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以建立供应链为目标 不追求AI晶片独角兽
联发科、耐能智慧、威盛电子

【作者: 籃貫銘】2018年07月09日 星期一

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在AI处理晶片技术的研发上,台湾并不是领先者,同时也因为缺乏领导的处理器和绘图晶片业者(曾经有过),因此在AI晶片市场上已失去先机,故台湾整体的AI产业的经营方向,将朝提供AI应用服务为主轴。


另一方面,由於台湾具备领先世界的半导体供应链,包含IC设计服务、晶片制造、半导体测试与封装等,皆属世界一流的地位,有能力能够制造世界最先进的AI晶片。因此,虽然没有一流的AI晶片商,但台湾正积极从既有的领先基础上,建立起世界领先的AI晶片供应链。



图1 : 台湾AI晶片的供应链(CTIMES制图)
图1 : 台湾AI晶片的供应链(CTIMES制图)

然而,台湾还是有一些AI相关晶片的供应商,其中以联发科技(MediaTek)与耐能智慧(Kneron)、威盛电子(VIA)最具代表性,他们在AI晶片市场虽然不处领导位置,但也足以可看出台湾在AI领域的发展趋势。


联发科:NeuroPilot APU晶片

联发科是目前台湾最大的晶片商,提供相当多元的晶片应用,从穿戴式装置,多媒体影音,智慧家庭,到智慧型手机处理晶片等,其中手机的处理晶片是其最关键的营收项目,也是其布局人工智慧(AI)市场的最主要产品。


为了将AI技术落实在其手机处理器晶片中,联发科正持续与多家中国与美国技术业者结盟,扩大其AI生态系统。目前包含腾讯、旷视科技、商汤科技与虹软,皆已是其AI技术夥伴。



图2 : 联发科的曦力P60是其首款搭载NeuroPilot AI技术的手机处理器晶片,能为手机带来智慧拍照的功能。(source: 联发科)
图2 : 联发科的曦力P60是其首款搭载NeuroPilot AI技术的手机处理器晶片,能为手机带来智慧拍照的功能。(source: 联发科)

此外,联发科也宣布加入开放神经网路交换格式(ONNX), ONNX是由亚马逊、Facebook 及微软携手创立的 AI 架构,以建立相容标准,让不同架构之间的深度学习模型可以彼此进行转移,形成开放的生态系统。


联发科技的AI技术取名为NeuroPilot。根据联发科的说法,是一种将CPU、GPU和APU(AI处理单元)等异构运算功能内建到SoC中的技术,其中APU是联发科所研发的人工智慧处理单元。该硬体是可扩充(单核到多核)的人工智慧处理单元。


联发科指出,其行动APU 1.0是专为智慧手机和行动设备所设计的第一代AI处理单元,可提供高省电效率的人工智慧操作处理。开发者可以使用 TensorFlow、TF Lite、Caffe、Caffe2 Amazon MXNet、Sony NNabla,或其他自订的协力厂商通用架构来构建应用程式。


在API级别,联发科会提供NeuroPilot SDK,包括谷歌安卓神经网路API(Android NNAPI)和联发科NeuroPilot扩充元件,让开发人员和制造商能以更加贴近硬体的方式编码,以提高性能和省电效率。


而联发科的曦力P60 (Helio P60)则是其首款搭载NeuroPilot AI技术的手机处理器晶片。根据联发科的资料,Helio P60采用8核心大小核(big.LITTLE)架构,内建4颗Arm A73 2.0 Ghz处理器与4颗Arm A53 2.0 Ghz处理器。相较於上一代P系列产品,Helio P60整体效能提升12%,执行大型游戏时的功耗降低 25%。


联发科指出,透过专为AI应用打造的处理器,可为消费者带来新的旗舰功能,例如深度学习脸部侦测、物体与场景辨识、更为流畅的游戏体验及更聪明的照相功能。


而继P60之後,联发科已在今年五月底推出了第二款的手机AI处理晶片Helio P22。Helio P22同业样采用台积电12奈米FinFET制程,但内建8颗Cortex A53核心,最高频率为2.0GHz,为专为中阶手机所设计,其AI功能主要用於智慧照相功能。


耐能智慧:Kneron 神经网路处理器

创立於2015年的耐能智慧(Kneron)其实不是台湾公司,它於成立於美国圣地牙哥,为执行长刘峻诚博士所创,专注於终端人工智慧解决方案的研发。该公司目前已获得奇景光电(Himax Technologies)、高通(Qualcomm)、中科创达(Thundersoft)和红杉资本(Sequoia Capital)的投资,近期更完成了由李嘉诚旗下的维港投资(Horizons Ventures)领投的1800万美元A1轮融资。


虽然在美国成立,但耐能智慧其实是一家很台湾的公司,除了执行长刘峻诚本身是成功大学毕业的台湾人外,该公司目前的主要活动也都集中在台湾地区。


而作为AI技术新创公司,耐能以发展整合软硬体的终端人工智慧(Edge AI)技术为其市场识别,主要的产品为AI APU的硬体解决方案。有别於传统的云端人工智慧,Edge AI会将一部份的人工智慧运算从云端移转到终端装置中,以进行即时运算。此架构可大幅减轻网路和云端的成本,同时提供更具效率、更稳定,也更安全的智慧服务。



图3 : 耐能的AI人脸辨识技术,能针对脸部的特徵进行更多的侦测。(source:耐能智慧)
图3 : 耐能的AI人脸辨识技术,能针对脸部的特徵进行更多的侦测。(source:耐能智慧)

耐能目前的主要人工智慧晶片产品,为神经网路处理器(Neural Processing Unit,NPU),以及影像辨识软体。根据耐能的资料,其处理器是依据可重组式人工智慧神经网路(Reconfigurable Artificial Neural Network,RANN)技术,能根据不同的任务进行重组,减少运算复杂度。


在技术规格方面,Kneron NPU包含硬体IP、编译器(Compiler)以及模型压缩(Model compression)三大部分,可支援各种主流的卷积神经网路(Convolutional Neur al Networks,CNN)模型,如Resnet-18、Resnet-34、Vgg16、GoogleNet、以及Lenet等,以及支援主流深度学习框架,包括Caffe、Keras和TensorFlow。


耐能强调,其NPU神经网路处理器是针对终端装置所设计,可运行ResNet、YOLO等深度学习网路。其方案具备低功耗和小体积的特色,同时能提供强大的运算能力与优异的功耗,可应用在智慧家庭、智慧安防,以及对耗电和空间有高度要求的手机和穿戴式装置上。全产品的功耗为100毫瓦(mW)等级,而针对特定的应用,可进一步降至5毫瓦以下。


除了硬体的晶片,耐能也提供人工智慧软体解决方案,主要应用於各种影像辨识应用,包括脸部辨识、身体与手势辨识、物品辨识、场景辨识。


耐能指出,由於采用其独家可重组式人工智慧神经网路技术,可将复杂的神经网路加以重组及轻量化,尤其适合追求低耗能、离线运算的各种终端设备。此外,方案具备优异的整合性能,可协助客户快速部署至所需的装置上。


威盛电子:开发全球最快的神经网路推理引擎

作为台湾自有的处理器晶片商,威盛电子(VIA Technologies)显然也没有要在AI时代中缺席,其同样选择在以终端为主的Edge AI作为市场的切入点,但不同同的是,威盛并没有直接提供晶片,而是结盟第三方,搭配自家的演算法,以提供Edge AI模组平台解决方案。



图4 : 威盛的Edge AI平台主要针对影像应用所设计,其中包括了高通的Qualcomm Snapdragon 820E四核心嵌入式平台和NVIDIA Jetson TX2模组。(source:威盛)
图4 : 威盛的Edge AI平台主要针对影像应用所设计,其中包括了高通的Qualcomm Snapdragon 820E四核心嵌入式平台和NVIDIA Jetson TX2模组。(source:威盛)

威盛的Edge AI平台主要针对影像应用所设计,其中包括了高通的Qualcomm Snapdragon 820E四核心嵌入式平台和NVIDIA Jetson TX2模组,其可为AI应用程式方案提供计算、图形和连接的最隹整合。该系统还可以进一步优化威盛智慧人脸辨识整合、Mobile360先进驾驶辅助系统,以及360度环绕的电脑视觉技术。


透过威盛的平台,即可对影像系统增加人员的情绪、年龄和性别的即时侦测功能,以及对安全、监视和客户叁与的人员计数和追踪,无需依赖与云端的连接。威盛指出,其平台是用於运输、零售、娱乐和医疗等领域。


而为了使用户能更便利的开发相关应用,威盛也推出了整合自家SOM-9X20 SOM机器视觉模组和SOMDB2载板,以及13MP CMOS摄影机模组的开发套件,以进行更实际应用的开发和部署。


此外,为了使本地深度神经网络处理能力整合至下一代Edge AI伺服器、系统和设备中,威盛正着手开发全球最快的神经网路推理引擎,将支援8b和16b量化整数推理,也将与Google的8b TensorFlow Lite兼容,此引擎还具有16MB SRAM内部记忆体,每秒16 TB的内部频宽,每秒16 TOP及针对实际AI应用的一系列架构优化。


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