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06-18
3月25日，负责人与Horizo??n BPU算法的罗恒发起了一场名为“《地平线如何追求极致效能？》”的独特在线分享。
作为“地平线核心技术公开课系列”的“创始课程”，罗恒从当前AI芯片的最大挑战，到MLperf的理想与局限性，再到地平线BPU（大脑处理单元，地平线自主研发的人工智能）智能专用处理单元）。
机器架构的演变）得到了雄辩的讨论。
结合人工智能发展趋势，深入解析地平线通过软硬件结合挑战极限性能、再现“摩尔定律”的技术历程。
以下为编译分享——AI芯片的最大挑战。
2010年以来，AI芯片逐渐成为人们关注的趋势。
行业参与者都希望做出极具竞争力的芯片。
在种种挑战中，最大的挑战是算法快速发展与芯片缓慢迭代之间的矛盾。
以 DeepMind 在 2016 年提出的人工神经网络 WaveNet 为例。
它可以模仿难以辨别真假的人声。
然而，它的计算量太大，甚至无法在当时最强大的GPU上进行实时处理。
近一分钟的延迟让人真假难辨。
这一革命性突破从未真正得到应用。
2016年，经过算法优化的Paralle WaveNet将计算效率提高了三倍，谷歌成功将其应用到Google Assistant中。
如果一家公司准备在这个时候（年）推出一款用于嵌入式系统的芯片，那么让这项AI成果应用在手机等移动场景中，将是一个非常合理的选择。
但在2018年，算法再次优化，核心计算方式通过RNN和DalitedCNN升级为Spares RNN，可以让手机CPU运行。
2008年开发的芯片要到2018年才能上市，这是一个悲伤的故事，体现了算法快速发展与芯片缓慢迭代之间的矛盾。
AI算法快速演进的趋势回归到地平线主通道的视觉感知。
2016年AlexNet在ImageNet中的突破拉开了这波AI浪潮的序幕。
从2000年到2015年，出现了各种网络。
最初，他们致力于改进 ImageNet。
VGG模型的扩展太快并且受到GPU的限制。
以下模型开始适度考虑精度和计算能力之间的权衡，ResNet开始提供解决方案来扩展网络计算能力以获得不同的精度。
多年后，ImageNet的精度逐渐饱和，计算效率的优化受到关注。
算法实现开始追求更高的精度和更少的计算量。
SpueezeNet、MobileNet、ShuffleNet 是这一时期“新”卷积神经网络的代表。
与此同时，机器学习方法也开始用于自动搜索网络，以NASNet为代表，但主要是搜索网络子结构。
到了这一年，卷积神经网络架构的演化逐渐收敛，子结构收敛到MobileNet v2的子结构，模型扩展方法来自EfficientNet的Compoundscaling方法。
上述AI算法的演进趋势对AI芯片厂商之间的竞争产生了极其重要的影响：虽然芯片架构设计能力和芯片SOC能力非常重要，但由于算法在不断变化，设计出来的芯片如何能够应用在AI芯片中？当它问世时，它也可以符合算法的最新进展。
这将是现在乃至可预见的未来AI芯片竞争的关键点。
什么是更好的AI芯片？算法演进和芯片迭代之间的脱节是我们面临的挑战。
那么，AI芯片赛道上的玩家如何设定明确的目标呢？如何连接研究与市场、连接工程与开发，通过实际场景中最优代表性任务的测试来反映机器学习算法的演进？目前常见的基准测试是 MLPerf。
但实际上，MLPerf Inference V0.5使用的分类模型仍然是ResNet50和MobileNet V1，检测模型是MobileNet V1和RerNet34。
从这个角度来看，MLPerf Inference虽然是新的，但由于模型相对陈旧，已经落后了算法进展两年。
另外，由于定量模型的流行，MLPerf希望设计一个统一的标准，但最终因精度问题而选择降低标准（MobileNet）。
提交者和标准设计者之间的博弈使得模型无法按预期更新。
但地平线始终认为，评估AI芯片的真实性能需要与时俱进的标准。
因此，为了更严格地测试真实性能，选择了前文提到的目前视觉领域效率最高的MobileNet V2结构（EfficientNet不改变计算方式，SE结构也经过了验证） EfficientNetTPU 不是关键因素）。
实测显示，这两款技术领先两代的竞品，在MobileNet V2帧率方面明显落后于地平线征程二代芯片。
除了Horizo??n和Journey II以及两款基于当前视觉领域最高效的MobileNet V2结构的竞品的测试结果外，还需要考虑其他因素才能达到最终的能效。
对于芯片来说，最大的功耗不在于计算，而在于数据处理。
如何降低DDR（Double Data Rate SDRAM，双倍速率同步动态随机存储器）的吞吐量实际上是降低功耗的关键。
那个地方。
Horizo??n在这方面也做了针对性的优化。
虽然帧速率超过竞品芯片，但仅为竞品芯片 DDR 吞吐量的 1/4。
因此，一方面用户可以使用成本更低的DDR，另一方面我们也不能假设用户在加速模型时就独占DDR。
他们必须将带宽与 ISP、编解码器和各种应用程序一起使用。
正城二号DDR吞吐成本低廉，让用户可以充分利用算力，而不受DDR带宽的限制。
BPU 结合硬件和软件来创造终极性能。
早在2008年，当我们设计第二代BPU时，我们就观察到来自学术界的两个信号。
。
2016年，我们在Horizo????n关心的视觉任务和免费数据上快速验证了学术界的特殊信号Depthwise Convolution。
证明了Depthwise Convolution带来的效率提升。
然后我们做了初步优化，8bit量化了Depthwise Convolution模型，量化后的模型精度>浮点模型精度*0.99（半年后谷歌量化论文发表，但精度并不理想）；我们尝试使用1x1来扩大Depthwise Convolution核的数量，同时减少1x1卷积引入的计算量（类似于一年后发布的MobileNet v2）；尝试了不同的内核大小，发现将内核大小扩大到7可以仅以很小的计算成本提高精度（与两年后发布的相比）。
Mixconv论文一致）。
完成初步验证和优化后，我们制作了FPGA版本的BPU，后来演变为Matrix（获得2016年CES创新奖，是车辆智能和自动驾驶技术类别中唯一获得该奖项的中国产品） ）。
这辆车测试了我们所有的选择。
软件和硬件的结合，挑战极限性能及以上实际应用场景的验证、优化和打磨，为我们的架构设计提供了参考，让我们从一开始就针对未来算法趋势进行优化，这一点今天已经得到证明。
Horizo??n BPU研发路线图 可以说，Horizo??n最大的特点就是预测关键算法的发展趋势，在最重要的场景进行垂直渗透，并主动将其计算特性融入到架构设计中，使得AI处理经过两年的发展研发方面，该处理器在推出时仍然能够很好地适应最新的主流算法，同时确保满足最关键应用的需求。
因此，与其他典型的AI处理器相比，地平线的AI处理器能够随着算法的演进始终保持非常高的有效利用率，从而真正受益于算法创新带来的优势。
技术的先发优势推动商业化进程，引领商业落地探索又反哺技术进步。
在AI芯片的硬技术创新之路上，地平线将继续坚持深耕“算法+芯片+工具链”的基础技术平台。
预计地平线将在年内推出新一代车规级AI芯片，以人工智能赋能一切，让每个人的生活更安全、更美好！关于地平线“大牛讲堂”“大牛讲堂”秉承“为技术资讯而生”的理念，旨在通过分享人工智能领域的前沿观点、技术资讯、开发者经验，打造开放的科技。
人工智能芯片。
社区。
正如地平线怀抱开放心态，坚持芯片赋能一样，“大牛讲堂”也希望以同样开放的心态分享知识，与同行在AI道路上共同进步。
近期，我们推出了“地平线核心技术系列公开课程”，希望通过在线分享的方式让更多人了解AI芯片的前沿知识，传播科技的力量！雷锋网 雷锋网 雷锋网版权所有文章，未经授权禁止转载。
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