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CEVA和CERN:邊緣AI與粒子物理學(xué)的交匯

CEVA ? 來(lái)源:未知 ? 2022-12-07 16:30 ? 次閱讀
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在日常生活中,科技驅(qū)動(dòng)的體驗(yàn)在我們對(duì)科技的了解程度和其起源本身是兩回事。我們先想一下全球相當(dāng)一部分人的某種體驗(yàn),再來(lái)看一種所有生物(包括無(wú)生命體)都有的體驗(yàn)來(lái)舉例說(shuō)明。

世界上大約有63%的人口接入互聯(lián)網(wǎng)(資料來(lái)源:Statista),其中大多數(shù)人都通過(guò)網(wǎng)頁(yè)體驗(yàn)互聯(lián)網(wǎng)。因此,在大眾的認(rèn)知中,“互聯(lián)網(wǎng)”與“網(wǎng)頁(yè)”幾乎是畫(huà)等號(hào)的。當(dāng)然,技術(shù)從業(yè)者們了解兩者的區(qū)別,但萬(wàn)維網(wǎng) (WWW) 是在何時(shí)以及何地發(fā)明的,他們或許記得,也或許早已遺忘。

如果沒(méi)有萬(wàn)維網(wǎng)的問(wèn)世,今天的互聯(lián)網(wǎng)體驗(yàn)將截然不同。

所有生物100%會(huì)自動(dòng)體驗(yàn)到一種東西,那就是它們的“質(zhì)量”,大家時(shí)常將其與“重量”這個(gè)詞錯(cuò)誤地劃上了等號(hào)。當(dāng)然,那些還記得物理學(xué)知識(shí)的人能分辨這兩個(gè)詞的不同。盡管在普通物理學(xué)中,物質(zhì)的質(zhì)量被視為理所當(dāng)然的特性,但仍有一個(gè)物理學(xué)領(lǐng)域嘗試解釋物質(zhì)的質(zhì)量究竟從何而來(lái)。而最終在人類發(fā)現(xiàn)希格斯玻色子粒子時(shí),質(zhì)量賦予場(chǎng)才得到了證實(shí)。

歐洲核子研究組織 (CERN) 正是發(fā)明萬(wàn)維網(wǎng)、發(fā)現(xiàn)希格斯玻色子以及取得其他諸多非凡發(fā)明的幕后英雄。萬(wàn)維網(wǎng)是蒂姆·伯納斯·李于1989年發(fā)明的,彼時(shí)他正在CERN工作。2012 年,當(dāng)CERN發(fā)現(xiàn)希格斯玻色子粒子時(shí),質(zhì)量賦予場(chǎng)的存在得到了證實(shí)。

CERN目前正在開(kāi)展一個(gè)饒有趣味的粒子物理項(xiàng)目,在這個(gè)項(xiàng)目中他們使用了CEVA的邊緣AI技術(shù)和解決方案。

本文將介紹這個(gè)項(xiàng)目以及該項(xiàng)目的啟動(dòng)初衷和開(kāi)展方式,并展示一些關(guān)于CEVA的邊緣AI技術(shù)相較于其他解決方案的基準(zhǔn)測(cè)試結(jié)果。

什么是邊緣 AI?

邊緣AI指代那些部署在離數(shù)據(jù)中心(即云端)較遠(yuǎn)而更為靠近消費(fèi)者(即邊緣)的設(shè)備上的人工智能應(yīng)用。“邊緣”之名源自計(jì)算是在靠近網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)完成,而非在數(shù)據(jù)中心側(cè)進(jìn)行。邊緣 AI 智能技術(shù)已得到了廣泛的應(yīng)用,其好處也是不勝枚舉,例如提高性能、保障數(shù)據(jù)隱私、降低功耗等等。

什么是粒子物理學(xué)?

粒子物理學(xué)是物理學(xué)的一個(gè)分支,它涉及亞原子粒子的特性、關(guān)聯(lián)和相互作用。宇宙萬(wàn)物皆由粒子組成,粒子物理學(xué)的典型模型是描述電磁、弱核力和強(qiáng)核力以及對(duì)所有已知基本粒子進(jìn)行分類的理論。但夸克卻無(wú)法使用這種模型來(lái)解釋,盡管它是一種基本粒子,也是物質(zhì)的基本成分??淇讼嗷ソY(jié)合,構(gòu)成復(fù)合亞原子粒子,也被稱為強(qiáng)子,而質(zhì)子和中子則是已知的強(qiáng)子中最穩(wěn)定的。

在宇宙誕生之初,所有粒子都以接近光的速度轉(zhuǎn)動(dòng),因?yàn)榱W記](méi)有質(zhì)量。僅在粒子獲得質(zhì)量之后,恒星、行星和后來(lái)的生命才相繼誕生。與希格斯玻色子粒子相關(guān)的希格斯玻色子場(chǎng)是粒子質(zhì)量的來(lái)源,因此,這項(xiàng)發(fā)現(xiàn)對(duì)于粒子物理學(xué)領(lǐng)域意義非凡。有傳言說(shuō),諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)得主萊昂·萊德曼曾經(jīng)將這種粒子稱為“那種該死的粒子”,強(qiáng)調(diào)檢測(cè)到這種粒子究竟有多難。

CERN擁有大型強(qiáng)子對(duì)撞機(jī) (LHC),這是世界上體積最大、功能最強(qiáng)大的粒子加速器。大型強(qiáng)子對(duì)撞機(jī)由一個(gè)長(zhǎng)達(dá)27千米的超導(dǎo)磁體環(huán)組成,擁有大量的加速結(jié)構(gòu),可提高途經(jīng)該磁體環(huán)的粒子的能量。在磁體環(huán)上行進(jìn)的過(guò)程中,一些點(diǎn)位可能會(huì)發(fā)生碰撞。在這些點(diǎn)位上均設(shè)有體積堪比建筑物的探測(cè)器,用來(lái)分析碰撞。其中一個(gè)探測(cè)器是CMS實(shí)驗(yàn)探測(cè)器,這座探測(cè)器長(zhǎng)28.7米,直徑15米,重約14,000噸。來(lái)自47個(gè)國(guó)家/地區(qū)中206個(gè)科研機(jī)構(gòu)的4,000多人組建成CMS協(xié)作團(tuán)隊(duì),共同建造了這座探測(cè)器,目前也在負(fù)責(zé)操控這座探測(cè)器。

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邊緣AI與粒子物理學(xué)能有怎樣的交集?

盡管業(yè)界在各類面向消費(fèi)者的應(yīng)用中使用AI的新聞屢見(jiàn)不鮮,但對(duì)于在粒子物理學(xué)中使用AI技術(shù)的討論并不多。實(shí)際上,數(shù)十年來(lái),AI一直在增強(qiáng)和改進(jìn)粒子物理學(xué)研究。例如,在發(fā)現(xiàn)希格斯玻色子粒子時(shí),就用到了作為AI算法基礎(chǔ)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。AI賦能物理學(xué)家讓他們能夠更好地基于強(qiáng)子碰撞碎片重建粒子并解析結(jié)果。

在與面向數(shù)據(jù)中心的解決方案相比上,邊緣AI還以卓越的能效著稱。高能耗是服務(wù)器農(nóng)場(chǎng)的已知問(wèn)題之一,原因就在于其涉及到高強(qiáng)度硬件計(jì)算,并且有著全天候工作的特性。而粒子物理學(xué)實(shí)驗(yàn)同樣需要全天候運(yùn)行,而且數(shù)據(jù)和計(jì)算強(qiáng)度都很高,因此需要耗費(fèi)大量的帶寬和能源。基于邊緣AI硬件的解決方案可以壓縮運(yùn)行粒子物理學(xué)實(shí)驗(yàn)所用的大量數(shù)據(jù),因此從能效的角度考慮,也頗有吸引力。

CERN的粒子物理學(xué)項(xiàng)目

CERN在其項(xiàng)目中使用了世界上最大的強(qiáng)子對(duì)撞機(jī)和其他多種復(fù)雜的科學(xué)儀器,實(shí)驗(yàn)通常全天候運(yùn)行,粒子碰撞會(huì)生成大量數(shù)據(jù),而且數(shù)據(jù)量過(guò)于龐大,以至于無(wú)法存儲(chǔ)下來(lái)等待后續(xù)處理。每個(gè)交叉點(diǎn)產(chǎn)生的原始數(shù)據(jù)量約為1兆字節(jié),在40 MHz的交叉速率下,每秒產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量達(dá)到40太字節(jié),實(shí)驗(yàn)儀器根本無(wú)法存儲(chǔ)這種量級(jí)的數(shù)量,更不必說(shuō)妥善處理。

全觸發(fā)系統(tǒng)可降低值得關(guān)注的事件的發(fā)生率,達(dá)到每1,000 個(gè)的可管理程度。由于所生成的大多數(shù)數(shù)據(jù)都沒(méi)有價(jià)值可言,AI處理算法需要高效、有效地即時(shí)處理數(shù)據(jù),以決定哪些碰撞值得關(guān)注。實(shí)現(xiàn)AI算法的硬件解決方案必須具有出色的性能和極高的能效。

大型強(qiáng)子對(duì)撞機(jī)以40MHz的標(biāo)稱質(zhì)子間碰撞速率運(yùn)行,觸發(fā)系統(tǒng)通過(guò)兩個(gè)階段降低碰撞率:

i.第1級(jí)中 x400

ii.第2級(jí)中 x100

性能、功率和可擴(kuò)展性要求

當(dāng)前解決方案在處理所生成數(shù)據(jù)方面耗費(fèi)了太多的計(jì)算時(shí)間和能量,CERN還期望在不久的將來(lái)將碰撞率提高四倍。與此同時(shí),處理算法在第2級(jí)中的延遲預(yù)計(jì)將提高十二倍。他們需要在性能和功耗方面更出色、更具可擴(kuò)展性的解決方案。

CEVA的邊緣AI解決方案

CERN希望將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比特表示減少到2比特,以減少帶寬和延遲。為了實(shí)現(xiàn)這樣的解決方案,需要專用的硬件,但市面上并沒(méi)有高效的AI硬件能支持2比特乘法。

在探索市面上的各種解決方案之后,在以色列創(chuàng)新局 (IIA) 的支持和贊助下,CERN決定與CEVA合作,以落地自身的需求。

CEVA是全球領(lǐng)先的無(wú)線連接、智能傳感技術(shù)以及集成IP解決方案的授權(quán)商,致力于打造更智能、更安全的互聯(lián)世界,提供數(shù)字信號(hào)處理器、人工智能引擎、無(wú)線平臺(tái)、加密內(nèi)核以及與傳感器融合、圖像增強(qiáng)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音輸入和人工智能相關(guān)的輔助軟件。

CEVA提出了一種深度學(xué)習(xí)解決方案,用于對(duì)噴注粒子進(jìn)行檢測(cè)和分類。在粒子物理學(xué)中,一個(gè)“噴注”(jet) 就是由一個(gè)夸克的強(qiáng)子化產(chǎn)生的強(qiáng)子和其他粒子構(gòu)成的窄錐體。雙方商定,CERN將開(kāi)發(fā)網(wǎng)絡(luò)壓縮算法,而 CEVA將開(kāi)發(fā)低比特AI DSP內(nèi)核。

CEVA使用二進(jìn)制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (BNN) 和三元權(quán)重網(wǎng)絡(luò) (TWN) 的硬件來(lái)進(jìn)行試驗(yàn),作為探索的一部分,CEVA成功在SensPro DSP中實(shí)現(xiàn)了。CEVA評(píng)估了2比特(三元表示法:-1、0、1)和1比特精度(二進(jìn)制表示法:0、1)的使用情況。BNN 加速塊被設(shè)計(jì)出來(lái)作為 SensPro內(nèi)核的一部分,用于分載 8x2(數(shù)據(jù) x 權(quán)重)和 2x2 卷積。典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量子化通過(guò)實(shí)現(xiàn)8比特定點(diǎn)精度的算術(shù)計(jì)算來(lái)達(dá)到 x4 壓縮的效果。

但正如前文所述,CERN有著極高的延遲要求,因此要求權(quán)重為2比特。盡管他們計(jì)劃將來(lái)切換到8比特定點(diǎn)精度,但數(shù)據(jù)仍保持為32比特浮點(diǎn)格式。

輸入到物體探測(cè)網(wǎng)絡(luò)中的“圖像”通過(guò)將發(fā)射粒子的較低等級(jí)探測(cè)器測(cè)量值(1級(jí))投射到圓柱形探測(cè)器(量熱計(jì))上獲得。隨后通過(guò)展開(kāi)量熱計(jì)的內(nèi)表面獲得矩形圖像,量熱儀是一種用于測(cè)量化學(xué)反應(yīng)或其他過(guò)程所涉及的熱量或能量的設(shè)備。噴注圖像將通過(guò)量熱儀單元解析為像素,像素的強(qiáng)度對(duì)應(yīng)于該單元的能量沉積。圖像的x軸為碰撞角度,y軸為單元能量。

在開(kāi)發(fā)邊緣AI解決方案時(shí),重點(diǎn)在于了解要使用哪些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)處理算法。CEVA提供了這方面的指導(dǎo),并就如何正確表示數(shù)據(jù)和權(quán)重為CERN提供了建議,以確保部署順利進(jìn)行,并盡可能的使誤差最小化。CERN在考慮到了CEVA關(guān)于實(shí)際硬件部署的所有相關(guān)意見(jiàn)后,建立了一種量子化感知訓(xùn)練算法。量子化感知訓(xùn)練有助于在不影響準(zhǔn)確性的前提下,實(shí)現(xiàn)較低精度的訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署。

CEVA基于SensPro的邊緣AI解決方案基準(zhǔn)測(cè)試結(jié)果

結(jié)果超越了所有現(xiàn)存的算法解決方案。參考下面的“精度-查全率”曲線,精度 (PPV) 衡量預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性,而查全率 (TPR) 衡量正向預(yù)測(cè)的質(zhì)量??傮w而言,這兩項(xiàng)指標(biāo)決定了所找到的噴注集與預(yù)期應(yīng)找到的噴注集的對(duì)應(yīng)程度。

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CEVA的DSP內(nèi)核超越了GPUCPU解決方案的表現(xiàn)。參考下表,比較這些內(nèi)核在晶片面積、功率和延遲方面的表現(xiàn)。該表的第二行顯示了基于CEVA SensPro 的解決方案與Nvidia Tesla V100 GPU內(nèi)核的同類比較。

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邊緣AI解決方案不僅適用于面向消費(fèi)者的邊緣設(shè)備應(yīng)用,即使對(duì)于研究宇宙起源的應(yīng)用來(lái)說(shuō),這類解決方案也卓然有效。CEVA為粒子物理學(xué)領(lǐng)域首屈一指的研究機(jī)構(gòu)CERN開(kāi)發(fā)的基于SensPro的邊緣解決方案就印證了這一點(diǎn)。

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關(guān)于CEVA

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CEVA 是排名前列的無(wú)線連接和智能傳感技術(shù)以及集成 IP 解決方案授權(quán)商,旨在打造更智能、更安全、互聯(lián)的世界。我們?yōu)閭鞲衅魅诤?、圖像增強(qiáng)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音輸入和人工智能應(yīng)用提供數(shù)字信號(hào)處理器、人工智能處理器、無(wú)線平臺(tái)、加密內(nèi)核和配套軟件。這些技術(shù)與我們的 Intrinsix IP 集成服務(wù)一起提供給客戶,幫助他們解決復(fù)雜和時(shí)間關(guān)鍵的集成電路設(shè)計(jì)項(xiàng)目。許多世界排名前列的半導(dǎo)體廠商、系統(tǒng)公司和OEM利用我們的技術(shù)和芯片設(shè)計(jì)技能,為移動(dòng)、消費(fèi)、汽車、機(jī)器人、工業(yè)、航天國(guó)防和物聯(lián)網(wǎng)等各種終端市場(chǎng)開(kāi)發(fā)高能效、智能、安全的互聯(lián)設(shè)備。

我們基于 DSP 的解決方案包括移動(dòng)、物聯(lián)網(wǎng)和基礎(chǔ)設(shè)施中的 5G 基帶處理平臺(tái);攝像頭設(shè)備的高級(jí)影像技術(shù)和計(jì)算機(jī)視覺(jué);適用于多個(gè)物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)的音頻/語(yǔ)音/話音應(yīng)用和超低功耗的始終開(kāi)啟/感應(yīng)應(yīng)用。對(duì)于傳感器融合,我們的 Hillcrest Labs 傳感器處理技術(shù)為耳機(jī)、可穿戴設(shè)備、AR/VR、PC機(jī)、機(jī)器人、遙控器、物聯(lián)網(wǎng)等市場(chǎng)提供廣泛的傳感器融合軟件和慣性測(cè)量單元 (“IMU”) 解決方案。在無(wú)線物聯(lián)網(wǎng)方面,我們的藍(lán)牙(低功耗和雙模)、Wi-Fi 4/5/6/6E (802.11n/ac/ax)、超寬帶(UWB)、NB-IoT和GNSS 平臺(tái)是業(yè)內(nèi)授權(quán)較為廣泛的連接平臺(tái)。

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    瑞蘇盈科亮相第四屆歐洲核子研究組織(<b class='flag-5'>CERN</b>)片上系統(tǒng)研討會(huì)

    Ceva推WiFi7 1x1客戶端IP 助力打造更智能、更敏捷的人工智能物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備及新興物理人工智能系統(tǒng)

    現(xiàn)已上市并獲得多家客戶采用的Ceva-Waves Wi-Fi? 7 1x1客戶端IP提供超高性能與低延遲連接能力,助力可穿戴設(shè)備、智能家居設(shè)備及工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)邊緣智能 ? ? 隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備對(duì)更快
    的頭像 發(fā)表于 11-03 18:23 ?8994次閱讀
    <b class='flag-5'>Ceva</b>推WiFi7 1x1客戶端IP 助力打造更智能、更敏捷的人工智能物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備及新興<b class='flag-5'>物理</b>人工智能系統(tǒng)

    AI 邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān):開(kāi)啟智能新時(shí)代的鑰匙?—龍興物聯(lián)

    在數(shù)字化浪潮的當(dāng)下,AI 邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)正逐漸嶄露頭角,成為眾多行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵力量。它宛如一座智能橋梁,一端緊密連接著各類物理設(shè)備,如傳感器、攝像頭、工業(yè)機(jī)器等,負(fù)責(zé)收集豐富的數(shù)據(jù)信息;另一端則
    發(fā)表于 08-09 16:40

    宏集案例 | 歐洲核子研究中心使用HK-MSR數(shù)據(jù)記錄儀監(jiān)測(cè)探測(cè)器模塊運(yùn)輸

    CERN位于日內(nèi)瓦附近的歐洲核子研究中心(CERN),是世界上最大、最著名的基礎(chǔ)物理學(xué)研究中心之一。HK-MSR175plus和HK-MSR175運(yùn)輸數(shù)據(jù)記錄儀都被用于測(cè)試從歐洲到美國(guó)的高靈敏度
    的頭像 發(fā)表于 08-08 18:35 ?681次閱讀
    宏集案例 | 歐洲核子研究中心使用HK-MSR數(shù)據(jù)記錄儀監(jiān)測(cè)探測(cè)器模塊運(yùn)輸

    校企聯(lián)動(dòng)共話未來(lái):西電物理學(xué)院師生走進(jìn)御芯微探秘“芯片密碼”

    7月25日,西安電子科技大學(xué)物理學(xué)院師生一行走進(jìn)重慶御芯微信息技術(shù)有限公司,開(kāi)啟了一場(chǎng)集技術(shù)洞察、行業(yè)認(rèn)知與職業(yè)規(guī)劃于一體的深度交流。御芯微人力總監(jiān)、技術(shù)總監(jiān)等核心團(tuán)隊(duì)成員全程接待,這場(chǎng)校企對(duì)話不僅
    的頭像 發(fā)表于 07-30 09:45 ?821次閱讀
    校企聯(lián)動(dòng)共話未來(lái):西電<b class='flag-5'>物理學(xué)</b>院師生走進(jìn)御芯微探秘“芯片密碼”

    高壓放大器在粒子加速器研究中的應(yīng)用

    粒子加速器是現(xiàn)代科學(xué)研究中不可或缺的大型實(shí)驗(yàn)裝置,廣泛應(yīng)用于物理學(xué)、化學(xué)、材料科學(xué)、生物學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域。其核心原理是利用電場(chǎng)和磁場(chǎng)對(duì)帶電粒子進(jìn)行加速和約束,使粒子達(dá)到極高的能量,從而為研
    的頭像 發(fā)表于 06-19 17:09 ?599次閱讀
    高壓放大器在<b class='flag-5'>粒子</b>加速器研究中的應(yīng)用

    STM32F769是否可以部署邊緣AI

    STM32F769是否可以部署邊緣AI
    發(fā)表于 06-17 06:44

    邊緣AI的優(yōu)勢(shì)和技術(shù)基石

    在萬(wàn)物皆可AI(人工智能)的今天,市場(chǎng)上幾乎每家企業(yè)都在宣稱自己的業(yè)務(wù)中有了AI成分。因此,將AI接入極靠近終端客戶的網(wǎng)絡(luò)邊緣也就沒(méi)什么懸念了。這里的
    的頭像 發(fā)表于 06-12 10:14 ?1491次閱讀
    <b class='flag-5'>邊緣</b><b class='flag-5'>AI</b>的優(yōu)勢(shì)和技術(shù)基石

    Deepseek海思SD3403邊緣計(jì)算AI產(chǎn)品系統(tǒng)

    海思SD3403邊緣計(jì)算AI框架,提供了一套開(kāi)放式AI訓(xùn)練產(chǎn)品工具包,解決客戶低成本AI系統(tǒng),針對(duì)差異化AI 應(yīng)用場(chǎng)景,自己采集樣本數(shù)據(jù),進(jìn)
    發(fā)表于 04-28 11:05

    邊緣計(jì)算與AI融合:技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)變革的交匯點(diǎn)

    工智能的融合應(yīng)運(yùn)而生,為各行各業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型提供了新的可能性。本文將深入探討邊緣計(jì)算與AI的技術(shù)融合、協(xié)同創(chuàng)新、應(yīng)用場(chǎng)景以及未來(lái)發(fā)展前景,旨在為邊緣計(jì)算社區(qū)的讀者提供前瞻
    的頭像 發(fā)表于 04-21 14:15 ?1304次閱讀
    <b class='flag-5'>邊緣</b>計(jì)算與<b class='flag-5'>AI</b>融合:技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)變革的<b class='flag-5'>交匯</b>點(diǎn)