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中科院AI团队将打造世界首款低比特量化神经处理芯片
2019年3月25日 来源: 科学网

    3月21日,中国科学院自动化?#33455;?#25152;南京人工智能芯片创新?#33455;?#38498;(?#24405;?#31216;“AiRiA?#33455;?#38498;?#20445;?#26222;惠AI,芯向边缘”战略发布会在北京举?#23567;?#20250;上,AiRiA?#33455;?#38498;常务副院长程健透露,该团队自主设?#39057;?#37327;化神经处理器(QNPU)即将于今年底流片,定名为“Watt A1”。在回应《中国科学报》提问?#20445;?#31243;健表示,这将是世界上首款主打低比特量化技术的人工智能芯片。


    在现场展示台上的宣传页显示,Watt A1将采用台积电28nm制程工艺,峰值算力达24Tops(表征每秒整数操作?#38382;?#21333;位为万亿次每秒),支持1080P四路实时监测,帧效比可达6Tops/W。


    正如AiRiA?#33455;?#38498;“芯向边缘”的主题,Watt的定位是面向边?#23548;?#31639;的AI芯片。“量化神经处理器非常适合在边缘端,它能够在功耗、成本等受限的情况下保持高性能。”程健告诉《中国科学报》,该团队研发的QNPU甚?#37327;?#20197;做到在片上处理很大规模的神经网络,这避免了芯片计算领域备受关注的“内存?#20581;?#30340;难题。


    “内存?#20581;?#26159;指内存性能不及处理器性能的提升速度,而?#29616;?#38480;制处理器性能发挥?#21335;?#35937;。程健对记者?#25285;骸?#25968;据计算在片内处理,不必反复访问外部存储器,就不存在‘内存?#20581;?#30340;问题,这就可以极大减少芯片自身的功耗,大幅提高推理速度。”


    如此一来,程健表示,功耗和成本都保持很低,计算能力依然保持较高,因此QNPU非常适合边?#23548;?#31639;对“低功耗、低时延”的计算场景。


    AiRiA?#33455;?#38498;副院长冷聪向《中国科学报》补充?#25285;?#37327;化技术并非AiRiA?#33455;?#38498;所独有,但在量化精度上达到3比特甚至更低是其他团队难以比拟的优势,“8比特已经很不错了,但是我们能做到3比特、2比特甚至1比特。”


    随着物联网的?#27604;?#21450;5G商用的迫近,边?#23548;?#31639;越来越成为热门,大有与中心计算(云计算)平?#26234;?#33394;之势。各大计算厂商、云业务服务商也纷纷面向边?#23548;?#31639;布?#24103;?/p>


    “我们是AI芯片的后来者,但我们结合自身优势和选择发展前景最好的边?#23548;?#31639;方向。从这里切进去,一方面源于我们对市场的?#20449;校?#19968;方面我们有10多年的技术积累来支撑我们的判断。”程健对《中国科学报》说道。


    AiRiA?#33455;?#38498;于2017年9月成立于南京市江宁区麒麟高新区,依托中国科学院自动化?#33455;?#25152;,主打人工智能和芯片关键技术研发和技术推广。


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