Bereits 20. Juni 2016, Vimicro veröffentlicht sie die erste chinesische erste eingebettete Neuronalnetzwerkprozessor (NPU) Chip - Smart Star One, 18. Mai 2018, Vimicro und Innovation Summit im Jahr 2018 Songshan Lake IC Forum, die zweite Generation der künstlichen Intelligenz Chip - smart Star II Es versteht sich, dass MSI Star One Smart-Chip haben Licht im Bereich der Sicherheitsüberwachung eingeführt Zehntausende von Stücken, die aktuellen Vimicro Gesamtchip-Sendungen von über 300 Millionen US $.
Von 2016 Vimicro Chinas ersten eingebetteten NPU-Chip, nach zwei Jahren Entwicklung und Investitionen im Bereich des AI Anwendungsfalles freigegeben präsentiert Blowout Situation. So den aktuellen Chip künstlichen Intelligenz zu welchem Zeitpunkt? Ultimative Form von zukünftigem AI-Chip ?, wie intelligent Vimicro CTO ZHANG Yi-Nong gibt die Antwort, und die zweite Generation der künstlichen Intelligenz Vimicro Chips - Starlight Smart II.
Wo ist der künstliche Intelligenzchip?
Aus der Sicht der industriellen Entwicklung wird künstliche Intelligenz im Allgemeinen von einer technologiegetriebenen zu einer anwendungsorientierten zu einer kommerziellen Entwicklung übergehen.Zum heutigen Zeit ist die Kerntechnologie der künstlichen Intelligenz in die anwendungsgetriebene Phase eingetreten und betrifft Smartphones, Sicherheitsüberwachung und Ökologie. Schutz, intelligente Häuser, unbemannte Systeme, Luft- und Raumfahrtindustrie, Hochgeschwindigkeitsbahnbetrieb und Instandhaltungssysteme begannen, groß angelegten Import einzuführen.
Zhang Yinong sagte, dass künstliche Intelligenz jetzt in der anwendungsorientierten Phase ist.Der Schlüssel zur Anwendung Antrieb ist es, echte Produkte in die Industrie zu bringen.Die aktuelle Investition in künstliche Intelligenz, der Anwendungsfall präsentiert eine Blowout-Situation, wird die Entwicklung von künstlicher Intelligenz und in der Anwendung schnell fördern Sobald die künstliche Intelligenz in Gang gesetzt ist, wird sie in die geschäftliche Phase eintreten, in der KI so allgegenwärtig ist wie das Internet, und die KI wird sich zu einem Wettbewerb von Geschäftsmodellen entwickeln.
In der aktuellen anwendungsorientierten Phase haben KI-Anwendungen zwei Ansätze: Front-End und Cloud.Zu den Anwendungen in der Cloud gehören neue intelligente Porträts im Einzelhandel, intelligentes Netzwerk-Management für Netzbetreiber und andere Methoden.Im Front-End sind AI-Anwendungen in der Sicherheitsüberwachung extrem Ein gutes Landungsszenario: Durch Front-End-intelligente Cloud-Intelligenz, die das Frontend mit der Cloud kombiniert, können Sie Online-Reasoning und Datenübertragung in Echtzeit besser durchführen.
Im letzten Jahrzehnte haben wir eine Sicherheitsüberwachung Überwachung von analogem Monitor, Überwachung digitaler Netzwerk jetzt intelligente Überwachung erfahren, zu entwickeln, ist eine natürliche Entwicklung. Aus der Sicht der Aufklärung und Überwachung, Überwachung der Sicherheit ist der Kern der Entwicklung des Standardmonitor Codierung und Philosophie, und die Einführung von Elementen der künstlichen Intelligenz. in den letzten Jahren die Einführung der künstliche Intelligenz Codierungsstandards, zu einem gewissen Grad schwierig ist, nach unten gehen, um zu bewerten, ermöglichen nun den Einsatz von künstlicher Intelligenz tief Lernrate weiter rückläufig.
Darüber hinaus ist die Anwendung von Gesichtserkennung und Fahrzeugidentifikation endlos, um Informationen effektiv zu vereinheitlichen und an das Back-End zu übertragen, und sich auch auf Standards zu stützen, und zwar durch die Integration von nationalen SVAC-Standards und spezialisierten Informationskanälen Der echte Ort in der Industrieanwendung.
ASIC-Chip wird die endgültige Form sein
In den letzten Jahren hat sich mit dem weiterhin aufkeimenden virtuellen Währungsmarkt, der durch Bitcoin repräsentiert wird, eine Reihe von Bergbauunternehmen herausgebildet, von denen das bekannteste Bitland ist.
Der Grund dafür, dass Bitland auf dem Bergwerksmarkt entstanden ist, liegt hauptsächlich in seinem Design von ASIC-Chips für Bitcoin-Mining-Maschinen, da es effizienter als CPUs und GPUs ist, dedizierte ASIC-Chips für den Bergbau zu verwenden.
Zhang Yinong glaubt, dass, solange der Algorithmus reif genug ist und genug Power und Stromverbrauch vorhanden sind, künstliche Intelligenzchips bald zum ASIC gehen werden.
Aus Sicht des "Deep Learning" von künstlicher Intelligenz, im Bereich des Blockchain Mining, hat das Chipdesign von 2011 bis 2013 einen kompletten Prozess von CPU → GPU → FPGA → ASIC und von 2013 bis 2018 durchlaufen Von 0,13 Mikrometer bis 7 nm Prozess, sind die 10 Prozess-Ebenen in der Mitte auch schnell fertig, was viel schneller ist als der durchschnittliche Chip-Design-Unternehmen zwei Jahre iterativen Prozess.Zhang Yinong betonte daher, dass, wenn es eine starke Nachfrage gibt, wird es schnell sein In Zukunft muss der ASIC der Mainstream von Chips künstlicher Intelligenz sein.
Bei der Konstruktion und Positionierung des AI-Chips gibt es unterschiedliche Überlegungen, ob der AI-Chip der Hauptprozessor oder der Coprozessor in der Industrie ist.
Co-Processing stellt tatsächlich einen gewissen Vorteil dar. Das Chip-Design des Co-Prozessors ist relativ einfach und erfordert keine Industrieanwendungen, aber Zhang Yinong glaubt, dass AI-Anwendungen für DDR- und Speicher-Bandbreite unverzichtbar sind. Der Prozessor hat in der Zukunft einige Einschränkungen in Bezug auf die Machbarkeit und ökologische Entwicklung von Chips in großem Maßstab, daher ist die Mikroauswahl von ChinaStar eine Ein-Chip-SoC-Integrationslösung.
Natürlich betonte ZHANG Yi-Nong auch, dass künstliche Intelligenz-Chip-Design, auf das aktuelle Laufwerk in der Antragsphase zugeschnitten, der Chip nicht die Kraft übersteigt Leistung anderer Funktionen berechnen muss, sondern auf das Streben nach Leistung und Kostenbilanz gehen, die Ausbeutung Einheit Rate verfolgt Die Flexibilität und Energieverbrauchsquote.
Der AI-Chip der dritten Generation wurde im Mai veröffentlicht
Basierend auf dem Design Pfad und anwendungsorientierte Phase, in der der künstlichen Intelligenz-Chip wird eine Standard-Anwendung von künstlicher Intelligenz, wie die Bereitstellung von ihm zu vollenden?
Zhang Yinong enthüllte, dass der Einsatz einer Standardanwendung für künstliche Intelligenz in drei Schritte unterteilt werden kann: Der erste Schritt besteht in der Durchführung eines umfangreichen Trainings in der Cloud, einschließlich Markierung, Fließkommamodell usw. Dieses Modell erzeugt einen sehr großen Parametersatz; Im zweiten Schritt muss die Front-End-Anwendung die Modellparameter reduzieren, dabei handelt es sich um eine Umschulung, die Umschulungszeit ist wesentlich kürzer als der erste Schritt, im dritten Schritt wird das Fixed-Point-Reduktionsmodell auf die Hardware heruntergeladen. Simulationsoptimierung und Front-End-Argumentation.
Bei der spezifischen Anwendungsbereitstellung wird künstliche Intelligenz verwendet, um Verdächtige in Fälle zu sperren, und der erste Schritt besteht darin, die Informationen zu sammeln und zu kodieren. Der zweite Schritt besteht darin, die extrahierten Objekte zu identifizieren und die Trajektorie durch tiefes Lernen zu identifizieren. Beschriften Sie die strukturierten Informationen, die direkt in den Standard eingebettet sind, und laden Sie sie in Form eines ASIC hoch Schritt 4: Zugriff auf die öffentliche Sicherheitsplattform Die Follow-up-Erkennung sucht direkt nach strukturierten Tags und sperrt Verdächtige.
Dieser Satz von standardisiertem Einsatz künstlicher Intelligenz Anwendung ist auch Vimicro Stärken auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz. Das Feedback aus der aktuellen Sicht, Starlight intelligente Vimicro Zahl für die Serienproduktion einer im Bereich der Videoüberwachung zu identifizieren, zu klassifizieren, hat Spur einzigartige Vorteile gewesen dort im Vergleich zu dem traditionellen Schema von Fehlalarmen, falschen Negativ und anderen Fragen höherer Genauigkeit Vimicro Programme der künstlichen Intelligenz haben, die tatsächliche Anwendung der Kriminalpolizei im Besitz Verhältnis 90% übersteigt, einen sehr großen Raum für zukünftige Anwendungen dramatisch zugenommen.
Im Vergleich Starlight Smart One, die Vimicro neueste Version der zweiten Generation VC0718P - Star II ist intelligent mit höherer Leistung, unterstützt nationale Standards SVAC2.0 Video- und Audio-Codecs, zu 30fps @ 1080P Echtzeit-Video-Encoding unterstützt bis Einbau-kann Hochleistungs-Multi-Core-Prozessor, der eine Vielzahl von AI-Algorithmen laufen zu erreichen intelligente Frontend unterstützt CABAC, SVAC die Eigenschaften des B-Frame, ROI, SVC, spezifische Informationen, die Verschlüsselung und Entschlüsselung zu überwachen, und die Unterstützung BT.1120 Datenausgang, und externe AI Coprozessor nahtlos verbunden.
Die NPU der zweiten Generation verwendet eine verteilte Architektur und eine parallele Rechenmethode, um eine flexiblere Hardwarelösung zu bieten, wobei die Rechenleistung die Anforderungen der Echtzeit-Klassifizierungserkennung von 1080P @ 30fps erfüllt, was dem 16-fachen der NPU der ersten Generation entspricht. Die Technologie zur Netzvereinfachung hat den Datendurchsatz erheblich reduziert, den Energieverbrauch und die Effizienz des Chips weiter verbessert, die SRAM-Kapazität auf dem Chip erheblich erhöht, den Druck auf die Speicherbandbreite reduziert und die Gesamteffizienz im Vergleich zur ersten Generation erheblich verbessert. .
Ab dem Jahr 2014 auf der Definition des künstlichen Intelligenz-Chip-Architektur-Designs bis zum Jahr 2015 abgeschlossen sein, im Jahr 2016 Smart Star One, veröffentlicht sowie die Veröffentlichung von Star Smart II, Vimicro Zeilenaufbau im Bereich der künstlichen Intelligenz nicht zu offiziell stoppen, ist es gelernt, Vimicro dritte Generation künstlichen Intelligenz-Chip ist auch geplant, wird offiziell Mai 2019 veröffentlicht werden.