電子發燒友網報道(文/周凱揚)在去年底由晶心科技舉辦的RISC-V CON上,英特爾RISC-V投資部門的總經理Vijay Krishnan闡述了自己的Pathfinder for RISC-V計劃。通過搭建這個平臺,英特爾將助力解決RISC-V軟件開發生態上的挑戰,并表示首先側重于AIoT和邊緣端市場。 但我們也都知道這一計劃持續不到半年就被砍了,可即便如此,RISC-V在AIoT領域的探索也早早就已經處于進行時了。針對AIoT和邊緣側AI開發的RISC-V芯片、開發板也都紛紛上市,為RISC-V搶占這一市場的份額添磚加瓦。 GreenWave-GAP9 法國公司GreenWave作為一家面向電池供電IoT設備市場的廠商,主要產品就是超低功耗的RISC-V應用處理器,GAP系列。他們率先推出的GAP8就是一個用于大規模智能邊緣設備部署的IoT應用處理器,但由于算力并不高,所以只能負責一些占用管理、人臉識別、關鍵詞識別之類的簡單任務。 而他們的第二代產品GAP9則是一款為TWS降噪耳機設計的RISC-V芯片,做到超低延遲的同時,使用神經網絡來完成聲學場景檢測、降噪、3D環繞和ASRC等功能。其實用于高端TWS耳機主動降噪的低延遲RISC-V早已面世并大規模出貨了,即中科藍訊的藍訊迅龍系列。而GreenWave的GAP9為了進一步增加算力,則在其架構中塞入了1個RISC-V控制器核心,9個RISC-V計算核心和AI加速器。
嘉楠的勘智K210作為2019年發布的一款RISC-V芯片,采用了雙核64位CPU的算力,在300mW的功耗下即實現了1TOPS的算力。而且在神經網絡加速器KPU的助力下,該芯片可以直接在本地處理人臉識別、圖像識別等機器視覺任務,可廣泛應用于門禁、智能水電表等應用中,陸吾智能甚至將其用于XGOmini這樣的四足機器狗中。 而嘉楠科技于2021年發布的勘智K510,則是一款定位中高端邊緣AI推理的芯片,將其神經網絡加速器KPU升級到了2.0版本,不僅降低了芯片功耗,還將算力提升了3倍,單芯片算力高達2.5TFLOPS,支持INT8和BF16兩種精度,也支持TensorFlow、PyTorch等主流框架。
小結
從RISC-V在AIoT目前的布局情況來看,產品主要面向TWS、音頻/圖像檢測與識別、智能抄表和智能家居等對AI算量不高的應用,但它們仍在繼續推進更高的算力和更多的深度學習框架支持。相信在優秀RISC-V IP核、低功耗、可編程和向量擴展等優勢的吸引下,未來我們能在該領域看到更多的RISC-V產品。
固然RISC-V在AIoT這個市場已經取得了不小的進展,也有了與主流的Arm生態一戰之力,但后者的智能生態依然是全方位的。在超低功耗的IoT設備和傳感器應用上,RISC-V至少在性能上已經不輸于人了。但到了智能設備、智能網關、本地服務器乃至云端,需要的AI算力是成倍提升的,雖然不少RISC-V IP廠商都已經開始主推AI核心了,但我們仍然需要更多落地的RISC-V AI處理器。
GAP9處理器 / GreenWave
GreenWave表示GAP9的設計完美契合處理神經網絡和DSP負載,同時又能通過可調整的動態頻率和時鐘門控提供能效極高的可編程算力,在MLPerf Tiny v1.0的推理跑分中獲得了超低的能耗表現。不過這類芯片最終還是得大規模量產和出貨才能獲得市場認可,從剛獲得2000萬歐元融資的聲明中,GreenWave稱將加大GAP9的產量,并開始下一代GAP處理器的研發。 嘉楠-勘智K510嘉楠的勘智K210作為2019年發布的一款RISC-V芯片,采用了雙核64位CPU的算力,在300mW的功耗下即實現了1TOPS的算力。而且在神經網絡加速器KPU的助力下,該芯片可以直接在本地處理人臉識別、圖像識別等機器視覺任務,可廣泛應用于門禁、智能水電表等應用中,陸吾智能甚至將其用于XGOmini這樣的四足機器狗中。 而嘉楠科技于2021年發布的勘智K510,則是一款定位中高端邊緣AI推理的芯片,將其神經網絡加速器KPU升級到了2.0版本,不僅降低了芯片功耗,還將算力提升了3倍,單芯片算力高達2.5TFLOPS,支持INT8和BF16兩種精度,也支持TensorFlow、PyTorch等主流框架。
勘智K510開發套件 / 嘉楠科技
可以說,K510的出現,進一步增加了在AIoT和邊緣側AI上的算力和精度。而且由于K510還搭載了3D ISP,可以進行圖像降噪、畸變矯正等處理任務,對于AIoT和邊緣側AI常見的低照度環境和廣角鏡頭來說起到了決定性的作用。像上面提到的機器狗應用,也可以因為這龐大的算力來完成更復雜的手勢識別、人體姿態識別等工作。小結
從RISC-V在AIoT目前的布局情況來看,產品主要面向TWS、音頻/圖像檢測與識別、智能抄表和智能家居等對AI算量不高的應用,但它們仍在繼續推進更高的算力和更多的深度學習框架支持。相信在優秀RISC-V IP核、低功耗、可編程和向量擴展等優勢的吸引下,未來我們能在該領域看到更多的RISC-V產品。
固然RISC-V在AIoT這個市場已經取得了不小的進展,也有了與主流的Arm生態一戰之力,但后者的智能生態依然是全方位的。在超低功耗的IoT設備和傳感器應用上,RISC-V至少在性能上已經不輸于人了。但到了智能設備、智能網關、本地服務器乃至云端,需要的AI算力是成倍提升的,雖然不少RISC-V IP廠商都已經開始主推AI核心了,但我們仍然需要更多落地的RISC-V AI處理器。
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