"本次课程主要探讨了低功耗物联网AI芯片在计算机视觉任务中的应用,由嘉楠科技AI产品部高级经理翟新刚讲解。课程内容涵盖了物联网计算面临的挑战、针对物联网的KPU架构特点、K210 AI芯片的开发详解以及实际应用案例。"
在物联网(IoT)计算领域,面临着多重挑战。随着2010年以来服务器计算能力的迅速提升,物联网设备产生的数据量也同步增长,但这种增长速度远超过计算能力的进步。这导致了处理延迟增大、部署成本提高、系统复杂性增加、存储空间受限、计算资源不足、带宽限制以及传输不稳定性等问题。数据量的急剧增加使得带宽提升无法跟上,从而造成严重的延迟问题,影响用户体验。此外,高昂的运维成本和有限的计算能力成为物联网发展的瓶颈。
面对这些挑战,AIoT(人工智能物联网)的概念应运而生。AI的引入使得物联网设备能够处理和分析数据,实现智能化决策,优化连接效率,从单纯的万物互联进化为万物智联。5G技术的发展为AIoT提供了高速率、低延迟的通信基础,使得边缘计算和AI能在更多设备上应用,形成新的商业模式。
神经网络加速器KPU(Kernel Processing Unit)是解决物联网计算挑战的关键。以嘉楠科技的K210 AI芯片为例,它采用双核64位RISC-V架构,设计有高性能、高位宽和高吞吐能力的处理器,专为低功耗AI任务设计。KPU单元实现了高能效比的神经网络运算,例如在400MHz工作频率下,其性能达到1TOPS,功耗仅为0.35W,适合边缘计算场景。芯片还包括音频预处理单元,支持8路麦克风阵列预处理,以及512点FFT加速,增强对声音信号的处理能力。另外,高性能浮点运算处理单元则负责单精度浮点加速,进一步提升了芯片的计算能力。
K210 AI芯片的开发工具帮助开发者进行高效的算法部署和应用开发。通过这款芯片,可以实现各种计算机视觉任务,如图像识别、目标检测等,适用于智能家居、智能安防、自动驾驶等多个领域。课程中详细介绍了基于KPU的K210芯片如何在实际场景中落地,展示了AI技术如何赋能物联网,克服传统物联网计算的局限,推动行业的创新与发展。