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[導讀]展會的四大主題是5G、人工智能、AR/VR和汽車技術,聚焦科技生態(tài)系統(tǒng)的一系列科技創(chuàng)新和成果在此發(fā)布。

CES ASIA 2019(亞洲消費電子展)在上海新國際博覽中心正式開幕,本次展會的四大主題是5G、人工智能、AR/VR和汽車技術,聚焦科技生態(tài)系統(tǒng)的一系列科技創(chuàng)新和成果在此發(fā)布。

在人工智能領域,所屬“初創(chuàng)企業(yè)展區(qū)”長江商學院(CKGSB)智造創(chuàng)業(yè)MBA項目,國內新興的神經(jīng)網(wǎng)絡加速器開發(fā)公司雪湖科技發(fā)布的Yolo_V3 Tiny加速器,為實現(xiàn)目標檢測功能提供硬件加速。其體現(xiàn)的低功耗、高速度和性價比,尤其以“GPU的兩倍吞吐量(throughput),一半時延(latency)”的優(yōu)勢,為云計算、自動駕駛、安防檢測、工業(yè)檢測、機器視覺等高性能計算應用的落地提供的解決方案,吸引了許多廠商的目光。

雪湖科技COO王韻表示,因為FPGA的靈活性和加速高性能,越來越受到包括智能駕駛在內的人工智能領域的關注。但FPGA上實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡的高門檻又限制了很多人工智能企業(yè)的使用。此次雪湖科技推出的神經(jīng)網(wǎng)絡加速器產(chǎn)品,可以避免繁瑣的開發(fā),實現(xiàn)即插即用,助力各類人工智能應用快速落地。

據(jù)介紹,Yolo_V3 Tiny加速器是雪湖科技深度學習加速器平臺的一員,可實現(xiàn)112FPS,時延9 ms的性能,相較于價格昂貴的GPUTeslaV100,吞吐量增加一倍,時延減少一半。支持多框架設計(Tensorflow,Caffe,Pytorch,MXNet,Matlab等),可快速移植至多種FPGA芯片(包括Xilinx,Altera等),保證高計算能力的同時不失高靈活擴展性。

而YOLO v3是物體檢測經(jīng)典模型YOLO的第三代版本,因其速度“快如閃電”,被業(yè)內稱為目標檢測之光,它由物體檢測領域的經(jīng)典論文YOLO(You Only Look Once)的兩位作者,華盛頓大學的Joseph Redmon和Ali Farhadi創(chuàng)作。2018年9月,YOLO v3正式發(fā)布,速度是v3最主要的提升,它比SSD速度提高3倍,比RetinaNet速度提高近4倍。而Yolo V3 Tiny,是為滿足嵌入式應用的場景而發(fā)布,現(xiàn)已成為最流行的目標檢測算法,據(jù)稱目前在??低?、百度、深蘭科技等主流AI公司的產(chǎn)品中均有應用。在新興的大眾消費領域,主要應用于新零售、智能駕駛等場景。

在本次展會上,汽車技術展區(qū)面積擴大了一倍,隨著5G時代的腳步臨近,商用自動駕駛汽車的發(fā)展蒸蒸日上,對于自動駕駛的賦能成為了展會最受關注的議題,其中,目標檢測無疑是智能駕駛的剛性需求。

當Yolo V3 Tiny應用于智能駕駛領域,在行車過程中,算法可將行人、汽車類型、交通燈等物體檢測分類,便于智能駕駛系統(tǒng)結合車載雷達等距離信息做出判斷,保障駕駛安全。

在智能駕駛領域,主流的神經(jīng)網(wǎng)絡算法的是GPU和FPGA。其中,新興的FPGA優(yōu)勢是,如果計算機需要改變,它可以被重新裝配。但是,最通用、最主流的方案仍舊是使用GPU,以并行處理大量數(shù)學運算。然而,隨著智能駕駛從L1直奔L5,目標檢測識別效率的要求快速提升,GPU因其體積大、吞吐量小、時延高、功耗大,不能滿足算力需求逐漸被詬病,這一期間,高速度、低延時的FPGA開始受到關注,這也為國產(chǎn)FPGA成長和突圍真正帶來了機遇。

由于高技術門檻和相應開發(fā)人才的補給“掣肘”,盡管各大車廠、FPGA廠商多方嘗試,此前,智能駕駛領域也尚未出現(xiàn)足夠令人滿意的FPGA解決方案,GPU長期占主要位置,雪湖科技的Yolo_V3 Tiny加速器的發(fā)布或將改善這一現(xiàn)狀。

新時代證券電子首席分析師吳吉森表示,根據(jù)中國產(chǎn)業(yè)信息網(wǎng)數(shù)據(jù),2018年全球FPGA芯片市場規(guī)模達到63.35億美元,考慮到5G和AI的加速推進,全球FPGA市場規(guī)模將持續(xù)快速增長,2025年有望達到125億美元,年復合增長率為10.22%。

按照下游應用拆分來看,2018年全球FPGA下游應用市場中,通訊領域市場份額最大,占比約為40%。FPGA具有低延時、高吞吐量等優(yōu)勢,正在受到智能駕駛領域的高度關注,在激光雷達,智能駕駛計算平臺等都會用到FPGA加速,我們認為FPGA在汽車領域具有廣闊的發(fā)展空間,根據(jù)中國產(chǎn)業(yè)信息網(wǎng)預測,到2025年汽車有望成為FPGA最大的應用領域,占比將達到29%。除芯片之外,F(xiàn)PGA的應用開發(fā)也一直是國內的瓶頸,我們相信像雪湖科技這樣公司的出現(xiàn)將會加速FPGA在應用端落地。

相對傳統(tǒng)算法的GPU,高效率、低成本的FPGA若得以普及,將為迭代迅速、需求巨大的智能駕駛等AI場景賦予新的勢能,對于消費者而言,無人駕駛更快地到來,新零售無人貨架靈敏度的提升,這些改變都將在更高效的算法、更優(yōu)異的深度學習加速器普及中悄然發(fā)生。

深度學習加速器平臺是雪湖科技自主研發(fā)的硬件加速器平臺,采用深度學習網(wǎng)絡&FPGA協(xié)同設計方案,針對各種人工智能應用的加速需求,使用自主架構優(yōu)化FPGA以達到最佳硬件加速性能,并提供模型部署服務。在保證高計算能力、低功耗的同時,提高靈活可擴展性,應對多種市場應用及算法,大幅縮短產(chǎn)品研發(fā)周期。

雪湖科技是一家全球領先的深度學習加速器開發(fā)商,公司專注于深度學習網(wǎng)絡&FPGA協(xié)同設計開發(fā)。創(chuàng)始人曾經(jīng)參與包括美國NASA在內的頂尖的FPGA加速項目。公司成立于2017年9月,獲得包括上市公司美圖公司在內的2輪風險投資。2018年被人工智能領域的著名媒體《機器之心》評為“中國十大最具潛力AI創(chuàng)業(yè)公司”。公司擁有完全自主知識產(chǎn)權,累計申請軟件著作權和專利20余項。其自主可控的底層FPGA加速技術和工具鏈所開發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡加速性能遠超行業(yè)平均水平??蔀槿斯ぶ悄?、金融計算、工業(yè)控制、軍工航天、生物醫(yī)藥、氣象研究等提供一站式FPGA加速技術解決方案。

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