日前，中國領先的視頻監(jiān)控芯片供貨商中星微電子發(fā)布，中國首款嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡處理器（NPU）“星光智能一號”的最新成果，該芯片已于實現(xiàn)量產(chǎn)。

　　單顆NPU由28納米工藝制造，能耗僅為400mW，可廣泛應用于高清視頻監(jiān)控、智能駕駛輔助、無人機、機器人等嵌入式機器視覺領域。

　　國家重點實驗室執(zhí)行主任張韻東介紹說，NPU采用了“數(shù)據(jù)驅(qū)動并行計算”的架構(gòu)，徹底顛覆了傳統(tǒng)的馮諾依曼架構(gòu)。這種數(shù)據(jù)流（Dataflow）類型的處理器，極大地提升了計算能力與功耗的比例，特別擅長處理視頻、圖像類的海量多媒體數(shù)據(jù)，使得人工智能在嵌入式機器視覺應用中可以大顯身手。

　　在不久前的人機大戰(zhàn)中，AlphaGo依靠模仿人腦生物機理的深度學習算法而擊敗人類。深度學習，是源于對生物人腦機理的仿生學研究而形成的一種人工智能算法。

　　作為深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡的一種，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN（Convolutional Neural Network）算法，已成為當前人工智能機器視覺領域的研究熱點。CNN算法模型的特性可以概括為海量的輸入數(shù)據(jù)、大規(guī)模的MAC運算、稀疏的權(quán)值矩陣、靈活的數(shù)據(jù)位寬和多樣的網(wǎng)絡拓撲等特性。

　　張韻東介紹，NPU是針對CNN的算法模型特性而專門設計的一款神經(jīng)網(wǎng)絡處理器。每個NPU處理器具有4個內(nèi)核（NPU Core），每個內(nèi)核有兩個數(shù)據(jù)流處理器（Dataflow Processor）， 每個數(shù)據(jù)流處理器具有8個長位寬或16個短位寬的SIMD（單指令多數(shù)據(jù)）運算單元。在一個時鐘周期內(nèi)可同時完成64個長位寬MAC運算或者128個短位寬MAC運算。每個NPU核具有38G Ops的長位寬處理能力或者76G Ops的短位寬處理能力。NPU的處理性能可以組成多核陣列來提升，也可以通過多芯片級聯(lián)的方式進一步擴展，以滿足更復雜的CNN網(wǎng)絡運算的性能需求。

　　“每個NPU核還具有256KB Level-2 Cache，以及整塊數(shù)據(jù)搬移（Block Data Access），片內(nèi)數(shù)據(jù)共享（Data-sharing Between Processor Units），提升數(shù)據(jù)流的吞吐效率。” 張韻東表示，在軟件方面，利用了稀疏數(shù)據(jù)優(yōu)化（Optimization for Sparse Data）等特性提高計算效率。“NPU支持Caffe、TensorFlow等多種神經(jīng)網(wǎng)絡框架， 支持AlexNet、GoogleNet等各類神經(jīng)網(wǎng)絡。”

　　與傳統(tǒng)CPU處理器相比，這種NPU處理器的信息處理能力要高出100倍甚至1000倍，能讓攝像頭變成“帶大腦的眼睛”，推動機器視覺等人工智能技術(shù)從高大上的科學實驗室走進尋常百姓家。