电子发烧友网报道(文/周凯扬)在去年底由晶心科技举办的RISC-V CON上,英特尔RISC-V投资部门的总经理Vijay Krishnan阐述了自己的Pathfinder for RISC-V计划。通过搭建这个平台,英特尔将助力解决RISC-V软件开发生态上的挑战,并表示首先侧重于AIoT和边缘端市场。 但我们也都知道这一计划持续不到半年就被砍了,可即便如此,RISC-V在AIoT领域的探索也早早就已经处于进行时了。针对AIoT和边缘侧AI开发的RISC-V芯片、开发板也都纷纷上市,为RISC-V抢占这一市场的份额添砖加瓦。 GreenWave-GAP9 法国公司GreenWave作为一家面向电池供电IoT设备市场的厂商,主要产品就是超低功耗的RISC-V应用处理器,GAP系列。他们率先推出的GAP8就是一个用于大规模智能边缘设备部署的IoT应用处理器,但由于算力并不高,所以只能负责一些占用管理、人脸识别、关键词识别之类的简单任务。 而他们的第二代产品GAP9则是一款为TWS降噪耳机设计的RISC-V芯片,做到超低延迟的同时,使用神经网络来完成声学场景检测、降噪、3D环绕和ASRC等功能。其实用于高端TWS耳机主动降噪的低延迟RISC-V早已面世并大规模出货了,即中科蓝讯的蓝讯迅龙系列。而GreenWave的GAP9为了进一步增加算力,则在其架构中塞入了1个RISC-V控制器核心,9个RISC-V计算核心和AI加速器。
嘉楠的勘智K210作为2019年发布的一款RISC-V芯片,采用了双核64位CPU的算力,在300mW的功耗下即实现了1TOPS的算力。而且在神经网络加速器KPU的助力下,该芯片可以直接在本地处理人脸识别、图像识别等机器视觉任务,可广泛应用于门禁、智能水电表等应用中,陆吾智能甚至将其用于XGOmini这样的四足机器狗中。 而嘉楠科技于2021年发布的勘智K510,则是一款定位中高端边缘AI推理的芯片,将其神经网络加速器KPU升级到了2.0版本,不仅降低了芯片功耗,还将算力提升了3倍,单芯片算力高达2.5TFLOPS,支持INT8和BF16两种精度,也支持TensorFlow、PyTorch等主流框架。
小结
从RISC-V在AIoT目前的布局情况来看,产品主要面向TWS、音频/图像检测与识别、智能抄表和智能家居等对AI算量不高的应用,但它们仍在继续推进更高的算力和更多的深度学习框架支持。相信在优秀RISC-V IP核、低功耗、可编程和向量扩展等优势的吸引下,未来我们能在该领域看到更多的RISC-V产品。
固然RISC-V在AIoT这个市场已经取得了不小的进展,也有了与主流的Arm生态一战之力,但后者的智能生态依然是全方位的。在超低功耗的IoT设备和传感器应用上,RISC-V至少在性能上已经不输于人了。但到了智能设备、智能网关、本地服务器乃至云端,需要的AI算力是成倍提升的,虽然不少RISC-V IP厂商都已经开始主推AI核心了,但我们仍然需要更多落地的RISC-V AI处理器。
GAP9处理器 / GreenWave
GreenWave表示GAP9的设计完美契合处理神经网络和DSP负载,同时又能通过可调整的动态频率和时钟门控提供能效极高的可编程算力,在MLPerf Tiny v1.0的推理跑分中获得了超低的能耗表现。不过这类芯片最终还是得大规模量产和出货才能获得市场认可,从刚获得2000万欧元融资的声明中,GreenWave称将加大GAP9的产量,并开始下一代GAP处理器的研发。 嘉楠-勘智K510嘉楠的勘智K210作为2019年发布的一款RISC-V芯片,采用了双核64位CPU的算力,在300mW的功耗下即实现了1TOPS的算力。而且在神经网络加速器KPU的助力下,该芯片可以直接在本地处理人脸识别、图像识别等机器视觉任务,可广泛应用于门禁、智能水电表等应用中,陆吾智能甚至将其用于XGOmini这样的四足机器狗中。 而嘉楠科技于2021年发布的勘智K510,则是一款定位中高端边缘AI推理的芯片,将其神经网络加速器KPU升级到了2.0版本,不仅降低了芯片功耗,还将算力提升了3倍,单芯片算力高达2.5TFLOPS,支持INT8和BF16两种精度,也支持TensorFlow、PyTorch等主流框架。
勘智K510开发套件 / 嘉楠科技
可以说,K510的出现,进一步增加了在AIoT和边缘侧AI上的算力和精度。而且由于K510还搭载了3D ISP,可以进行图像降噪、畸变矫正等处理任务,对于AIoT和边缘侧AI常见的低照度环境和广角镜头来说起到了决定性的作用。像上面提到的机器狗应用,也可以因为这庞大的算力来完成更复杂的手势识别、人体姿态识别等工作。小结
从RISC-V在AIoT目前的布局情况来看,产品主要面向TWS、音频/图像检测与识别、智能抄表和智能家居等对AI算量不高的应用,但它们仍在继续推进更高的算力和更多的深度学习框架支持。相信在优秀RISC-V IP核、低功耗、可编程和向量扩展等优势的吸引下,未来我们能在该领域看到更多的RISC-V产品。
固然RISC-V在AIoT这个市场已经取得了不小的进展,也有了与主流的Arm生态一战之力,但后者的智能生态依然是全方位的。在超低功耗的IoT设备和传感器应用上,RISC-V至少在性能上已经不输于人了。但到了智能设备、智能网关、本地服务器乃至云端,需要的AI算力是成倍提升的,虽然不少RISC-V IP厂商都已经开始主推AI核心了,但我们仍然需要更多落地的RISC-V AI处理器。
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