愛芯元智混合精度NPU正式啟用中文名稱“愛芯通元”

7月19日消息，愛芯元智宣布企業(yè)核心技術混合精度NPU正式啟用中文名稱“愛芯通元?”。與此同時，愛芯元智聯(lián)合創(chuàng)始人、副總裁劉建偉在第三屆中國集成電路設計創(chuàng)新大會暨無錫IC應用博覽會（ICDIA 2023）的“AIoT與ChatGPT”專題論壇上，受邀做《愛芯元智AX650N Transformer端邊落地平臺》主題演講，并介紹了第三代SoC芯片AX650N在端側、邊緣側部署Transformer的領先優(yōu)勢。

近年來，AIoT行業(yè)規(guī)?？焖俪砷L，不僅是各大傳統(tǒng)行業(yè)智能化升級的最佳通道，也是未來物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的重要方向。同時，自2022年底發(fā)布以來，以ChatGPT為代表的大模型引發(fā)國內(nèi)外科技巨頭的紛紛布局，人工智能發(fā)展也進入了一個全新的時代?？梢钥吹?，伴隨著AIoT以及AI大模型的快速發(fā)展，底層硬件的數(shù)據(jù)存儲、計算性能、圖形處理能力都面臨著極高的要求。

在愛芯元智看來，大模型具有通識能力，能夠降低人工智能在場景落地的成本，而未來，每一個人都可能在終端擁有一個智能助手。在人工智能發(fā)展的過程中，愛芯元智提供的則是芯片基建，即通過人工智能芯片提供感知與計算的基礎能力，助力AI在端側邊緣側的落地。

感知層面，愛芯元智致力于讓攝像頭看得更清，從而打造物理世界的數(shù)字化入口；計算層面，愛芯元智致力于讓攝像頭看得懂，將為各種AI模型在端側和邊緣側的落地提供更高的算力基礎。本次ICDIA 2023現(xiàn)場，愛芯元智正式公布了混合精度NPU的官方中文名“愛芯通元?”，意在為各種智能算法提供基本算力支撐，讓智能在端側和邊緣側對世界產(chǎn)生更深入的理解，助力更美好的生活。

定位人工智能感知與邊緣計算基礎算力平臺，愛芯元智自2019年成立以來便聚焦感知與計算基礎能力，自主研發(fā)了愛芯智眸?AI-ISP和愛芯通元?混合精度NPU兩大核心技術。后者通過減少內(nèi)存墻和功耗墻的阻礙，在端側邊緣側面積、功耗受限的情況下，以更高的有效算力支持更多的智能算法，降低AI部署成本。

目前，愛芯元智已完成四代多顆芯片產(chǎn)品的研發(fā)和量產(chǎn)工作，并逐漸落地智慧城市、智能駕駛和AIoT三大市場?！斑@些市場都將感知和計算作為基本能力，這也是愛芯元智選擇不同市場的邏輯”，劉建偉表示。

在AI芯片設計開發(fā)時，愛芯元智高度重視應用、算法與NPU的深度結合。應用方面，愛芯元智通過數(shù)據(jù)流優(yōu)化、前后級處理加速來實現(xiàn)更高的性能；算法方面，愛芯元智會通過算子加速、網(wǎng)絡微結構加速、內(nèi)存優(yōu)化等設計，從算法的角度來提高硬件的利用率；同時，愛芯通元?混合精度NPU是一個異構多核系統(tǒng)，并且內(nèi)置多核硬件調(diào)度機制減少對CPU的占用，讓系統(tǒng)應用跑得更快。

基于應用、算法與NPU聯(lián)合優(yōu)化的設計理念，愛芯元智推出的邊緣側、端側人工智能處理器芯片均具有高性能、低功耗等優(yōu)勢，其第三代高算力、高能效比SoC芯片AX650N更成為Transformer最佳落地平臺。

實測數(shù)據(jù)顯示，愛芯元智AX650N不僅在傳統(tǒng)的CNN網(wǎng)絡上性能優(yōu)異，在端側部署Transformer網(wǎng)絡SwinT也表現(xiàn)出色，實現(xiàn)了361FPS的高性能、80.45%的高精度、199 FPS/W的低功耗以及原版模型且PTQ量化的極易部署能力。同時，AX650N還支持低比特混合精度，用戶如果采用INT4，可以極大地減少內(nèi)存和帶寬占用率，從而有效控制端側邊緣側部署的成本。

目前，愛芯元智AX650N已適配ViT/DeiT、Swin/SwinV2、DETR等Transformer模型，最先進的計算機視覺自監(jiān)督模型DINOv2也在AX650N上達到了30幀以上的運行結果。為了幫助開發(fā)者對Transformer做更好的落地嘗試，愛芯元智還推出了基于AX650N的面向生態(tài)社區(qū)和行業(yè)應用的開發(fā)套件“愛芯派Pro”，助力探索更豐富的產(chǎn)品應用。

面對大模型掀起的新一輪AI熱潮，愛芯元智AX650N也將針對Transformer結構進行進一步優(yōu)化，并且將探索多模態(tài)方向的Transformer模型。愛芯元智希望通過感知和計算核心技術，加速端側邊緣側智能落地，真正實現(xiàn)普惠AI，讓人們的生活更加美好。

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