Уже 20 июня 2016 года China Star Microelectronics впервые выпустила первый в Китае чип NPU - Xingguang Smart One, а 18 мая 2018 года Zhongxingwei был на пике инноваций в 2018 году в Соншаньском озере. На форуме было представлено второе поколение чипов искусственного интеллекта - Starlight Smart № 2. Понятно, что в области мониторинга безопасности внедрены десятки тысяч чипов, выпущенных Vimicro. В настоящее время China Star Microchip отправляет более 300 миллионов долларов США.
После того, как China Star Microelectronics выпустила первый встроенный в Китай чип NPU в 2016 году, после двух лет разработки, инвестиции и приложения в области AI показали ситуацию с выбросами. Итак, на какой стадии находится текущий чип искусственного интеллекта? Конечная форма будущего чипа AI Чжан Ионгонг, главный технический директор China Star Micro-Intelligence Co., Ltd. дал ответ, и представил микро-второе поколение чипов искусственного интеллекта China Star - Star Smart II.
Где чип искусственного интеллекта?
С точки зрения промышленного развития, искусственный интеллект, как правило, перейдет от технологии, ориентированной на приложения, ориентированного на коммерческое развитие. В настоящее время основная технология искусственного интеллекта вошла в фазу приложения и работает на смартфонах, мониторинге безопасности и экологии. Защита, умные дома, беспилотные системы, аэрокосмическая военная промышленность, высокоскоростные железнодорожные системы и системы технического обслуживания начали вводить крупномасштабный импорт.
Чжан Иньун сказал, что искусственный интеллект теперь находится в стадии разработки приложений. Ключом к приложению является приведение реальных продуктов в отрасль. Текущие инвестиции в искусственный интеллект, случай приложения представляют собой ситуацию с выбросами, быстро способствуют развитию искусственного интеллекта и в приложении Когда-то управляемый, искусственный интеллект войдет в бизнес-фазу. В то время ИИ будет столь же распространенным, как Интернет. В это время ИИ превратится в конкурс бизнес-моделей.
На текущей прикладной фазе приложения AI имеют два подхода: интерфейсный и облачный. Среди них облачные приложения включают в себя новые розничные интеллектуальные портреты, управление интеллектуальными сетями операторов и т. Д., А в интерфейсных приложениях AI при мониторинге безопасности Хороший сценарий посадки. Благодаря интерфейсу интеллектуального облачного интеллекта, сочетающему интерфейс с облаком, вы можете сделать онлайн-рассуждения и передачу данных в режиме реального времени лучше.
За последние десять лет мониторинг безопасности прошел через аналоговый мониторинг, цифровой мониторинг и мониторинг сети. Теперь, когда он превратился в интеллектуальный мониторинг, это также эволюционный процесс. С точки зрения интеллекта и мониторинга ядро эволюции мониторинга безопасности заключается в стандартах мониторинга. Кодирование и идеи, а также введение элементов искусственного интеллекта. В прошлом стандарты кодирования вводили искусственный интеллект, в какой-то степени скорость кодирования трудно снижать, и теперь использование глубокого обучения искусственным интеллектом может привести к снижению скорости кода.
Кроме того, с точки зрения приложения, применение распознавания лиц и идентификация транспортного средства бесконечно, как эффективно объединить информацию и отправить ее на бэкэнд, а также полагаться на стандарты. Благодаря интеграции национальных стандартов SVAC и специализированных информационных каналов это также Настоящее место в отраслевом приложении.
Чип ASIC будет окончательной формой
В последние годы, с продолжающимся растущим виртуальным валютным рынком, представленным Биткойном, появилось несколько «горнодобывающих» компаний. Наиболее известным является Bitland.
Причина, по которой Bitland появилась на рынке шахтеров, объясняется главным образом ее разработкой чипов ASIC для машин для производства биткойнов. Потому что более эффективно, чем процессоры и графические процессоры, использовать специализированные чипы ASIC для добычи полезных ископаемых.
Чжан Иньун полагает, что до тех пор, пока алгоритм достаточно зрелый, и есть достаточно энергии и энергопотребления для продвижения, чипы искусственного интеллекта скоро перейдут в ASIC.
С точки зрения глубокого изучения искусственного интеллекта, в области разработки блочной цепи, дизайн чипов с 2011 по 2013 год прошел полный процесс с CPU → GPU → FPGA → ASIC, а с 2013 по 2018 год - на процесс От процесса с 0,13 до 7 нм 10 уровней процесса в середине также быстро завершаются, что намного быстрее, чем двухгодичный итерационный процесс компании среднего размера. Поэтому Чжан Иньунь подчеркнул, что если есть серьезный спрос, будет быстро В будущем ASIC должна стать основным элементом чипов искусственного интеллекта.
При проектировании и позиционировании чипа AI существуют различные мысли о том, является ли чип AI основным процессором или сопроцессором в отрасли.
На самом деле, совместная обработка - это определенная выгода. Конструкция чипа сопроцессора относительно проста и не требует больше отраслевых приложений. Однако Чжан Иньон считает, что приложения AI необходимы для пропускной способности DDR и памяти. Процессор имеет некоторые ограничения на осуществимость и экологическое развитие крупномасштабных чипов в будущем. Поэтому микро-выбор ChinaStar представляет собой одночиповое решение интеграции SoC.
Разумеется, Чжан Иньун также подчеркнул, что дизайн чипов искусственного интеллекта должен быть адаптирован. В настоящее время в фазе, основанной на приложениях, вычислительная мощность чипов не должна превышать показатели эффективности других функций, вместо этого необходимо обеспечить баланс между производительностью и стоимостью и использовать использование единичных ставок. Гибкость и коэффициент энергопотребления.
Третье поколение чипов AI, выпущенных в мае следующего года
Основываясь на пути проектирования вышеупомянутого чипа искусственного интеллекта и этапа приложения, как стандартное приложение для искусственного интеллекта завершает развертывание?
Чжан Иньонг сообщил, что развертывание стандартного приложения для искусственного интеллекта можно разделить на три этапа: первый шаг - провести крупномасштабное обучение в облаке. Обучение включает в себя маркировку, модель с плавающей точкой и т. Д. Эта модель будет генерировать очень большой набор параметров; На втором этапе внешнее приложение должно уменьшить параметры модели. В этом процессе он включает в себя переподготовку. Время переподготовки намного меньше, чем первый шаг. Третий шаг - загрузить модель сокращения фиксированной точки на аппаратное обеспечение. Оптимизация моделирования и внешний анализ.
В конкретном развертывании приложений искусственный интеллект используется для блокировки подозреваемых в делах, и первым шагом является сбор и кодирование информации. Второй шаг - идентифицировать извлеченные объекты и идентифицировать траекторию посредством глубокого обучения. Пометьте структурированную информацию, непосредственно встроенную в стандарт и загрузите ее в виде ASIC. Шаг 4. Доступ к платформе общественной безопасности. Последующее обнаружение непосредственно ищет структурированные теги и блокирует подозреваемых.
Этот набор стандартизированного развертывания приложений для искусственного интеллекта - это именно сила China Star Micro в области искусственного интеллекта. Судя по текущей обратной связи, Starlight Micro уже предоставила уникальное преимущество в идентификации, классификации и отслеживании в области видеонаблюдения. По сравнению с традиционными решениями, такими как ложные срабатывания и высокие ложные негативы, точность решения микро-искусственного интеллекта Vimicro значительно улучшилась. Фактический уровень заполняемости в уголовном расследовании составляет более 90%, и для будущих приложений существует огромное пространство.
По сравнению с Starlight Smart One новый продукт второго поколения VC0718P от China Star Microelectronics Co., Ltd. - Starlight Smart II имеет более высокую производительность, поддерживает национальный стандарт SVAC2.0 видео и аудио кодек, поддерживает кодирование в реальном времени до 30 кадров в секунду при 1080P , встроенный высокопроизводительный многоядерный процессор, может запускать несколько алгоритмов AI, реализовывать интерфейсный интеллект, поддерживать CABAC, двунаправленный B-кадр, ROI, SVC, контролировать специальную информацию, шифрование и дешифрование и другие функции SVAC, поддерживать вывод данных BT.1120 и внешний AI Сопроцессор плавно подключен.
Среди них НПУ второго поколения использует распределенную архитектуру и метод параллельных вычислений для обеспечения более гибкого аппаратного решения: вычислительная способность может удовлетворять требованиям определения классификации в реальном времени 1080P @ 30 кадров в секунду, что в 16 раз больше, чем у НПУ первого поколения. Технология упрощения сети значительно снизила пропускную способность данных, еще больше улучшила соотношение потребления и эффективности потребления чипа, значительно увеличила емкость SRAM на кристалле, снизила давление на полосу пропускания памяти и значительно улучшила общую эффективность по сравнению с первым поколением. ,
Из определения чипов искусственного интеллекта в 2014 году до завершения архитектуры дизайна в 2015 году и официального выпуска Starlight Smart One в 2016 году и выпуска Starlight Smart II схема маршрута Vimicro в области искусственного интеллекта не прекратилась, сообщается, что Микроядерный чип искусственного интеллекта компании China Star также находится в планировании и будет официально выпущен в мае 2019 года.