中国首款嵌入式神经网络处理器(NPU)芯片已于今年3月6日实现量产

发布日期:2016-09-09



OFweek电子工程网 讯 6月20日,记者从中星微“数字多媒体芯片技术”国家重点实验室获悉,经过五年多的攻坚克难和不懈努力,中国首款嵌入式神经网络处理器(NPU)芯片已于 今年3月6日实现量产,这标志着我国在神经网络处理器领域的研究和开发上取得了重大突破,在基于“数据驱动并行计算”架构的人工智能深度学习领域达到国际 先进水平。


“目前已成功在视频监控领域实现产业化,下一步将广泛应用于智能驾驶辅助、无人机、机器人等嵌入式机器视觉领域。”该国家重点实验室执行主任、中星微电子集团首席技术官张韵东向记者透露,“现在的出货量已经超过了10万颗。”


 从时间上看,几个月前的3月9日,人工智能AlphaGo与李世石的第一场围棋大战才刚刚拉开帷幕。而在就3天前的3月6日,具有人工智能深度学习功能 的中国首款嵌入式神经网络处理器(NPU)芯片“星光智能一号”已成功量产。AlphaGo要运行在一个庞大的服务器集群上,下一盘棋仅花费的电费就高达 3000美元。而指甲盖大小的“星光智能一号”却实现了人工智能深度学习系统的低功率和小型化,并能够应用于嵌入式系统之中。


颠覆冯诺依曼架构 为人工智能而生


在不久前的人机大战中,AlphaGo依靠模仿人脑生物机理的深度学习算法而击败李世石。深度学习,是源于对生物人脑机理的仿生学研究而形成的一种 人工智能算法。作为深度学习神经网络的一种,卷积神经网络CNN (Convolutional Neural Network)算法,已成为当前人工智能机器视觉领域的研究热点。


CNN算法模型的特性可以概括为海量的输入数据、大规模的MAC运算、稀疏的权值矩阵、灵活的数据位宽和多样的网络拓扑等特性。对于传统冯诺依曼结构的CPU而言,其串行执行方式实在无法高效处理大量并行性运算,