指令集。

RISC-V在計算效率和功耗上均顯示出較大優(yōu)勢。以CoreMark測試程序為例，RISC-V BOOM的程序運行時間為14.26秒，而其他RISC指令集處理器的程序運行時間則為18.15秒。且RISC-V BOOM無論在總指令數(shù)、CPI還是時鐘周期上均低于其他RISC指令集處理器，更為敏捷。

在功耗方面，勘智K210自身功耗僅為0.3W，即便搭載攝像頭等外部設備，其功耗也僅為1W左右。

在采用RISC-V架構設計的同時，勘智K210還在芯片中集成了機器視覺和機器聽覺能力?？敝荎210的機器視覺基于嘉楠科技自主研發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡KPU，支持低功耗狀態(tài)下進行CNN計算，高效完成基于神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像分類任務，例如人臉檢測和人臉識別，以及對檢測目標進行分類，在智能安防、智能家居、智慧工業(yè)等領域有廣泛應用。

在機器聽覺能力上，芯片在音頻處理方面無需DSP，自帶APU語音處理單元，最高可支持8路音頻數(shù)據(jù)，16個方向。無需占用主CPU資源，僅一顆芯片就可實現(xiàn)聲源定向、聲場成像、波束形成、語音喚醒、語音識別等機器聽覺功能。

目前，嘉楠科技已經(jīng)相繼發(fā)布量產(chǎn)全球首個基于自研的7nm芯片，以及量產(chǎn)全球首款基于RISC-V 自研商用邊緣智能計算芯片，加速為區(qū)塊鏈和邊緣側智能的落地提供算力支撐。同時，嘉楠科技于近日和清華長三角研究院杭州分院、OK集團共同開放了區(qū)塊鏈賦能中心B-LABS眾創(chuàng)空間，將為自身芯片的算力探尋更多應用場景。

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