地平线为AIoT推出旭日系列边缘AI芯片

电子发烧友网络报道(文/李宁远)如今，由于物联网兴起带来的数据冲击，重要IoT传感器数据的处理越来越接近数据的原始位置，对基于边缘计算的机器学习技术有了需求。近两年来，人工智能发展的主题已经非常明确，那就是落地应用。在众多的AI技术中，无论是上层算法应用还是产品最终都依赖于底层计算能力的保证，也就是AI芯片。

边缘AI市场落地风向

去年以来，边缘AI市场进入爆发期，AIoT终端数量已经超过智能手机。从AI落地的场景来看，AI芯片的两大工作负载主要是数据训练和推理计算。其中，推理计算市场份额增速正在赶超数据训练市场。

目前，一个算法模型只能达到2KB，但其性能超过了神经网络算法的4MB。深度学习算法的微型化表明，以GPT-3为代表的超大型模型不适合企业市场。

在新的物联网框架中，数据可以在本地处理。底层芯片的设计需要考虑算法模型在不同场景下的有限部署条件，包括计算能力、功耗和硅片面积的分配。从单位算力的成本效用来看，推理计算更能代表企业级市场所需的落地方向。

边缘AI芯片落地挑战

首先，边缘AI的场景是多样化的，不同的场景对芯片的功耗和性能要求不同。另一方面，碎片化场景的市场容量具有不确定性，需要在工程成本和芯片研发收益之间取得平衡，这是所有芯片厂商都需要面对的考验。

获取高质量的数据也是一大难点，那就是如何从大数据中过滤出可靠的数据。大数据并不意味着高质量的数据，在AI芯片上执行深度学习任务需要不断优化硬件传感器。

另外，对于传统客户来说，除了智能产品的购买成本，还有使用成本。芯片的功耗和产品是否易于部署，都影响着AI的落地和推广。芯片厂商如何根据不同场景定制不同计算能力的芯片，也是落地过程中的一个痛点。

目前边缘AI芯片缺乏高可用的开发平台，软件编译工具设计复杂，用户开发使用门槛高，但这些都可以预见在落地过程中会不断完善和迭代。

商用边缘AI芯片

面向AIoT，地平线推出旭日系列边缘AI芯片。通过集成电路设计和软件的共同努力，实现了性能、功耗、灵活性和成本之间的平衡。旭日2边缘AI芯片采用BPU伯努利1.0架构，可提供4TOPS的等效计算能力，可实时检测并准确识别各种目标。旭日2集成了Dual-Cortex A53，可以高效支持各种主流ai任务。还支持EMCC和SPI闪存。

旭日3由地平线推出，专注于低功耗、高性能的新一代AIoT边缘AI芯片。它集成了Horizon最先进的Bernoulli 2.0架构AI引擎(BPU)，可提供5TOPS的等效计算能力。

新的BPU架构大大提高了先进CNN网络架构的支撑效果，通过AI操作大大降低了DDR带宽的占用率。借助地平线天工吴凯AI开发平台，大大简化了算法开发部署流程，降低了AI产品的落地成本。

在伯努利2.0 BPU结构下，DDR利用率提高了5倍。先进的ISP处理算法使得在宽动态、低光照场景下获得1200 w像素的高质量图像成为可能。旭日3可以同时处理4 ~ 8个不同分辨率的Camera Sensor的输入，支持多种图像后处理。它还支持H.264/H.265编解码，性能达到4K@60fps。

驰K210 /K510。

第一代芯片Kanzhi K210是专门为机器视觉任务设计的，其浮点运算能力可达1.28TFLOPS，堪比嵌入式领域的主流开发选项。同时其功耗仅为0.3W，典型工作场景下功耗小于1W，单位算力功耗低，是非常经济的选择。第二代康智K510根据实际落地情况和客户反馈进行升级。该IP核经过重新架构，以满足神经网络不同层次对计算资源、存储和带宽的需求，提高数据复用率，降低芯片功耗。

其次，根据数据采集的速度和质量，康智K510配备了全新的视觉模块。与第一代芯片相比，K510在帧率和外设方面都有很大的优化。每计算能力的帧率达到行业领先水平。此外，K510还支持浮点BF16计算，在不适合模型量化的场景下，比同类产品更有优势。

(视频子系统示意图)

总结

长期来看，边缘AI芯片将推动企业物联网应用迈上新台阶。AI芯片驱动的智能设备将有助于扩大现有市场，同时改变制造业、建筑业、物流业、农业和能源行业的价值分配方式。

原标题：人工智能领域国产边缘AI芯片落地风向。

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