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【IC设计】AI芯片公司的技术路线抉择!

来源:全球半导体观察    原作者:陈鼎豪    

日前,中国清华系明星公司深鉴科技(DeepHi Tech)被国际自适应和智能计算的全球领导企业赛灵思(Xilinx)收购。在业内,Xilinx公司是设计开发FPGA硬件的龙头。

这份收购并非突如其来,实际上在2017年Xilinx已经投资过深鉴科技。从深鉴科技的技术路线——基于Xilinx的FPGA硬件进行开发,实现端侧智能。图一为深鉴科技开发的智能IPC

深度学习加速模块,可以把深度学习网络部署在里面并嵌入在摄像头实现人脸识别。

图一智能IPC深度学习加速模块

AI芯片公司的技术路线抉择!

Source:深鉴科技官网2018.7

无论深鉴科技实际上是否直接参与了FPGA的电路设计,还是直接委托Xilinx直接帮其设计出需要的FPGA。深鉴科技可以说在硬件方面方面,站在了Xilinx这个巨人的肩膀之上,再进行FPGA的嵌入式开发,实现深度学习网络的部署,实现AI的功能。

目前“云+端”的模式,成为众AI公司发展的趋势。过去的方案实施中,AI处理工作在云端完成。把其中某一部分任务(例如推断部分)放在智能边缘端(让设备拥有芯片,进行AI推断部分),就变得更加高效,尤其像安防领域,自动驾驶领域,实时性要求极高的应用中。则端侧智能的部署是市场的趋势。

想实现端侧AI的部署,从定制芯片硬件来看,有两个路线:1.如上述所说,用FPGA开发(半定制)2.设计ASIC定制集成电路芯片。我们可以拉入另外两家中国的AI明星公司:寒武纪和地平线进行简单讨论。

根据深鉴科技联合创始人姚颂所述,寒武纪选取了机器学习这根轴上最通用的方向,就是所有机器学习的训练和应用都要做;地平线有很强的算法团队,于是选择了轴上截然相反的另一端,也就是最专用的方向,去做算法固化的ASIC芯片;而深鉴科技则是在中间取了一个点,做深度学习的应用处理器。

寒武纪拥有中科院计算所背景,以diannao系列架构获多个顶级会议的最佳论文。开发设计深度学习通用处理器,并且也做IP授权(华为海思麒麟980处理器将会搭载第二代寒武纪NPU 1M)。现在已经成功流片三款商用处理器IP,然则寒武纪实际上已经超越上述两类的范畴,但仍能作为例子和其他两个进行比较。

地平线则是先选择应用场景,针对此应用的算法去定制AISC芯片(这也是为数不少的公司的技术路线选择)——针对智能摄像头人脸检测,开发旭日处理器;针对自动驾驶,开发征程1.0处理器。这属于是先去设计解决方案,为了用在智能端侧上的的处理器,采取“算法+芯片”的这种芯片定制设计的路线。深鉴科技则采用另一种路线,采用FPGA而非定制集成电路芯片。

FPGA最大的特点在于硬件结构可编程性。即使深度学习算法发生变化,FPGA一样可以灵活的配置硬件结构,快速切入市场;而上述根据算法定制芯片ASIC,显得劣势,并且ASIC的设计生产与半导体芯片产品周期相仿,大概在12-18个月,则风险变得更大。但某些边缘场景中,ASIC有更低功耗,体积更小的优势。

我们不妨把目光转移到深圳两家AI初创公司——云天励飞(IntelliFusion)和耐能(Kneron)。他们都有同一个特点,在选定特定的解决方案之后,把AI应用需求拓展到端侧硬件,并且第一代产品采用了FPGA进行开发,而在2018年都不约而同在第二代产品上进入根据特定算法设计ASIC的方案(具体实施技术架构系统还是有不同,暂且按下不表)。这可以说是一种技术路线选择的趋势。但是我们仍然不能说,ASIC路线要比FPGA路线更为先进。这路线的选择与应用场景是强相关的。

根据集邦观察分析,Xilinx早已进入汽车领域。同时为了重申其于汽车产业的长期投入,以及看好FPGA将在自动驾驶车内部发挥重要作用,Xilinx宣布与戴姆勒(Daimler AG)合作,为未来的奔驰(Mercedes-Benz)新车款开发“超高效率AI解决方案”。Xilinx首先在车载系统,ADAS(高级辅助系统,非AI决策)证明了FPGA的高效适用。

则Xilinx会让FPGA应用于自动驾驶中是其业务自然延伸的结果。同时我们也可以注意到国内不少自动驾驶汽车创业公司,选择了自研芯片,如零跑汽车与大华集团合作开发AI自动驾驶芯片“凌芯01”。但Xilinx绝不会放弃自己独家优势,将采取FPGA实现自动驾驶,去对抗GPU或ASIC的路线。

深鉴科技在被收购前后,也放出消息说把业务领域从安防转移到自动驾驶,XIlinx不管是为了收回前期投资,还是继续为技术路线延拓,收购深鉴科技,都释放出一个信号——FPGA可以和GPU的英伟达体系或其他ASIC体系相抗衡。归根结底,技术路线的选择,也许还要看公司自身的技术积累,以及垂直领域细分应用的需求去做选择。

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