早くも2016年6月20日として、Vimicroは、それが最初の中国最初の埋め込まれたニューラルネットワークプロセッサ（NPU）チップリリース - スマートスターワンを、2018松山湖IC 2018年5月18日、Vimicroとイノベーションサミットフォーラムは、人工知能チップの第二世代の導入 - スマートスターIIの数十枚、$ 300百万超える電流Vimicroチップ全体の出荷台数の何千ものを持っているセキュリティ監視の分野におけるMSIスターワンスマートチップ輸入光と理解されます。
2016年からVimicroは、中国初の組み込みNPUチップを発表し、今後のAIチップのAIの応用例分野での発展と投資の2年後にパンクな状況を提示している。だから、何段階では、現在の人工知能チップを？究極の形であります？どのようにスマートVimicro CTO ZHANG李ノンは答えを与え、人工知能Vimicroチップの第二世代の導入 - スターライトスマートIIを。
どの段階でのAIチップ？
産業発展の観点から見ると、人工知能は、一般的に技術駆動型からアプリケーション駆動型、商業駆動型の開発に移行します。現在、人工知能のコア技術はアプリケーション駆動型のフェーズに入り、スマートフォン、セキュリティ監視、保護、スマートホーム、無人システム、航空宇宙戦争産業、高速鉄道の運用と保守システムは、大規模なインポートを導入し始めた。
張Yinongは、人工知能の現在の投資は、アプリケーション駆動の段階にあると言ったアプリケーション駆動の鍵は、業界に実際の製品をもたらすことです。一度駆動されると、人工知能はビジネス主導の段階に入るでしょう。その時、AIはインターネットのように普及しています。この時点で、AIはビジネスモデルのコンテストに進化します。
AIアプリケーションには、フロントエンドとクラウドの2つのアプローチがあります。その中で、クラウドのアプリケーションには、新しい小売りスマートポートレート、キャリアインテリジェントネットワーク管理などがあります。フロントエンドでは、セキュリティ監視のAIアプリケーションは非常に優れた着陸シナリオ：フロントエンドのスマートクラウドインテリジェンス、フロントエンドとクラウドの組み合わせにより、リアルタイムのオンライン推論とデータ転送をより良くすることができます。
過去10年間、私たちは自然な進化で、インテリジェントな監視を開発するために、今までアナログモニタ、デジタルネットワーク監視からセキュリティ監視サーベイランスを経験した。知性と監視の観点から、セキュリティ監視は、標準モニタの進化の中核でありますコーディングと哲学、そして人工知能の要素の導入。過去数年にわたりある程度人工知能コーディング標準の導入は、ダウン評価することは困難であるが、今や人工知能深い学習率の使用が減少し続けたことができます。
さらに、アプリケーション主導型の観点からは、顔認識や車両識別のアプリケーションは無限で、情報を効果的に統一してバックエンドに送信し、標準にも依存しています。業界のアプリケーションで実際の場所。
ASICチップは最終的なフォームになります
近年、Bitcoinに代表される仮想通貨市場の急成長に伴い、多くの「鉱山」企業が登場しました。最も有名なのはBitlandです。
Bitlandが鉱山市場で浮上したのは、主にビットコイン・マイニング・マシン用のASICチップの設計によるものです。CPUとGPUよりもマイニング用に専用のASICチップを使用するほうが効率的です。
ZHANG李ノン考える限り、アルゴリズムは十分に成熟していると、カウントを促進するのに十分な強さとパワーを持っているとして、人工知能チップがすぐにASICに来ます。
製造工程で、2018年に2013年、鉱業ブロック鎖のフィールドにビューAIの深さの研究の観点から、非常に迅速に完了2011年および2013チップ設計は、CPU→GPU→FPGA→ASICからプロセスを完了します0.13ミクロンから10台の技術水準の真ん中で区切られた7nmでプロセス、2年間の反復の多くは、この時間より速い平均チップ設計会社よりも速い仕上がりです。そう、ZHANG李ノンは限り需要があるとして、高速厳しいがあるだろうことを強調将来、ASICは人工知能チップの主流でなければならない。
AIチップの設計と配置では、AIチップがメインプロセッサであるか、または業界でコプロセッサであるかについて異なる考えがあります。
Zhong Yinong氏は、AIアプリケーションはDDRとメモリの帯域幅に不可欠であると考えていますが、実際にはコプロセッシングは大きなメリットです。コプロセッサのチップ設計は比較的簡単で、より多くの業界アプリケーションを必要としません。このプロセッサは、今後、大規模チップの実現可能性や生態学的発展にいくつかの制限があります。したがって、ChinaStarのマイクロセレクションは、シングルチップSoC統合ソリューションです。
もちろん、ZHANG李ノンはまた、アプリケーションの段階での電流駆動に合わせ、その人工知能チップ設計を強調し、チップは、力は、他の機能のパフォーマンスを超えて計算する必要はありません。しかし、搾取ユニット率を追求し、性能とコストのバランスの追求に行きます柔軟性とエネルギー消費率。
来年5月にリリースされる第3世代AIチップ
人工知能チップ設計パスとアプリケーション主導の位相に基づいて、人工知能の標準アプリケーションは、それの展開を完了する方法ですか？
Zhang Yinongは、標準的な人工知能アプリケーションのデプロイメントを3つのステップに分けることができることを明らかにした。最初のステップは、マーキング、浮動小数点モデルなどを含む雲の中で大規模なトレーニングを行うことである。第2ステップでは、フロントエンドアプリケーションはモデルパラメータを減らす必要があります。このプロセスでは、再トレーニングが必要です。再トレーニングの時間は最初のステップよりもはるかに短くなります。シミュレーションの最適化とフロントエンドの推論。
具体的なアプリケーションの展開では、人工知能を使用して容疑者をケースに閉じ込め、最初のステップは情報を収集してエンコードすることです。フォローアップ検出は、構造化されたタグを直接検索し、疑わしいものでロックします。
標準化された人工知能のアプリケーション展開のこのセットはまた、人工知能の分野でVimicro強みである。現在の視点からのフィードバックは、スターライトインテリジェントVimicroは、識別、分類するためにビデオ監視の分野で大量生産のためのナンバーワンとなっている、トラックはユニークな利点を持っています偽陽性、偽陰性やその他の問題以上の伝統的な手法に比べて、精度Vimicro人工知能プログラムは、所有率の犯罪捜査の実際のアプリケーションでは90％、将来のアプリケーションのための巨大なスペースを超え、劇的にそこに増加しています。
比較するとスターライトスマート一つ、第二世代のVC0718PのVimicro最新リリース - スターIIは、より高い性能を持つインテリジェントで1080Pリアルタイムビデオエンコーディング@ 30fpsのまでサポート、国家標準SVAC2.0のビデオとオーディオコーデックをサポート内蔵の高性能マルチコアプロセッサAIアルゴリズムの多様を実行できるが、CABACをサポートし、Bフレームの特性のSVAC、ROI、SVCは、特定の情報、暗号化および復号化、および支持BT.1120データ出力、および外部AIを監視するインテリジェント・フロントエンドを達成しますコプロセッサはシームレスに接続されています。
分散方法における第二世代NPUアーキテクチャと並列コンピューティング・ハードウェア・プログラムはより柔軟提供するステップと、ユニークを使用して、リアルタイム分類検出1080Pする@ 30fpsの、NPUの16倍の第一世代のニーズを満たすために容量を計算します合理化されたネットワーク技術、有意データスループットを低減し、さらにチップのエネルギー効率比を向上させるために、オンチップSRAMの容量が大幅に増加し、メモリ帯域幅に対する圧力を低下させるには、非常に第一世代よりも全体的な効率が改善されています。
2014年からは、2015年までに完成する人工知能チップアーキテクチャ設計の定義は、正式に2016スマートスターワンだけでなく、スタースマートIIのリリースにリリースされる、人工知能の分野でVimicroラインのレイアウトが停止しない、それが学習され、チャイナスターの第3世代の人工知能チップも計画中で、2019年5月に正式にリリースされる予定です。