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專(zhuān)注邊緣AI的耐能智能獲得新一輪投資

我快閉嘴 ? 來(lái)源:半導(dǎo)體行業(yè)觀察 ? 作者:半導(dǎo)體行業(yè)觀察 ? 2021-01-20 16:24 ? 次閱讀
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專(zhuān)注邊緣AI的耐能智能成立于美國(guó)的圣地亞哥,目前宣稱(chēng)獲得了來(lái)自鴻海和華邦電子的投資。

耐能與投資者將在AI領(lǐng)域展開(kāi)緊密合作,雙方建立戰(zhàn)略合作關(guān)係。據(jù)悉,耐能將加入由鴻海一手打造的 MIH 電動(dòng)車(chē)的開(kāi)放平臺(tái)。MIH在成立之初就把耐能作為了其合作伙伴,此次將與鴻海共同合作開(kāi)發(fā)汽車(chē)行業(yè)中的AI應(yīng)用領(lǐng)域。此外,耐能和鴻海的合作也將共同推進(jìn)工業(yè)4.0。耐能和華邦電子將致力于開(kāi)發(fā)基于AI的微控制器MCU)和內(nèi)存計(jì)算(Memory Computing )。

早前,耐能已獲得來(lái)自李嘉誠(chéng)旗下的Horizons Ventures領(lǐng)投的4000萬(wàn)美元。除此之外,亦獲得來(lái)自阿里巴巴創(chuàng)業(yè)者基金、CDIB、奇景光電高通、中科創(chuàng)達(dá)、偉詮、紅杉資本子基金Cloudatlas等全球知名資本青睞,共計(jì)獲得超過(guò)7300萬(wàn)美元的A輪投資。

耐能創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官劉峻誠(chéng)博士(Albert Liu)說(shuō):“在眾多公司削減研發(fā)投入的時(shí)候,我們感謝投資者相信耐能所做的工作。耐能是一家年輕的公司,自2015年成立以來(lái)已經(jīng)取得了很多成就,我們爭(zhēng)取在未來(lái)取得更多成就,而這背后離不開(kāi)像鴻海和華邦電子等眾多投資者的支持。對(duì)于推進(jìn)AI 芯片的發(fā)展來(lái)說(shuō),這是一個(gè)令人興奮的時(shí)刻,而耐能將持續(xù)在這個(gè)領(lǐng)域中發(fā)揮至關(guān)重要的作用。

耐能提供完整的端到端軟硬件解決方案,可在移動(dòng)設(shè)備,個(gè)人計(jì)算機(jī)和IoT(包括智能家居設(shè)備,監(jiān)控,支付和智能汽車(chē))中實(shí)現(xiàn)設(shè)備上邊緣AI的推理。耐能解決方案增大了基于云的AI,以加速設(shè)備上的AI推理。據(jù)了解,空調(diào)巨頭格力和自動(dòng)駕駛軟件公司Teraki等都是其合作客戶(hù)。

劉峻誠(chéng)博士補(bǔ)充說(shuō):“我們很高興能同合作伙伴和投資者一起前進(jìn)。2020年對(duì)于耐能來(lái)說(shuō)是重要的一年,我們發(fā)布了KL720,并加入了高通前臺(tái)北工程研發(fā)總經(jīng)理陳俊宇(Davis Chen)等大將。除了與我們的投資者進(jìn)行合作項(xiàng)目開(kāi)發(fā)外,計(jì)劃將在2021年發(fā)布更多的芯片。邊緣AI對(duì)許多人來(lái)說(shuō)仍舊是一個(gè)比較新概念,我們期待把這項(xiàng)技術(shù)帶給每個(gè)人?!?/p>

隨著邊緣 AI行業(yè)的快速興起,基于耐能對(duì)其早期的技術(shù)投資以及商業(yè)化的布局,從而使其處于行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)地位,其邊緣AI技術(shù)在市場(chǎng)上得到了廣泛的應(yīng)用。

耐能多款產(chǎn)品助力

據(jù)了解,耐能現(xiàn)在推出了包括神經(jīng)處理單元(NPU)、KL520和KL720 及其解決方案。其中,耐能NPU提供經(jīng)市場(chǎng)驗(yàn)證過(guò)的解決方案,滿(mǎn)足低功能,低熱分布和復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算需求。

KL520和KL720則是公司推出的兩款A(yù)I芯片。據(jù)之前報(bào)道,Kneron KL520使用聯(lián)電40nm工藝打造,搭配有兩個(gè)Arm Cortex-M4內(nèi)核和自研的NPU。而這兩個(gè)Arm內(nèi)核在SoC中分別扮演系統(tǒng)控制(ARM Cortex-M4@200MHz)和AI協(xié)處理器(ARM Cortex-M4@250MHz)的角色。而整個(gè)芯片的算力可以做到算力最高可達(dá)345GOPS (300MHz) ,平均功耗僅為500mW。能加速了來(lái)自耐能以及第三方大眾設(shè)備上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,從而方便了日常設(shè)備中實(shí)現(xiàn)2D / 3D視覺(jué)識(shí)別以及音頻識(shí)別。適用于結(jié)構(gòu)光、ToF、雙目視覺(jué)等3D傳感技術(shù)并計(jì)算不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,且兼具規(guī)格、性能、成本等多重優(yōu)點(diǎn),解決3D模組相對(duì)較貴、芯片成本高和硬件功耗高等問(wèn)題。

來(lái)到KL720,則是一款能夠支持4K圖像,全高清(1080p)視頻和自然語(yǔ)言音頻處理,從而使設(shè)備可捕獲更多細(xì)節(jié)進(jìn)行面部以及對(duì)音頻進(jìn)行識(shí)別的能力。據(jù)了解,除了集成耐能自研的KDP 720 NPU外,還集成了CadenceDSP,充當(dāng)協(xié)處理器的功能。此外,耐能還為這個(gè)新SoC集成了Arm Cortex-M4 內(nèi)核,為終端的設(shè)計(jì)提供更多的控制支持。

與上一代的KL520芯片相比,KL720 NPU的頻率從300Mhz提高到700Mhz,其在8-bit模式峰值速率也從上一代的345GOPS, 576MAC/cycle提升到這一代的1.5TOPS, 1024 MAC/cycle;用于控制的M4內(nèi)核的頻率也從上一代的200Mhz提升到這一代的400Mhz;關(guān)于這個(gè)新芯片,還有一點(diǎn)值得強(qiáng)調(diào)一下,那就是他們的AI協(xié)處理器從上一代ARM Cortex-M4改換為這一代的DSP,因?yàn)镈SP的特性,這無(wú)疑將進(jìn)一步增加他們新款SoC的實(shí)力。

除了硬件以外,耐能提供的邊緣AI算法,能夠根據(jù)最新的NIST測(cè)試結(jié)果,機(jī)器學(xué)習(xí)算法,已經(jīng)嵌入進(jìn)行業(yè)最小的內(nèi)存中,其中包括了面部檢測(cè),面部識(shí)別,身體檢測(cè)和手勢(shì)識(shí)別等技術(shù)。

可重構(gòu)是其技術(shù)亮點(diǎn)

據(jù)耐能之前的介紹,邊緣 AI解決方案具備可重構(gòu)技術(shù)特點(diǎn)。在KL520上,他們就表示,公司在此款產(chǎn)品上采用了可重構(gòu)的芯片設(shè)計(jì),增加了芯片的靈活性,這也是它能夠同時(shí)滿(mǎn)足面部、身體、手勢(shì)、物品、場(chǎng)景、車(chē)型、車(chē)牌等多種圖像識(shí)別應(yīng)用的加速需求的原因。再搭配其壓縮技術(shù)和動(dòng)態(tài)儲(chǔ)存資源配置技術(shù),可以讓芯片進(jìn)一步提升其資源利用率。從而可以根據(jù)設(shè)備上的應(yīng)用需求在音頻識(shí)別和2D / 3D視覺(jué)識(shí)別之間進(jìn)行實(shí)時(shí)切換。此外,這種可重構(gòu)技術(shù)不但可兼容大眾主流的AI框架,如Tensor Flow,ONNX,Keras,Caffe和PyTorch等,同時(shí)可兼容主要的CNN模型包括VGG16,ResNet,GoogleNet,YOLO,Tiny YOLO,LeNet,MobileNet, Densenet等。

基于耐能的可重構(gòu)技術(shù)特點(diǎn),從而可實(shí)現(xiàn)其對(duì)Edge AI Net以及AIoT 3.0的愿景。簡(jiǎn)而言之,Edge AI Net將使AI民主化,并以更少的天網(wǎng)創(chuàng)建更多的Wall-E和EVA。Edge AI Net允許Edge AI設(shè)備彼此通信,從而創(chuàng)建不依賴(lài)于集中式云AI服務(wù)的集體行動(dòng)平臺(tái)。

耐能靠其性能和功耗之間的完美平衡,內(nèi)存占用量以及低成本的解決方案,使其在邊緣AI領(lǐng)域中一直處于領(lǐng)先地位。此外,其性能遠(yuǎn)高于其模型“大小”級(jí)別,這在2019年NIST面部識(shí)別供應(yīng)商測(cè)試中得到了有力驗(yàn)證,而許多情況下如存儲(chǔ)空間、尺寸和電源受限時(shí)其平衡性至關(guān)重要,其包括了日常應(yīng)用如攝像頭、智能門(mén)鈴、智能門(mén)鎖、智能手機(jī)等。另外,其解決方案兼容主要的AI平臺(tái),并且可進(jìn)行實(shí)時(shí)可重構(gòu)技術(shù)適應(yīng)不同的應(yīng)用需求。
責(zé)任編輯:tzh

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