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AI加速器是一類(lèi)專門(mén)的硬件電路或計(jì)算系統(tǒng),旨在加速人工智能算法的實(shí)現(xiàn),尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和語(yǔ)音識(shí)別等需要大規(guī)模計(jì)算的應(yīng)用。典型的應(yīng)用場(chǎng)景包括無(wú)人駕駛系統(tǒng)、機(jī)器人技術(shù)、監(jiān)控安防等計(jì)算密集型任務(wù)場(chǎng)景。

AI加速器是涉及算法模型、網(wǎng)絡(luò)框架、軟件工具鏈、加速器IP和硬件平臺(tái)的復(fù)雜AI算法實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)。深蘭科技AI加速平臺(tái)采用異構(gòu)計(jì)算的FPGA芯片,并自主研發(fā)了加速器IP及整套開(kāi)發(fā)工具,在多任務(wù)處理方面的優(yōu)勢(shì)尤為突出。

深蘭科技AI加速解決方案如下圖所示

1．異構(gòu)計(jì)算在AI加速領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)
      深蘭科技的AI加速硬件平臺(tái)采用賽靈思的MPSOC系列FPGA。MPSOC是一種集成多處理器系統(tǒng)的異構(gòu)計(jì)算芯片,其中的多處理器系統(tǒng)包括:CPU(applications processor),RTP(real-time processor),GPU(graphics processor)以及FPGA(Field Programmable Gate Array)。不同的處理器適合處理的任務(wù)不同,多處理器的異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)在AI加速領(lǐng)域有著獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。

以人臉識(shí)別應(yīng)用為例,來(lái)看一下異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)在AI加速領(lǐng)域的表現(xiàn)。

1．?dāng)?shù)據(jù)采集階段,計(jì)算平臺(tái)要提供傳感器接入的能力;

2．?dāng)?shù)據(jù)處理階段,計(jì)算平臺(tái)要提供常見(jiàn)的視頻圖像處理庫(kù);

3．特征提取和比對(duì)階段,包含大量的數(shù)據(jù)調(diào)度和重復(fù)計(jì)算任務(wù);

4．最終模型輸出和顯示階段,計(jì)算平臺(tái)要提供圖像疊加和視頻顯示等功能。

單獨(dú)的CPU更適合處理串行的控制流,不適用于大規(guī)模的并行計(jì)算;單獨(dú)的GPU更適合處理大規(guī)模的并行計(jì)算,但是在處理控制流方面又顯得捉襟見(jiàn)肘。MPSOC中的多核ARM適合視頻采集和數(shù)據(jù)預(yù)處理,FPGA中各種加速算子適合特征提取和特征比對(duì),Mali GPU適合最終輸出顯示。多種處理器協(xié)同合作才能高效的完成人臉識(shí)別任務(wù)。

深蘭科技AI加速器如何高效工作

決定AI加速器工作效率的關(guān)鍵有三點(diǎn):

1．高帶寬的片外數(shù)據(jù)吞吐;

2．高效率的片上數(shù)據(jù)緩存;

3．針對(duì)性的大規(guī)模并行計(jì)算單元。

深蘭科技AI加速器在設(shè)計(jì)的時(shí)候充分考慮了這三個(gè)因素

深蘭科技自主研發(fā)的AI加速器采用ARM和FPGA協(xié)同工作的架構(gòu),ARM和FPGA上各掛有一組帶寬高達(dá)150G的DDR4內(nèi)存顆粒,兩組內(nèi)存統(tǒng)一編址,便于內(nèi)存管理。內(nèi)存顆粒和計(jì)算單元間采用AXI4高速總線互聯(lián),AXI_INTERCONNECT可以保證高效的多路數(shù)據(jù)總線讀寫(xiě)仲裁,避免多路總線沖突及帶寬分配不均衡。

高帶寬的片外數(shù)據(jù)吞吐只能保證海量的數(shù)據(jù)可以送進(jìn)FPGA,數(shù)據(jù)如果要進(jìn)入計(jì)算單元,還要經(jīng)過(guò)高效的片上數(shù)據(jù)重組和數(shù)據(jù)緩存。深蘭科技的AI加速器按照NCHW的格式重組數(shù)據(jù),重組完的數(shù)據(jù)被寫(xiě)入相應(yīng)的片上緩存(RAM和FIFO)。

不同類(lèi)型的計(jì)算任務(wù)由定制化開(kāi)發(fā)的RTL算子完成,這樣可以保證很高的計(jì)算效率。目前完成的算子包括卷積算子、池化算子、上采樣算子、加法算子和softmax算子等,具體參數(shù)見(jiàn)下表。

3．深蘭科技AI加速器應(yīng)用案例展示

無(wú)人駕駛應(yīng)用:

紅綠燈識(shí)別,采用Mobilenet+Edlenet的組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提高小目標(biāo)的識(shí)別準(zhǔn)確性。

智能交通應(yīng)用:

航拍目標(biāo)檢測(cè),直升機(jī)高空俯視航拍,用于智能交通控制。

激光雷達(dá)應(yīng)用:

點(diǎn)云數(shù)據(jù)目標(biāo)檢測(cè),使用Pixornet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行3D 目標(biāo)檢測(cè)的鳥(niǎo)瞰圖檢測(cè)。