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以建立供應鏈為目標 不追求AI晶片獨角獸
聯發科、耐能智慧、威盛電子

【作者: 籃貫銘】   2018年07月09日 星期一

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在AI處理晶片技術的研發上,台灣並不是領先者,同時也因為缺乏領導的處理器和繪圖晶片業者(曾經有過),因此在AI晶片市場上已失去先機,故台灣整體的AI產業的經營方向,將朝提供AI應用服務為主軸。


另一方面,由於台灣具備領先世界的半導體供應鏈,包含IC設計服務、晶片製造、半導體測試與封裝等,皆屬世界一流的地位,有能力能夠製造世界最先進的AI晶片。因此,雖然沒有一流的AI晶片商,但台灣正積極從既有的領先基礎上,建立起世界領先的AI晶片供應鏈。



圖1 : 台灣AI晶片的供應鏈(CTIMES製圖)
圖1 : 台灣AI晶片的供應鏈(CTIMES製圖)

然而,台灣還是有一些AI相關晶片的供應商,其中以聯發科技(MediaTek)與耐能智慧(Kneron)、威盛電子(VIA)最具代表性,他們在AI晶片市場雖然不處領導位置,但也足以可看出台灣在AI領域的發展趨勢。


聯發科:NeuroPilot APU晶片

聯發科是目前台灣最大的晶片商,提供相當多元的晶片應用,從穿戴式裝置,多媒體影音,智慧家庭,到智慧型手機處理晶片等,其中手機的處理晶片是其最關鍵的營收項目,也是其布局人工智慧(AI)市場的最主要產品。


為了將AI技術落實在其手機處理器晶片中,聯發科正持續與多家中國與美國技術業者結盟,擴大其AI生態系統。目前包含騰訊、曠視科技、商湯科技與虹軟,皆已是其AI技術夥伴。



圖2 : 聯發科的曦力P60是其首款搭載NeuroPilot AI技術的手機處理器晶片,能為手機帶來智慧拍照的功能。(source: 聯發科)
圖2 : 聯發科的曦力P60是其首款搭載NeuroPilot AI技術的手機處理器晶片,能為手機帶來智慧拍照的功能。(source: 聯發科)

此外,聯發科也宣布加入開放神經網路交換格式(ONNX), ONNX是由亞馬遜、Facebook 及微軟攜手創立的 AI 架構,以建立相容標準,讓不同架構之間的深度學習模型可以彼此進行轉移,形成開放的生態系統。


聯發科技的AI技術取名為NeuroPilot。根據聯發科的說法,是一種將CPU、GPU和APU(AI處理單元)等異構運算功能內建到SoC中的技術,其中APU是聯發科所研發的人工智慧處理單元。該硬體是可擴充(單核到多核)的人工智慧處理單元。


聯發科指出,其行動APU 1.0是專為智慧手機和行動設備所設計的第一代AI處理單元,可提供高省電效率的人工智慧操作處理。開發者可以使用 TensorFlow、TF Lite、Caffe、Caffe2 Amazon MXNet、Sony NNabla,或其他自訂的協力廠商通用架構來構建應用程式。


在API級別,聯發科會提供NeuroPilot SDK,包括谷歌安卓神經網路API(Android NNAPI)和聯發科NeuroPilot擴充元件,讓開發人員和製造商能以更加貼近硬體的方式編碼,以提高性能和省電效率。


而聯發科的曦力P60 (Helio P60)則是其首款搭載NeuroPilot AI技術的手機處理器晶片。根據聯發科的資料,Helio P60採用8核心大小核(big.LITTLE)架構,內建4顆Arm A73 2.0 Ghz處理器與4顆Arm A53 2.0 Ghz處理器。相較於上一代P系列產品,Helio P60整體效能提升12%,執行大型遊戲時的功耗降低 25%。


聯發科指出,透過專為AI應用打造的處理器,可為消費者帶來新的旗艦功能,例如深度學習臉部偵測、物體與場景辨識、更為流暢的遊戲體驗及更聰明的照相功能。


而繼P60之後,聯發科已在今年五月底推出了第二款的手機AI處理晶片Helio P22。Helio P22同業樣採用台積電12奈米FinFET製程,但內建8顆Cortex A53核心,最高頻率為2.0GHz,為專為中階手機所設計,其AI功能主要用於智慧照相功能。


耐能智慧:Kneron 神經網路處理器

創立於2015年的耐能智慧(Kneron)其實不是台灣公司,它於成立於美國聖地牙哥,為執行長劉峻誠博士所創,專注於終端人工智慧解決方案的研發。該公司目前已獲得奇景光電(Himax Technologies)、高通(Qualcomm)、中科創達(Thundersoft)和紅杉資本(Sequoia Capital)的投資,近期更完成了由李嘉誠旗下的維港投資(Horizons Ventures)領投的1800萬美元A1輪融資。


雖然在美國成立,但耐能智慧其實是一家很台灣的公司,除了執行長劉峻誠本身是成功大學畢業的台灣人外,該公司目前的主要活動也都集中在台灣地區。


而作為AI技術新創公司,耐能以發展整合軟硬體的終端人工智慧(Edge AI)技術為其市場識別,主要的產品為AI APU的硬體解決方案。有別於傳統的雲端人工智慧,Edge AI會將一部份的人工智慧運算從雲端移轉到終端裝置中,以進行即時運算。此架構可大幅減輕網路和雲端的成本,同時提供更具效率、更穩定,也更安全的智慧服務。



圖3 : 耐能的AI人臉辨識技術,能針對臉部的特徵進行更多的偵測。(source:耐能智慧)
圖3 : 耐能的AI人臉辨識技術,能針對臉部的特徵進行更多的偵測。(source:耐能智慧)

耐能目前的主要人工智慧晶片產品,為神經網路處理器(Neural Processing Unit,NPU),以及影像辨識軟體。根據耐能的資料,其處理器是依據可重組式人工智慧神經網路(Reconfigurable Artificial Neural Network,RANN)技術,能根據不同的任務進行重組,減少運算複雜度。


在技術規格方面,Kneron NPU包含硬體IP、編譯器(Compiler)以及模型壓縮(Model compression)三大部分,可支援各種主流的卷積神經網路(Convolutional Neur al Networks,CNN)模型,如Resnet-18、Resnet-34、Vgg16、GoogleNet、以及Lenet等,以及支援主流深度學習框架,包括Caffe、Keras和TensorFlow。


耐能強調,其NPU神經網路處理器是針對終端裝置所設計,可運行ResNet、YOLO等深度學習網路。其方案具備低功耗和小體積的特色,同時能提供強大的運算能力與優異的功耗,可應用在智慧家庭、智慧安防,以及對耗電和空間有高度要求的手機和穿戴式裝置上。全產品的功耗為100毫瓦(mW)等級,而針對特定的應用,可進一步降至5毫瓦以下。


除了硬體的晶片,耐能也提供人工智慧軟體解決方案,主要應用於各種影像辨識應用,包括臉部辨識、身體與手勢辨識、物品辨識、場景辨識。


耐能指出,由於採用其獨家可重組式人工智慧神經網路技術,可將複雜的神經網路加以重組及輕量化,尤其適合追求低耗能、離線運算的各種終端設備。此外,方案具備優異的整合性能,可協助客戶快速部署至所需的裝置上。


威盛電子:開發全球最快的神經網路推理引擎

作為台灣自有的處理器晶片商,威盛電子(VIA Technologies)顯然也沒有要在AI時代中缺席,其同樣選擇在以終端為主的Edge AI作為市場的切入點,但不同同的是,威盛並沒有直接提供晶片,而是結盟第三方,搭配自家的演算法,以提供Edge AI模組平台解決方案。



圖4 : 威盛的Edge AI平台主要針對影像應用所設計,其中包括了高通的Qualcomm Snapdragon 820E四核心嵌入式平台和NVIDIA Jetson TX2模組。(source:威盛)
圖4 : 威盛的Edge AI平台主要針對影像應用所設計,其中包括了高通的Qualcomm Snapdragon 820E四核心嵌入式平台和NVIDIA Jetson TX2模組。(source:威盛)

威盛的Edge AI平台主要針對影像應用所設計,其中包括了高通的Qualcomm Snapdragon 820E四核心嵌入式平台和NVIDIA Jetson TX2模組,其可為AI應用程式方案提供計算、圖形和連接的最佳整合。該系統還可以進一步優化威盛智慧人臉辨識整合、Mobile360先進駕駛輔助系統,以及360度環繞的電腦視覺技術。


透過威盛的平台,即可對影像系統增加人員的情緒、年齡和性別的即時偵測功能,以及對安全、監視和客戶參與的人員計數和追蹤,無需依賴與雲端的連接。威盛指出,其平台是用於運輸、零售、娛樂和醫療等領域。


而為了使用戶能更便利的開發相關應用,威盛也推出了整合自家SOM-9X20 SOM機器視覺模組和SOMDB2載板,以及13MP CMOS攝影機模組的開發套件,以進行更實際應用的開發和部署。


此外,為了使本地深度神經網絡處理能力整合至下一代Edge AI伺服器、系統和設備中,威盛正著手開發全球最快的神經網路推理引擎,將支援8b和16b量化整數推理,也將與Google的8b TensorFlow Lite兼容,此引擎還具有16MB SRAM內部記憶體,每秒16 TB的內部頻寬,每秒16 TOP及針對實際AI應用的一系列架構優化。


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