宝石流云|人工智能芯片杀出一匹黑马：Kneron( 二 )
英特尔表示 ， 这种芯片的运行速度一般可达4级 ， 在进行深度神经网络推断时 ， 其性能可达1级 。 这样做的代价是最小的TDP为1.5瓦 ， 因此该芯片的总体性能为2.67TOPS /瓦 ， DNN推理性能为0.67TOPS /瓦 。
此外 ， Myriad X 还有四个 C 编程 128 位 VLIW 向量处理器 ， 来自 Myriad 2 的可配置 MIPI 通道 ， 以及扩展的 2.5 MB 片上存储器 ， 更多固定功能的图像／视觉加速器 。 像 Myriad 2 中的一样 ， Myriad X 的向量单元是针对计算机视觉工作负载优化的专门 SHAVE 处理器 。 Myriad X 同样也支持最新的 LPDDR4 。 在随附的发布视频中 ， Movidius 通过核心图展示了 Myriad X 功能 。
Myriad X 的另一个新功能是 4K 硬件编码 ， 支持 30 Hz (H.264/H.265) 和 60 Hz (M/JPEG) 的 4K 硬件编码 。 在接口方面 ， Myriad X 支持 USB 3.1 和 PCIe 3.0 ， 两者对于 Myriad VPU 系列都是新功能 。 所有这一切都在 Myriad 2 一样的2W 的包络功率内完成 ， 更准确地说是 1W 。
显而易见 ， Myriad X 很多相同的 Myriad 2 功率的额外性能似乎来自其新的 16 FFC TSMC 进程节点 。 在从 28nm 平面工艺缩小到 16nm FinFET 的情况下 ， Movidius 能够将功率节省投入到上升时钟（upped clock）以及更多的 SHAVE 处理器、加速器、接口和内存中 ， 所有这些都具有相似的封装尺寸 。 虽然英特尔确实有自己的晶圆厂 ， Movidius 表示在英特尔 2016 年的收购之前 ， Myriad X 已在良好研发之中 ， 并且 16nm FFC 是选择的节点 。 16nm FFC 迭代发生于在 28nm HPM 和 HPC 成为 Myriad 2 的典型体现之后 。
Kneron KL720 NPU
最后 ， 本文的主角Kneron的KL720 AI SoC 。
该芯片的核心是Kneron的神经处理单元(NPU) 。 NPU是专门为边缘设备设计的 ， 他们介绍在小区域内可提供高计算性能和低功耗 。
KL720的功率为每瓦0.9次 ， 最高可达1.5次 。 该芯片还可以处理1080P的4K静止图像和视频 ， 并提供面部识别的3D传感功能 。
它还为自然语言处理应用程序提供了新的音频识别工具 。
VPU vs. TPU vs. NPU
当比较这三种人工智能芯片时 ， 我们看到了很多相似之处和不同之处 。
除了不同的人工智能处理器(TPU, VPU, NPU)之外 ， 这些芯片的性能也不同 。 虽然英特尔的芯片可以达到4 TOPS ， 但它减慢了运行DNN推断 。 这使得谷歌的Edge TPU成为三款中最快的——具体来说 ， 是英特尔的四倍 。 在推理速度方面 ， Kneron的芯片也超过了英特尔的芯片 ， 最多能增加50%左右 。
在能效方面 ， 谷歌胜出 。 Edge的TPU为2 TOPS / watt ， 而KL720的TPU为0.9 TOPS / watt ， 英特尔的TPU为.67TOPS / watt 。
然而 ， 谷歌失败的地方在于可访问性 。 由于你不能购买去作为一个独立设备的Edge TPU ， 设计师不能将TPU单独纳入他的设计中 。 从这个意义上说 ， Kneron宣称自己是市场上最大的竞争对手似乎胸有成竹 ， 因为它提供了比其他独立芯片(即英特尔的Movidius Myriad X)更好的能效和速度 。
总的来说 ， 这三款设备都是非常令人印象深刻的 ， 它们将有助于引领边缘计算的未来 。
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