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真正適用于安防的AI芯片還沒有被造出來？安防究竟需要什么樣的芯片？

制約AI安防芯片規(guī)?；瘧?yīng)用的核心技術(shù)問題是什么？

這是不少芯片企業(yè)面對(duì)安防場(chǎng)景時(shí)，不斷向自己提出的疑問。在提高AI安防芯片性能，加強(qiáng)算力的同時(shí)，從業(yè)者們也逐漸發(fā)現(xiàn)，芯片中最為關(guān)鍵的其實(shí)并不是單純提升算力，如果不進(jìn)行存儲(chǔ)優(yōu)化，那么芯片實(shí)際提供的計(jì)算力會(huì)大大降低。

阻礙AI芯片的內(nèi)存墻問題

AI芯片對(duì)于傳統(tǒng)芯片帶來的挑戰(zhàn)，并不只是計(jì)算架構(gòu)上的，更多是在存儲(chǔ)架構(gòu)間的。

傳統(tǒng)的芯片采用的是馮·諾依曼架構(gòu)，其核心架構(gòu)中計(jì)算模塊和存儲(chǔ)單元是分離的。CPU和內(nèi)存條并不集成在一起，只在CPU中設(shè)置了容量極小的高速緩存。

也就是說，CPU在執(zhí)行命令時(shí)必須先從存儲(chǔ)單元中讀取數(shù)據(jù)。每一項(xiàng)任務(wù)，如果有十個(gè)步驟，那么CPU會(huì)依次進(jìn)行十次讀取，執(zhí)行，再讀取，再執(zhí)行……這就造成了延時(shí)，以及大量功耗花費(fèi)在數(shù)據(jù)讀取上。

這一問題也被稱為傳統(tǒng)芯片的“內(nèi)存墻”問題。

而在AI 應(yīng)用中，馮·諾伊曼“瓶頸”問題顯得愈發(fā)嚴(yán)重。AI依賴的算法是一個(gè)龐大和復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)，有很多參數(shù)要存儲(chǔ)，也需要完成大量的計(jì)算，這些計(jì)算中又會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。在完成大量計(jì)算的過程中，一般芯片的設(shè)計(jì)思路是大量增加并行的運(yùn)算單元，例如上千個(gè)卷積單元，需要調(diào)用的存儲(chǔ)資源也在增大。

不夸張地說，AI初創(chuàng)芯片公司雖然采用不同的路徑打造芯片，但事實(shí)上都在努力對(duì)這一問題予以解決。大部分針對(duì) AI，尤其是加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理而提出的硬件架構(gòu)創(chuàng)新，都是在與這個(gè)問題做斗爭(zhēng)。

而成立于2017年的AI芯片初創(chuàng)公司探境科技，也在這一路途上跋涉。不過不同的是，探境科技選擇另辟蹊徑，直接從存儲(chǔ)子系統(tǒng)的優(yōu)化入手，解決“內(nèi)存墻”問題。

自研存儲(chǔ)優(yōu)先的SFA架構(gòu)

而如何解決這一問題呢？

目前解決這一問題的方法有幾種，較為常見的方法是加大存儲(chǔ)帶寬，采用高帶寬的外部存儲(chǔ)，以及從算法入手，設(shè)計(jì)低比特權(quán)重的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

除此之外，存算一體化也被看做是未來的發(fā)展方向，在實(shí)現(xiàn)上也分為不同的路徑。

其一是SSD中植入計(jì)算芯片或者邏輯計(jì)算單元，可以被叫做存內(nèi)處理或者近數(shù)據(jù)計(jì)算，這其實(shí)是深度學(xué)習(xí)的一種應(yīng)用場(chǎng)景，并非是AI芯片架構(gòu)的創(chuàng)新。

另一種就是存儲(chǔ)和計(jì)算完全結(jié)合在一起，使用存儲(chǔ)的器件單元直接完成計(jì)算，比較適合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理類應(yīng)用。

而探境科技則另辟蹊徑，提出了完全不同的解決方案。

魯勇提到，并不認(rèn)同目前存算一體的處理方式，主要原因是成本太高，并不符合市場(chǎng)需求。

“存算一體的處理方式，其實(shí)違反了芯片中的成本結(jié)構(gòu)。芯片中，之所以設(shè)計(jì)和區(qū)分片上的緩存SRAM，及片外的DRAM，就是因?yàn)槿绻写鎯?chǔ)都放入芯片內(nèi)部，成本就大幅上升，會(huì)上升幾十倍到上百倍?！?

因而，拋開將存儲(chǔ)全部放入芯片內(nèi)部的方式，探境科技自創(chuàng)了SFA（Storage First Architecture，簡(jiǎn)稱SFA），即存儲(chǔ)優(yōu)先架構(gòu)。

不同于常見的解決內(nèi)存瓶頸的方法，SFA是“以存儲(chǔ)調(diào)度為核心”的計(jì)算架構(gòu)，數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)之間的搬移過程之中就完成了計(jì)算，計(jì)算對(duì)于數(shù)據(jù)來說只是一種演變。

“與通常計(jì)算的先有計(jì)算指令然后提供數(shù)據(jù)相反，SFA架構(gòu)，存儲(chǔ)是我們優(yōu)先的出發(fā)點(diǎn)?？紤]數(shù)據(jù)在搬移過程中做計(jì)算，也就是由數(shù)據(jù)帶動(dòng)計(jì)算而非由算子帶動(dòng)數(shù)據(jù)?！濒斢逻M(jìn)一步解釋。

這一點(diǎn)與AI大神Lecun所宣稱的所有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是圖計(jì)算問題不謀而合。

那么打破傳統(tǒng)馮·諾依曼架構(gòu)，自研存算一體架構(gòu)的依據(jù)是什么？

這可以談到人類大腦的存儲(chǔ)和計(jì)算方式。從生物角度講，大腦存儲(chǔ)大量的知識(shí)，能夠快速提取并訪問，而大腦的內(nèi)存和計(jì)算并不是分開的，更多的是存在一定的相容性。因而，未來的計(jì)算機(jī)可能不是基于計(jì)算的memory，而是基于memory的計(jì)算，更多做到融合。

不過，因?yàn)楫?dāng)前芯片領(lǐng)域?qū)τ贏I算法的關(guān)注還較多，針對(duì)AI的結(jié)構(gòu)改進(jìn)嘗試還偏少。未來，memory與computing結(jié)合的嘗試，會(huì)更可期。

魯勇也介紹道，目前專注于從存儲(chǔ)子系統(tǒng)入手，著力解決AI芯片的存儲(chǔ)計(jì)算架構(gòu)問題的企業(yè)并不多，而其中很多公司從事的都是成本結(jié)構(gòu)并不合理的存算一體架構(gòu)，符合合理的成本結(jié)構(gòu)并優(yōu)化存儲(chǔ)子系統(tǒng)的公司更是屈指可數(shù)。

安防還未有一款真正適用的AI芯片

安防作為計(jì)算機(jī)視覺較快落地的領(lǐng)域，也成為探境科技較為看好的場(chǎng)景之一。

探境科技的創(chuàng)始人兼CEO魯勇，出身全球十大芯片廠商之一的Marvell半導(dǎo)體，是位在半導(dǎo)體業(yè)摸爬滾打了15年的老兵。

在成立探境科技之前，魯勇曾是Marvell半導(dǎo)體的中國芯片研發(fā)總監(jiān)。據(jù)魯勇介紹，在Marvell這十年里，他從零開始，一手搭建了Marvell的中國芯片研發(fā)團(tuán)隊(duì)。

探境科技創(chuàng)始人&CEO 魯勇

在創(chuàng)立探境科技之前，幾位在?？低?、大華股份等安防巨頭中任職的朋友都陸續(xù)來找到魯勇，咨詢英特爾Movidius VPU是否能夠適用于終端AI處理的需求。

魯勇認(rèn)為，目前市場(chǎng)上還沒有足夠優(yōu)秀的適合安防前端的通用芯片，也沒有一款很適用安防的AI芯片出現(xiàn)。不過Movidius的火爆，恰好說明了市場(chǎng)對(duì)邊緣端芯片的強(qiáng)大需求。

于是，2017年，魯勇決定離開Marvell，與一群老朋友成立了探境科技。

在安防領(lǐng)域里面，有大量的算法需要前置。目前的算法基本都是基于深度學(xué)習(xí)。

而探境科技的芯片，如何更好適用于安防大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理需求呢？

魯勇講到，安防領(lǐng)域的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，主要在于需要實(shí)時(shí)的處理大量連續(xù)的圖像數(shù)據(jù)流?！鞍卜李I(lǐng)域的數(shù)據(jù)處理，在于兩個(gè)維度。第一是每秒處理幀率要越來越高，第二是圖像分辨率上要高。在這兩個(gè)維度上，安防對(duì)邊緣芯片提出了要求?！倍骄晨萍嫉膬?yōu)勢(shì)則在于，基于SFA架構(gòu)，能更好優(yōu)化存儲(chǔ)和計(jì)算，從而更好解決這一問題。

安防領(lǐng)域，邊緣端的芯片，已有不少廠家入場(chǎng)。其中大廠有之，明星初創(chuàng)公司亦有之。

目前來看，邊緣終端市場(chǎng)有兩種形態(tài)的芯片產(chǎn)品，一種是針對(duì)特定應(yīng)用的SoC，一種是通用加速器做獨(dú)立芯片。

如在安防領(lǐng)域，SoC面向?qū)Ｓ檬袌?chǎng)，在芯片中深度學(xué)習(xí)加速計(jì)算事實(shí)上只是一部分，而其他大部分芯片面積則交給了主控處理器、視頻解碼等模塊。

終端通用深度學(xué)習(xí)加速器芯片市場(chǎng)的應(yīng)用則剛起步。許多公司的市場(chǎng)布局主要一是培養(yǎng)開發(fā)者生態(tài)，另一方面也探索研究哪一領(lǐng)域最有潛力，針對(duì)幾個(gè)重要的場(chǎng)景推出相應(yīng)的優(yōu)化芯片。而探境科技的目標(biāo)就是做支持所有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的通用型AI處理器。不僅在安防領(lǐng)域，也瞄準(zhǔn)了其他應(yīng)用場(chǎng)景。

魯勇認(rèn)為，探境科技基于SFA架構(gòu)的AI芯片，在優(yōu)化了存儲(chǔ)架構(gòu)的同時(shí)，能夠適用于智能家居、智能安防、智能穿戴、智能車載、智能外設(shè)等更多場(chǎng)景，低功耗低效能的解決更多問題。

目前，探境已量產(chǎn)了應(yīng)用這一架構(gòu)的語音識(shí)別芯片音旋風(fēng)611，視覺芯片今年下半年也將發(fā)布。

AI芯片，登高需防跌重

但實(shí)際上，近兩年，許多AI企業(yè)的芯片紛紛宣布流片，尤其針對(duì)安防領(lǐng)域的芯片并不少，但似乎還并未出現(xiàn)強(qiáng)勢(shì)的對(duì)傳統(tǒng)芯片的替代或繼任者。而作為一個(gè)芯片界的老兵，如何看待AI芯片行業(yè)的發(fā)展呢？

魯勇認(rèn)為，AI芯片確實(shí)是被公認(rèn)的一個(gè)國內(nèi)企業(yè)彎道超車的機(jī)會(huì)。相較于國外更看重云端場(chǎng)景，國內(nèi)有在邊緣端有大量市場(chǎng)，這為國內(nèi)AI企業(yè)在邊緣芯片的發(fā)展提供了良好的機(jī)會(huì)。

但國內(nèi)雖有很多公司關(guān)注對(duì)AI芯片的底層架構(gòu)的研發(fā)，也有不少AI芯片公司“只追求有，不追求好”，用拼湊的方式來做芯片。很多公司為了順應(yīng)市場(chǎng)形勢(shì)，將自己包裝為一個(gè)AI芯片公司。這樣就給市場(chǎng)造成了很大泡沫。并且，國內(nèi)AI芯片企業(yè)，也普遍缺乏后端設(shè)計(jì)的人才。

后端設(shè)計(jì)相對(duì)于前端的邏輯設(shè)計(jì)，更多涉及到芯片的工藝，也相對(duì)更需要豐富的經(jīng)驗(yàn)。國內(nèi)在后端設(shè)計(jì)人才上更為緊缺。因而，很多廠商會(huì)通過外包的方式做后端服務(wù)，來完成生產(chǎn)。這對(duì)芯片廠商來說，其實(shí)是一個(gè)很大的競(jìng)爭(zhēng)劣勢(shì)。

AI芯片，“登高”似乎也面臨著“跌重”的風(fēng)險(xiǎn)。

不過，大浪淘沙。在2017年就看到，并率領(lǐng)團(tuán)隊(duì)致力于解決AI芯片中的存儲(chǔ)問題，魯勇顯然對(duì)自己和探境科技都更有信心。

“芯片，作為一個(gè)贏者通吃的行業(yè)，對(duì)技術(shù)和產(chǎn)品的能力要求都非常高。行業(yè)最終會(huì)看到，技術(shù)和產(chǎn)品會(huì)主導(dǎo)AI芯片的格局。具備兩者實(shí)力的AI芯片公司，會(huì)最后存活下來。”魯勇說道。