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回顧云知聲于2018世界人工智能大會展區(qū)

云知聲 ? 來源:djl ? 作者:云知聲 ? 2019-08-08 15:16 ? 次閱讀
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備受矚目的2018 世界人工智能大會將于 9 月 17 日-19 日在徐匯西岸藝術中心隆重舉行大會集聚全球人工智能領域最具影響力的科學家和企業(yè)家以及相關政府領導人最權威的觀點和共識將在此發(fā)聲最前沿的新技術,新產(chǎn)品,新應用,新理念也將在此得到集中的展示在大會的核心展區(qū)B2館將呈現(xiàn)三大主題:城市智腦、智能核芯、創(chuàng)新算法屆時,云知聲將入駐“智能核芯”展區(qū)。

位于 B2 館的云知聲展臺(效果圖)

2018年 5 月 16 日,云知聲在京正式發(fā)布旗下首款面向物聯(lián)網(wǎng)AI 芯片——雨燕(Swift)。該芯片由云知聲自主設計研發(fā),采用云知聲自主 AI 指令集,擁有具備自主知識產(chǎn)權的 DeepNet、uDSP (數(shù)字信號處理器),支持 DNN/LSTM/CNN 等多種深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型,性能較通用方案提升超 50 倍。

“雨燕”芯片采用 CPU+uDSP+DeepNet 架構,支持 8/16 bit 向量、短距運算,基于深度學習網(wǎng)絡架構,可將面向語音 AI 的并行運算性能發(fā)揮到極致,在更低成本和功耗下提供更高的算力。

在架構靈活性方面,雨燕通過 Scratch-Pad 將主控 CPU 與 AI 加速器內部 RAM 相連,可提供高效的 CPU 與 AI 加速器之間的數(shù)據(jù)通道,便于 CPU 對 AI 加速器運算結果進行二次處理。另外,連接各個運算單元的可編程互聯(lián)矩陣架構,提供了擴展運算指令的功能,從而進一步提升硬件架構的靈活性及可擴展性。同時,芯片采用多級多模式喚醒,從能量檢測,到人類聲音檢測,再到喚醒詞檢測,針對語音設備及使用場景的定制化 Power Domain 等技術,可將芯片功耗降低至最低。

雨燕芯片特點

高性能深度學習加速:面向深度學習和語音信號處理的 AI 定制指令以及體系架構,將面向語音 AI 的并行運算性能發(fā)揮到極致,系統(tǒng)運算能力提升50倍以上;

高性能內部互聯(lián)網(wǎng)絡:結合片內 Memory 及內部互聯(lián)網(wǎng)絡,提高片內總線帶寬的利用效率提升20倍;

低功耗架構:異構 AMP架構可保證高性能與低功耗的有機結合,從而獲得最佳的能效比,更適合IoT場景;

端云結合:混合應用架構設計,獲得本地與云端能力的最佳平衡。

值得一提的是,為加速硬件產(chǎn)品的智能化升級,云知聲還針對芯片進行開源?;诖饲懊嫦蚣揖?、兒童機器人等場景的大規(guī)模 IVM 量產(chǎn)經(jīng)驗和參數(shù),通過雨燕芯片最大限度地把物聯(lián)網(wǎng)核心場景下的關鍵部分進行固化,再將該芯片之上的全棧語音交互開源,大大降低了技術門檻,縮短了硬件產(chǎn)品上市周期,有利于促進物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的整體發(fā)展。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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