全球首款動(dòng)態(tài)視覺(jué)專用AI處理器 打破傳統(tǒng)靜態(tài)視覺(jué)處理限制

日前，瑞士高科技類腦芯片公司aiCTX發(fā)布了全球首款純基于事件驅(qū)動(dòng)運(yùn)算的動(dòng)態(tài)視覺(jué)AI處理器DynapCNN，用于超低功耗，always-on的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)視覺(jué)信息處理。DynapCNN打破了傳統(tǒng)以幀為限的靜態(tài)視覺(jué)處理技術(shù)限制，為超低延遲、超低功耗的全新的動(dòng)態(tài)視覺(jué)處理而量身定制，它的推出開(kāi)啟了基于像素級(jí)事件驅(qū)動(dòng)運(yùn)算的動(dòng)態(tài)視覺(jué)處理的新紀(jì)元。

DynapCNN是一款純異步、高可配置性、可拓展性的神經(jīng)形態(tài)處理器。芯片面積12mm2，采用GF22nm工藝設(shè)計(jì)，單芯片集成超過(guò)100萬(wàn)脈沖神經(jīng)元和400萬(wàn)可編程參數(shù)，支持多種CNN架構(gòu)，其芯片架構(gòu)所具有的可拓展性適合于實(shí)現(xiàn)大規(guī)模脈沖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。DynapCNN是全球首款將機(jī)器學(xué)習(xí)的高性能和事件驅(qū)動(dòng)型神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算的高能效完美融合的專用AI芯片。作為全新一代動(dòng)態(tài)視覺(jué)處理器，DynapCNN的動(dòng)態(tài)視覺(jué)解決方案在將運(yùn)算能效提高100-1000倍的同時(shí)，將實(shí)時(shí)AI視覺(jué)處理現(xiàn)存方案的識(shí)別響應(yīng)處理延遲縮短10倍以上。

基于純異步數(shù)字電路設(shè)計(jì)，DynapCNN是全球首款完全基于事件觸發(fā)運(yùn)算的AI處理器。隨著物聯(lián)網(wǎng)及移動(dòng)終端對(duì)超低功耗本地實(shí)時(shí)智能處理的需求日益強(qiáng)烈，適用于邊緣計(jì)算、無(wú)需連接到云端的DynapCNN將擁有越來(lái)越廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景。DynapCNN的高靈活性和可重新配置性也為開(kāi)發(fā)和實(shí)現(xiàn)一系列AI模型提供了無(wú)限可能性，同時(shí)基于動(dòng)態(tài)視覺(jué)的事件觸發(fā)運(yùn)算機(jī)制使得芯片達(dá)到亞mW級(jí)的功率。DynapCNN處理器集成專用接口電路，可直連絕大多數(shù)動(dòng)態(tài)攝像頭，進(jìn)行臉部識(shí)別、手勢(shì)識(shí)別、高速移動(dòng)物體追蹤、歸類、行為識(shí)別等。

DynapCNN的超低能耗智能視覺(jué)處理得益于其事件驅(qū)動(dòng)的特性及aiCTX 多個(gè)獨(dú)特IP在芯片級(jí)的整合?！皩?duì)于實(shí)時(shí)視覺(jué)處理，目前幾乎所有的應(yīng)用場(chǎng)景都基于對(duì)移動(dòng)目標(biāo)的識(shí)別，例如手勢(shì)識(shí)別、面部識(shí)別、移動(dòng)物體的跟蹤與定位等。而傳統(tǒng)的圖像處理系統(tǒng)是逐幀對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的，即使攝像機(jī)前的物體沒(méi)有發(fā)生任何變化，處理器也會(huì)對(duì)每一幀的畫(huà)面進(jìn)行處理和計(jì)算。與傳統(tǒng)的方法不同，DynapCNN是由事件驅(qū)動(dòng)的，因此，如果傳感器前端的物體沒(méi)有發(fā)生變化，我們的系統(tǒng)可以將實(shí)時(shí)視覺(jué)處理的功耗降低到幾乎為零。此外，芯片使用稀疏計(jì)算對(duì)場(chǎng)景中的物體移動(dòng)進(jìn)行處理，進(jìn)一步降低了芯片的動(dòng)態(tài)功耗。”aiCTX首席執(zhí)行官喬寧博士解釋道。“DynapCNN的節(jié)能性意味著視覺(jué)AI運(yùn)算可以始終打開(kāi)，并且可以在終端設(shè)備上實(shí)現(xiàn)mW級(jí)超低功耗本地實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理”，喬寧博士補(bǔ)充道，“這是傳統(tǒng)的DL 視覺(jué)加速器芯片無(wú)法實(shí)現(xiàn)的?！?/p>

基于純異步數(shù)字電路的事件驅(qū)動(dòng)運(yùn)算機(jī)制，DynapCNN處理器不使用高速時(shí)鐘，而是由視覺(jué)場(chǎng)景中的變化觸發(fā)，移動(dòng)對(duì)象產(chǎn)生的任何像素變化都將被處理器實(shí)時(shí)處理。由于打破了傳統(tǒng)視覺(jué)處理幀的限制，DynapCNN可以對(duì)像素動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)流進(jìn)行連續(xù)計(jì)算，對(duì)移動(dòng)物體實(shí)時(shí)識(shí)別可實(shí)現(xiàn)低于5ms的超低延遲。相較于已有的DL實(shí)時(shí)視覺(jué)處理方案，DynapCNN所提供的超低延時(shí)動(dòng)態(tài)視覺(jué)解決方案將識(shí)別響應(yīng)延時(shí)縮短了10倍以上，為車載及高速飛行器等高速視覺(jué)場(chǎng)景提供完美解決方案。

“應(yīng)用本地 AI處理器為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備提供算力支持，可以避免將大量傳感器數(shù)據(jù)上傳到云端所消耗的功率和成本?！盿iCTX高級(jí)研發(fā)工程師Sadique Sheik博士向記者解釋，“DynapCNN支持視覺(jué)物聯(lián)網(wǎng)傳感器諸多場(chǎng)景的超低功耗邊緣計(jì)算，是一種高效經(jīng)濟(jì)的解決方案，并且是對(duì)用戶隱私的一種保護(hù)?！澳壳?，幾乎所有的視覺(jué)處理都是在云端完成的。而aiCTX的芯片可以在本地進(jìn)行所有處理，無(wú)需從設(shè)備向云端發(fā)送視頻，這是為終端用戶提供隱私和數(shù)據(jù)保護(hù)的強(qiáng)大舉措?！?/p>

DynapCNN相應(yīng)的開(kāi)發(fā)套件將于2019年第三季度上市。關(guān)于DynapCNN的更多技術(shù)細(xì)節(jié)和展示即將發(fā)布待。

aiCTX系列芯片

aiCTX的系列芯片，打破了傳統(tǒng)馮·諾依曼架構(gòu)的局限，以模擬人腦神經(jīng)元的工作方式及全并行的運(yùn)算架構(gòu)來(lái)提高計(jì)算能力。相較于傳統(tǒng)芯片，基于純異步電路的事件觸發(fā)運(yùn)算及高效的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)保證了aiCTX系列芯片具有超低能耗、超低延遲的特性，擅長(zhǎng)處理動(dòng)態(tài)信息。