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愛芯科技CEO仇肖莘出席2021世界人工智能大會,推動邊側和端側的AI芯片快速發展

發布時間:2021-07-09 來源:愛芯科技 責任編輯:wenwei

【導讀】2021世界人工智能大會于昨日開幕,國內人工智能視覺芯片初創公司——愛芯科技董事長兼CEO仇肖莘博士受邀出席。在大會頭部論壇“智能芯片定義產業未來”論壇上,仇博士參與“創建AI,始于芯而不止于芯”圓桌座談并發言。她在會上透露,愛芯科技的第二顆芯片正在流片過程中,即將回片。仇肖莘表示,“愛芯科技希望盡自身努力,為世界的數字化和智能化新基建提供在邊緣側和端側的支持”。
 
 
本次世界人工智能大會以“AI賦能城市數字化轉型”為主題,探討人工智能技術創新與產業落地的前沿進展,廣泛傳遞城市數字化轉型的理念與價值,推動相關治理和規范形成全球共識。公開信息顯示,出席此次大會的包括AI領域的49位國內院士、13位國外院士、16位高校校長,25位國家級專業學會和協會理事長,以及該領域的科技龍頭企業、央企國企負責人、獨角獸和行業新銳企業創始人、CEO近150位。其中,“智能芯片定義產業未來論壇”是本次大會的頭部論壇之一,來自人工智能(AI)芯片產業鏈上下游的廠商、學術界代表600余人參加了大會。
 
論壇上,仇肖莘表示在過去幾年,算力逐漸從云端向邊緣側和端側轉移,云、邊、端協同成為發展主流,愛芯科技的芯片研發也秉持這一方向,“所以愛芯可以定義為:聚焦在邊緣側和端側的AI算力基礎計算平臺。”
 
公開資料顯示,愛芯科技自主研發的第一顆芯片AX630A是一款高性能、低功耗的人工智能視覺處理器芯片,功耗僅約3W,可實現57.6TOPS@800MHz 2w4f算力,等效算力達到28.8TOPS@800MHz INT4。不同網絡下,AX630A每秒處理幀數分別為3116和1356,遠超其他同類芯片產品,廣泛用于智能攝像頭、智能分析盒、智能加速卡、運動相機以及翻譯筆等硬件設備。
 
 
在AI發展之路上,探討芯片的形態是重要議題,仇肖莘的看法是,邊緣側和端側更傾向于專用芯片,以滿足功耗、面積、成本的限制,實現應用的垂直整合,“愛芯科技主要專注在人工智能視覺處理方向,所以我們就會把愛芯芯片的整體架構‘專門’為視覺處理進行優化。”
 
據悉,愛芯科技在芯片設計上將AI引入ISP,使ISP能夠不斷得到訓練;AI ISP突破了傳統ISP瓶頸,使得畫質增強,讓圖像更清晰;存算協同設計減少DDR讀寫,節省內存帶寬;混合精度深度學習,專有網絡加速單元,讓芯片和算法完美融合;VPU(新視覺處理單元)可實現智能視頻編碼,高效視頻壓縮,節省視頻存儲。
 
座談會上,與會嘉賓就從業者最為關心的行業前景展開熱議,對此,仇肖莘表示,“邊緣側現在的確是百花齊放的狀態,因為邊緣側的應用本身就是多樣化的,所以在每一個細分賽道都有可能出現一個新的企業,去專注于該細分市場的芯片研發。”在肯定初創企業潛力的同時,她又提出芯片需要規模化才能產生利潤,這就導致并購整合的行業發展趨勢:“當前國外的芯片公司,小公司很少,而平臺型芯片公司較多。平臺化能夠提升企業抗風險能力,規模化后又持有成本優勢,為研發做足財務儲備。”她認為,中國芯片市場當前正處于百花齊放的狀態,這種狀態在現階段具有非常強的生命力。而再過幾年,行業在經歷市場驗證后,或許會逐漸走向整合。
 
與會者也對AI芯片是否能突破摩爾定律進行了展望。對于這個問題,仇肖莘提供了另外一個思考角度:“純粹拼算力并不是聰明的做法,因為目前NPU真實的利用率大致在15%,最多做到20%,這其實是對整個AI算力的極大浪費。”對此,愛芯科技的做法是在端側、邊緣側提升能效比。例如,在限定的物理核心基礎上,盡可能把利用率提高到50%甚至80%,以此得到四倍或者更高的算力。“如何提高能效比,對于我們來說,是一個非常重要的研究方向”,仇肖莘說。
 
論壇的最后,在展望未來行業發展時,仇肖莘將AI芯片企業形容為一個賦能者,“我們將周圍世界的信息,以最有效的方式收集起來,并根據這些信息去進行有效的判斷和控制。我相信這個市場本身非常廣闊,AI應用的進一步落地,也能夠給社會帶來非常深刻的變化。”
 
關于愛芯科技
 
愛芯科技成立于2019年5月,致力于打造世界領先的AI芯片。愛芯組建了從芯片設計、研發到生產的全功能團隊,核心成員均參與過10顆以上芯片的設計和生產,在產品規劃和產品落地上具有豐富經驗。
 
愛芯專注于高性能、低功耗的人工智能視覺處理器芯片研發,并自主開發面向推理加速的神經網絡處理器。集強大算力與超低功耗于一體,愛芯通過神經網絡提升畫質,支持物體檢測、人臉識別等多種AI視覺任務。
 
基于算法、芯片、產品的垂直整合,愛芯科技為合作伙伴提供全棧式解決方案,幫助客戶實現最新技術的快速落地。公司核心技術產品廣泛適用于智慧城市、智慧零售、智能社區、智能家居、物聯網設備等多個領域。
 
 
免責聲明:本文為轉載文章,轉載此文目的在于傳遞更多信息,版權歸原作者所有。本文所用視頻、圖片、文字如涉及作品版權問題,請聯系小編進行處理。
 
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