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从“芯”开始,地平线是怎样“玩”起来的?

从“芯”开始,地平线是怎样“玩”起来的?

2018/3/21 15:29:35

最近的科技圈,要说啥最火?AI一定“脱不了干系”。而AI芯片又是AI技术发展中不可逾越的关键一环,是当前科技产业和社会关注的热点,不管是多好的AI算法,要想最终得到应用,就必须要通过芯片来实现。

AI芯片到目前为止还没有一个准确的定义,广义的讲,满足人工智能应用需求的芯片都可以称之为人工智能芯片。其实目前大部分的人工智能应用场景下,我们还是使用GPU、FPGA等已有的适合并行计算的通用芯片来实现人工智能算法。

但是回顾计算芯片发展史,新的计算模式一般都会催生新的专用计算芯片,因此在未来,人工智能专用芯片将会是发展的大方向,并且将会对传统计算架构产生颠覆性变革,这也是为什么人工智能芯片具有战略性的原因,它的发展不仅对于人工智能产业本身的意义重大,对当前全球芯片产业的市场格局也会带来深刻影响,对于中国而言,也许更是重大的赶超机遇。

人工智能大火之后,中国AI芯片企业便如雨后春笋般涌现出来。本期与非网《中国芯势力》,我们就来看看一个成立于2015年,拥有自研AI芯片架构的人工智能芯片企业——地平线。

余凯口中:让机器看懂你、听懂你,你不需要在身上披披挂挂的——这让方懿内心苦苦寻找的方向一下子明朗了。摇身一变,她就成为了地平线联合创始人。

陶婓雯怎么加入这个人工智能团队的,相关的介绍并不多。不过对于这个南京大学经济学学士、美国西北大学营销学硕士,先后就职于 Google 硅谷总部销售团队、百度美国研发中心的商务运营人才,能加入这个团队,也不足为奇。

地平线那些“特立独行”的模式

长期目标——追求芯片能效比

在某次接受媒体采访时,余凯表示道:“我们要不断的去追求芯片的能效比,在单位功耗的情况下能够处理更多更强大的神经网络计算。这个目标,我们在今后20年的时间里都会去不断的追求。同时这也是一个竞赛,业内所有人、所有企业都会参与的竞赛。”

追求能效比的意义在于,如果之前一款芯片只能做简单的。少量的任务。现在,在同样的功耗下,第二代芯片可以跑100个任务,第三代会在此基础上实更大突破和进步。

在余凯看来,这虽然是一个比喻,但其实真实的情况也基本上就是这样子的,基本是真实的反映。

第一个用户得是自己

地平线目前还没有大规模的商业应用,毕竟从创始到现在不过两三年,而芯片一做就至少两年,从芯片产品到具体的应用场景,这个过程更加漫长。另外,地平线是一家软硬结合的公司也成为了其优势,因为这样,地平线芯片的第一个用户其实就是其自己。

这样的话,技术更新迭代的速度就会更快。否则的话,不同厂家之间的沟通协调合作等会很繁琐,也比较费时费力。

自家的产品,自家先拿来用,不仅可以更好的检测产品性能,更重要的是能给市场提供使用场景导向。就像亚马逊在做Alexa的时候先是做的Echo,然后才把平台开放给其他伙伴。

如果是先做平台,而不做产品的话,市场就不免会感到困惑:你的东西怎么用呢,场景在哪里?

这样的话,整个推进市场的速度势必就会减慢。

“如果地平线现在就盈利,说明企业没有未来”

业内大多都知道的是,从成立以来,地平线并未实现盈利,不过,这家软硬一体的芯片公司早就已经开始赚钱了。

事实上,在未推出芯片产品以前,地平线已经通过卖软件实现了数千万元的营收,当时的芯片则来自英伟达。

性能上,征程1.0处理器能够处理摄像头拍摄的1080P@30帧的视频流,并最多对其中200+个物体进行实时的跟踪和识别,涉及行人、机动车、非机动车、车道线、交通标志牌、红绿灯等多类交通元素,可实现FCW前部碰撞预警、LDW车道偏离预警等驾驶辅助功能。此外,地平线还推出了基于征程1.0芯片的量产后装ADAS产品。

对于这颗芯片,身为地平线副总的黄畅也感慨第一次就能够做到这样的成绩已是比较幸运。

在第二代BPU架构伯努利中,地平线增加了其图像识别的细粒度,并加入了建模的能力。在基于FPGA进行验证的阶段,伯努利架构就已经可同时处理来自摄像头、雷达、激光雷达等传感器的最多8路数据,以期能在其上做无人车所必须的传感器数据融合功能。

从“芯”开始,地平线是怎样“玩”起来的?

图|BPU架构

由于细粒度得以提升,第二代BPU架构能够在像素级别进行感知,能够更精确地分辨出路面、人体、汽车、建筑、树木等物体,进行图像分割。此外,更精准、更多路的感知结果将最终为环境的建模服务,可以从各个角度进行观测。

从“芯”开始,地平线是怎样“玩”起来的?

图|地平线二代BPU感知能力演示

坚信BPU比CPU/GPU更适合自动驾驶

如果只有算法的进步,而计算的原器件(处理器)不相应进行迭代,就无法体现新技术的优势。即使经过精密设计过的CPU、GPU通用处理器也远远不能满足现今的计算需求,使得器件利用率变得相当低。

为此,地平线推出了自主设计研发的BPU架构。据介绍,地平线的BPU是一款典型的异构多指令多数据的系统,架构中心处理器是完整的系统,存储器架构设计进行了特别优化,能使数据自由传递,进行多种计算,让不同部件同时运转起来,提高AI运算的效率。

今天的地平线团队发展壮大到400多人,总部位于北京,在上海、南京和深圳都有研发中心。技术研发人员占到80%以上,包括算法研究和芯片设计等。

2016年,地平线拿到了千万级收入,来自自动驾驶方向的收入占了大部分。对于自动驾驶这块才刚刚做起来的蛋糕,竞争必定非常激烈,但从另外一个方面来看也未尝不是一件好事,有竞争才能促使行业不断向前推进。

从“芯”开始,地平线是怎样“玩”起来的?

至于未来,地平线能否在自动驾驶、AI领域驰骋甚至成为领头羊,还得密切关注市场动向。我们也期待有这么一颗“中国芯”在这样的高新技术行业闪闪发亮。

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