【導(dǎo)讀】神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、算法和傳感器等都還是處于不斷演化的過程，一款固定的、標(biāo)準(zhǔn)的設(shè)計(jì)平臺(tái)面對(duì)這些風(fēng)云變幻的演進(jìn)根本無力招架。此時(shí)此刻，F(xiàn)PGA技術(shù)成為數(shù)百家嵌入式視覺企業(yè)開發(fā)的首選，其中用于機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的已經(jīng)超過40家。
越來越多的輔助駕駛、無人機(jī)、虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、醫(yī)學(xué)診斷、工業(yè)視覺等應(yīng)用，為了追逐更高性能/差異化，紛紛對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)生濃厚的興趣。
已有幾家初創(chuàng)企業(yè)在開發(fā)專門的機(jī)器學(xué)習(xí)芯片，但上述這些應(yīng)用不僅僅要集成機(jī)器學(xué)習(xí)，還有計(jì)算機(jī)視覺，傳感器融合和連接。如果要開發(fā)這么一整套獨(dú)特的性能組合，可能要花費(fèi)幾億美元才能推出第一款芯片，而且從各種規(guī)格的確定落實(shí)到推出樣片，可能需要三年以上。
更別提這三年過程當(dāng)中還有一個(gè)挑戰(zhàn)：那就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、算法和傳感器等都還是處于不斷演化的過程，一款固定的、標(biāo)準(zhǔn)的設(shè)計(jì)平臺(tái)面對(duì)這些風(fēng)云變幻的演進(jìn)根本無力招架。此時(shí)此刻，F(xiàn)PGA技術(shù)成為數(shù)百家嵌入式視覺企業(yè)開發(fā)的首選，其中用于機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的已經(jīng)超過40家。
那么問題來了，面對(duì)市場(chǎng)上最熱門的人工智能CPU/GPU芯片，全可編程方案的優(yōu)缺點(diǎn)是什么？產(chǎn)量達(dá)到多少以后就不再合適？
秒殺對(duì)手的性能，是怎么算出來的？
賽靈思有一個(gè)公開的性能對(duì)比：針對(duì) Zynq SoC 的 reVISION堆棧與 Nvidia Tegra X1 進(jìn)行基準(zhǔn)對(duì)比，得出下圖這個(gè)驚人的數(shù)據(jù)： reVISION 堆棧在機(jī)器學(xué)習(xí)方面單位功耗圖像捕獲速度提升 6 倍，在計(jì)算機(jī)視覺處理的幀速率提升 42 倍，時(shí)延僅為 1/5（以毫秒為單位），這些對(duì)實(shí)時(shí)應(yīng)用而言都是至關(guān)重要的。
既然和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手做對(duì)比，一定是在相同價(jià)格的芯片之上做的一些性能對(duì)比。在接到EDN記者的疑問后，賽靈思嵌入式視覺和SDSoC高級(jí)產(chǎn)品經(jīng)理Nick Ni用詳細(xì)數(shù)據(jù)解答了此疑問。
6倍、42倍和1/5，這幾個(gè)數(shù)據(jù)都是基于同一基礎(chǔ)的。
“像機(jī)器學(xué)習(xí)的6倍的圖像/秒/瓦是用谷歌來做編程。比如Xilinx我們使用ZU9可以達(dá)到370，我們的功率達(dá)到7W，我們使用一樣的GoogleNet，我們可以看到Nvidia已經(jīng)在公開他們最好的數(shù)據(jù)，所以我們就用他們這些數(shù)字，所以就算出來6X。”Ni指出。
在42倍幀/秒/瓦，則是用最優(yōu)化的這些庫來做比較。
在競(jìng)爭(zhēng)分析中使用英特爾（Altera）的 Arria 10 器件與賽靈思的 Zynq UltraScale+ MPSoC 對(duì)比。在進(jìn)行嵌入式視覺應(yīng)用計(jì)算效率比較時(shí)，選擇的器件有可比的 DSP 密度和器件功耗：
·Arria 10 SoC：SX220、SX270 和 SX480
·Zynq UltraScale+ MPSoC：ZU3、ZU7 和 ZU9 器件
重點(diǎn)比較能用于包括深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺在內(nèi)的眾多應(yīng)用的通用 MACC 性能。英特爾的 MACC 性能基于運(yùn)用預(yù)加法器的算子。但是這種實(shí)現(xiàn)方案產(chǎn)生的是乘積項(xiàng)的和，而非單獨(dú)的乘積項(xiàng)。因此英特爾的預(yù)加法器不適用高效深度學(xué)習(xí)或計(jì)算機(jī)視覺運(yùn)算。
在本計(jì)算效率分析中，每個(gè)器件的功耗使用賽靈思的2016.4 版 Power Estimator 工具和英特爾的 16.0.1 版 EPE Power Estimate 工具進(jìn)行估算，并根據(jù)下列假設(shè)得出：
1.90% DSP 占用率
2.英特爾器件 - 速度等級(jí)為：2L, 最大頻率下供電電壓為 0.9V
3.賽靈思器件 -速度等級(jí)為 1L, 最大頻率下供電電壓為 0.72V
4.時(shí)鐘速率為 DSP Fmax 時(shí)邏輯利用率為 70%
5.時(shí)鐘速率為 DSP 最大頻率的一半時(shí)，Block RAM 利用率為 90%
6.DSP 翻轉(zhuǎn)率為 12.5%
7.功耗特征：“典型功耗”
下圖所示的即為深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺運(yùn)算的能效對(duì)比。與英特爾的 Arria 10 SoC 器件相比，賽靈思器件能讓深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺運(yùn)算的計(jì)算效率提高 3-7 倍。
響應(yīng)速度來源于架構(gòu)
響應(yīng)速度在汽車駕駛中直接影響著安全距離。
“1/5時(shí)延有不一樣的方法來算，我們的算法是直接用了深度學(xué)習(xí)/機(jī)器學(xué)習(xí)，因?yàn)楹芏鄷r(shí)候如果知道深度學(xué)習(xí)的話，可以用不一樣的方法來做，你輸入一個(gè)圖像進(jìn)去，反應(yīng)速度就是這個(gè)圖像什么時(shí)候能夠出來，我們可以看到5倍的速率差異。”Ni表示。現(xiàn)在一些硬件的專業(yè)客戶如果他們花費(fèi)很多的精力或者是時(shí)間的投入，他們有可能可以實(shí)現(xiàn)只有1/12的時(shí)延。
響應(yīng)速度快，其實(shí)和賽靈思的架構(gòu)是息息相關(guān)的，如下圖所示。“典型的嵌入式的GPU和典型的SoC，他的傳感器的數(shù)據(jù)是需要外部存儲(chǔ)，在處理過程中需要不斷的去訪問外部存儲(chǔ)。但是Zynq能直接獲得數(shù)據(jù)流，直接經(jīng)過傳感器融合處理，再進(jìn)行決策，響應(yīng)時(shí)間大大縮短。”
如何滿足機(jī)器學(xué)習(xí)的這三點(diǎn)訴求？
我們從客戶那里看到三方面的需求，賽靈思公司戰(zhàn)略與市場(chǎng)營銷部高級(jí)副總裁Steve Glaser表示，“第一，他們希望機(jī)器學(xué)習(xí)的智能性有所提高，同時(shí)他們也希望系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)及時(shí)的快速響應(yīng)來應(yīng)對(duì)一切外部事件，比如行人從車前經(jīng)過，比如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或者相關(guān)技術(shù)的市場(chǎng)變化。”
賽靈思公司戰(zhàn)略與市場(chǎng)營銷部高級(jí)副總裁Steve Glaser
其次，成本要低、功耗要低。他們希望能夠以非常高的效率使用非常先進(jìn)的算法。最后，他們需要靈活性——因?yàn)橐磺卸荚诓粩嗟淖兓荷窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)和算法、傳感器的類型配置和組合等。
“我們能夠幫助客戶來優(yōu)化他們的數(shù)據(jù)流，從傳感器到視覺處理，再到機(jī)器學(xué)習(xí)推斷，一直到控制系統(tǒng)。另外我們也通過先預(yù)置的硬件，再加上可以編程的軟件，為客戶提供前所未有的靈活性。”Glaser表示，這也就意味著，在不實(shí)質(zhì)性改變硬件、包括板和芯片的情況下，客戶就能夠升級(jí)優(yōu)化到最新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、算法以及傳感器的類型配置。
reVISION堆棧包含一些基礎(chǔ)的平臺(tái)，可以支持算法的開發(fā)，而且它帶有非常符合行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的庫和元素，針對(duì)于計(jì)算機(jī)、視覺以及機(jī)器學(xué)習(xí)都是非常重要的，這些框架包括在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的Caffe，以及在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域就是OpenVX。
專門的開發(fā)人才與生態(tài)環(huán)境
在GPU體系中，有一大群開發(fā)者不斷提供優(yōu)秀的設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)良性循環(huán)，例如NVidia推出的運(yùn)算平臺(tái)CUDA，包含了CUDA指令集架構(gòu)（ISA）以及GPU內(nèi)部的并行計(jì)算引擎。
全可編程方案好是好，可是會(huì)的人少。
“reVISION可以簡(jiǎn)單地實(shí)現(xiàn)一個(gè)工程，直接把一個(gè)Caffe訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到Zynq里。Zynq本身已經(jīng)包括了優(yōu)化的硬件，可以滿足神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算需求。如果需要定制自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，只要把Caffe模型輸入到Zynq即可馬上跑起來。從開發(fā)角度講，Zynq特別像CUDA，可以直接釆用GPU或CPU訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。”
現(xiàn)在reVISION堆棧有大量符合行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的庫和框架，開發(fā)時(shí)間可以大大壓縮，專門針對(duì)那些并沒有硬件方面專業(yè)知識(shí)的嵌入式軟件或者系統(tǒng)級(jí)工程師。
傳統(tǒng)的模式中，賽靈思提供芯片以及開發(fā)環(huán)境當(dāng)中20%的解決方案，剩下的80%要由客戶來完成。“有了這個(gè)reVISION堆棧以后，賽靈思能夠完成解決方案當(dāng)中80%的工作，剩下的客戶只要完成20%。”Glaser表示。
關(guān)鍵的一點(diǎn)不能漏：reVISION是免費(fèi)的，賽靈思說自己只賺芯片錢。
成本，多大的量需要尋求替代性方案？
最后，人工智能的硬件生態(tài)目前還沒確定，從公司角度出發(fā)，搶占市場(chǎng)先機(jī)和獲得成本優(yōu)勢(shì)同樣重要。
幾年前推出Zynq的時(shí)候，其低端的版本大批量應(yīng)用差不多是15美元以下，現(xiàn)在甚至有了更低端的單核版本，與高端產(chǎn)品4核及7核的異構(gòu)多處理器MPSoC并存，“現(xiàn)在我們有從10美元到幾十美元的組合。”Glaser指出。
雖然達(dá)不到幾千萬或數(shù)億那么高的量，由于不再是FPGA了，而是混合的SoC，帶有可以編程的邏輯和IO，所以在量方面已經(jīng)建立了一個(gè)非常強(qiáng)大的成本優(yōu)化的產(chǎn)品組合，能夠提供非常好的量化的性價(jià)比。
“我們關(guān)注那些數(shù)量級(jí)在幾百萬的應(yīng)用。一旦有一些應(yīng)用實(shí)現(xiàn)了商業(yè)化，達(dá)到了幾千萬甚至是幾億的數(shù)量級(jí)，就會(huì)有別的更低成本的方案進(jìn)來。”Glaser指出，賽靈思關(guān)注的只是幾百萬的數(shù)量級(jí)追求差異化的應(yīng)用，而不是“夠用就好”的批量數(shù)千萬的商業(yè)化應(yīng)用 。
