邊緣AI芯片是個什么玩意？

1：AI芯片分類

市場上很多AI芯片，令人眼花繚亂。

根據(jù)其應(yīng)用范圍，大體上可以分為幾類

終端AI芯片：終端AI芯片要求功耗低，算力需求也相對較低，主要是AI推理的應(yīng)用。終端AI芯片以各種帶AI模塊的MCU來呈現(xiàn)，專注于某一類應(yīng)用，例如，智能音箱里面的AI芯片，可以用于語音識別。智能門鎖的AI芯片，可以人臉識別等等

云端AI芯片：云端AI芯片則是數(shù)據(jù)中心，用于云端AI加速，不但可以推理也可以做訓(xùn)練。例如NVIDLA的GPGPU卡，谷歌的TPU等等。云端AI芯片性能比較強(qiáng)，面積也非常大，例如A100據(jù)說在7nm下有826mm2，性能也比較強(qiáng)悍！

除此之外，還有邊緣AI芯片。

那么邊緣AI芯片是做什么來用的。

提到邊緣計(jì)算，有一個非常有名的“章魚論”。

章魚這種生物比較奇怪，章魚有8條腿，但是章魚的某些決策不是都要放到大腦中來計(jì)算，而是在腿中就進(jìn)行計(jì)算。

這個章魚腿相比于章魚大腦（云端），就是邊緣端！

這個比喻非常有趣，以至于經(jīng)常被邊緣計(jì)算的場景來引用。 

例如，自動駕駛或者ADAS （智能駕駛輔助系統(tǒng)），需要在本地就把整個決策及設(shè)計(jì)完成。

有很多在需要大數(shù)據(jù)量計(jì)算但是實(shí)時(shí)性比較高，不需要繞一圈到云中心來計(jì)算的場景

例如智能駕駛，智能工廠，與安防結(jié)合交通管理等等。

相對于終端AI芯片很多消費(fèi)級的場景，邊緣AI芯片更多的是工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用。

邊緣AI基本上將應(yīng)用局限在某個范圍內(nèi)，可以是一輛汽車，一列火車，一個工廠，一個商店。

在這個范圍內(nèi)，有一些實(shí)時(shí)的AI決策及處理需求需要被滿足。

相應(yīng)的我們會把AI賦能稱之為，自動駕駛，智能制造，智慧零售等等。

其核心目的主要強(qiáng)調(diào)在數(shù)據(jù)來源側(cè)來解決問題。

這就是邊緣AI芯片存在的需求。

2：邊緣AI芯片特征

那么邊緣AI芯片都有什么特征？

1：算力強(qiáng)：邊緣AI的算力要比終端要算力更強(qiáng)，通常都是獨(dú)立解決問題。但是性能要比小區(qū)的人臉識別或者智能音箱這種語音識別的基于某種應(yīng)用的端側(cè)AI芯片的處理能力要強(qiáng)1-2個數(shù)量級。

2：外設(shè)豐富：邊緣AI基本上強(qiáng)調(diào)信息的可獲得性，例如多路攝像頭的輸入的需求，對于類似MIPI的接口的數(shù)量會有很大的需求，例如可以同時(shí)支持多路攝像頭等視頻音頻的輸入。

3：可編程性：邊緣AI芯片通常用面向工業(yè)用戶，需要AI賦能用戶，換言之：AI要和用戶應(yīng)用場景相結(jié)合，通常根據(jù)不同工業(yè)用戶不同的場景需要進(jìn)行編程，用于適配不同的模型和場景。也不局限于某種應(yīng)用。

一個良好的可編程的架構(gòu)是解決問題的關(guān)鍵。邊緣AI芯片不是直接給工業(yè)客戶用，而是要根據(jù)工業(yè)客戶的需求進(jìn)行客戶需求AI賦能，這個是邊緣AI芯片核心特征。

3：邊緣AI芯片架構(gòu)

那么邊緣AI芯片的架構(gòu)是什么樣子的？

舉個例子，邊緣AI計(jì)算平臺，JESTON 應(yīng)該算是一個。

其最新一代發(fā)布的是JESTON  AGX Orin 。

JETSON作為英偉達(dá)邊緣的AI計(jì)算平臺，其名氣沒有英偉達(dá)的GPGPU大。

但是，JESTON同時(shí)繼承了Ampere的架構(gòu)的GPGPU和 ARM Cortex-A78，在邊緣側(cè)AI芯片中，既可以做推理也可以做訓(xùn)練。

作為一個邊緣AI產(chǎn)品，其有200Tops的處理性能（INT8）。

我們以JESTON  AGX Orin為例，探索下其芯片內(nèi)部架構(gòu)是怎樣的。

這個芯片的計(jì)算部分主要是三大件：CPU，GPU，DSA（NVDLA+PVA）

 CPU：

JESTON其內(nèi)部有3組4核的A78，頻率可以到2Ghz。也就是說，這個芯片內(nèi)部有12核的A78的處理器，不同于手機(jī)的處理器，3個cluster的A78是對稱的，不是手機(jī)處理器的大小核設(shè)計(jì)，其主要是面向計(jì)算服務(wù)，而不是手機(jī)應(yīng)用中不同負(fù)載的低功耗。在一些標(biāo)量的運(yùn)算中，多核A78的計(jì)算能力也是非常強(qiáng)悍。

GPU：

GPU是英偉達(dá)最新的安培架構(gòu)，擁有2048個CUDA核，以及64個Tensor內(nèi)核。這些都可以可編程的。安培架構(gòu)是最新一代的GPGPU架構(gòu)，前面幾代分別是：Kepler，Maxwell，Pascal， Volta等。最新一代的安培架構(gòu)升級了tensor core。用了安培GPU以后，與其他邊緣AI芯片不同的是，可以支持推理和訓(xùn)練。

最重要的是，這個AI芯片可以用cuda來編程了，而可編程性則是邊緣AI芯片的核心需求了。

DSA：

作為AI加速單元，JESTON本身也有另外還有2個NVDLA 的硬核，以及VISION加速器 PVA；

NVDLA主要用于推理。內(nèi)核核心還是一個大的矩陣卷積運(yùn)算。

其中NVDLA已經(jīng)開源，有興趣的小伙伴可以在GITHUB上下載并運(yùn)行這些源碼。詳見：nvdla· GitHub

這個可以可看到工業(yè)界的實(shí)際在用的成果開源，也對業(yè)界有很大的促進(jìn)作用。

 PVA用了VPU的架構(gòu)，使用VLIW的架構(gòu)，VLIW是超長指令字結(jié)構(gòu)，其并行度比較好，VIEW架構(gòu)設(shè)計(jì)簡化了硬件結(jié)構(gòu)，其二，VLIW的大位寬執(zhí)行并不會以犧牲性能和頻率為代價(jià)。但是同時(shí)將問題交給了軟件來運(yùn)行。

IO資源：

除了計(jì)算資源，IO資源也比較豐富，畢竟邊緣AI側(cè)，就需要的豐富的輸入，支持6個攝像頭以及16組通道的MIPI接口。

如果邊緣AI芯片選一個重要的接口，那肯定是MIPI了，畢竟，邊緣AI芯片，除了算力之外，還缺少不了的就是MIPI接口。

MIPI就是邊緣AI芯片的眼睛，（用于連接攝像頭）。畢竟和人不同，需要很多雙眼睛，畢竟邊緣AI芯片需要“眼觀六路，耳聽八方”。

只有大腦，沒有耳朵和眼睛，邊緣AI芯片是不能工作的。

同樣還有USB接口，也可以支持一些USB攝像頭。

同樣可以支持PCIe。RC和EP都支持，也就是說，可以同時(shí)作為加速卡插在別的主機(jī)上，也可以作為主設(shè)備插別的加速卡。

同時(shí)在網(wǎng)絡(luò)方面，支持4路10G口，可以實(shí)現(xiàn)高速互聯(lián)，如果有需要可以實(shí)現(xiàn)高速網(wǎng)絡(luò)傳輸，或者幾個JESTON AGX的互聯(lián)。

下圖就是 JESTON  AGX Orin 的詳細(xì)參數(shù)，拿走不謝！

根據(jù)這些參數(shù)，芯片面積小不了，我覺得這顆芯片可能是7nm的制程。才能在面積和功耗上比較平衡一下。

其典型功耗大約在15W，30W，45W幾個不同的量級上。

4：邊緣AI芯片作用

那么這么強(qiáng)悍性能的AI芯片能做什么？

舉個例子，現(xiàn)在疫情下，很多場所都有人流的限制（本場所限流100人?。?。

小到一個商店，大到一個街區(qū)。適時(shí)獲取人流就是一個典型的任務(wù)。

通過人像識別，獲取一個區(qū)域內(nèi)的人流的密度，實(shí)時(shí)決定對區(qū)域內(nèi)人流進(jìn)行管控。

如果是終端的AI的MCU，很難有很大的算力，也不同時(shí)接受多路視頻的輸入。

那邊緣端AI芯片就有了用武之地。

作為一個方案商，不但要有一個非常強(qiáng)勁的AI引擎，其次要有很多的視頻輸入源。

最后要通過一個非常強(qiáng)悍的AI框架（SDK）將這些硬件運(yùn)行起來。

也就是說邊緣AI需要根據(jù)用戶對于AI的需求二次開發(fā)。

剛才提到，邊緣AI其中一個重要的特征就是，根據(jù)工業(yè)場景進(jìn)行AI+場景的再開發(fā)。

很多AI芯片紙面性能很強(qiáng)，但是如何將這些算力轉(zhuǎn)換成用戶感知的提升，這個里面就有很多內(nèi)功可做。

因此工業(yè)用戶需要的是一個開放AI平臺，而不是一個只有算力的芯片，更重要的是要根據(jù)用戶需求進(jìn)行AI業(yè)務(wù)開發(fā)。

有句古話“干活不由東，累死也無功”。

只有硬件，沒有軟件，或者軟件不好用，就好比武功只有一身招式，沒有內(nèi)功心法一樣。

AI芯片算力雖強(qiáng)，沒有軟件（SDK）也發(fā)揮不出來。

軟硬兼修是永遠(yuǎn)不過時(shí)的選擇。

如何將AI算力轉(zhuǎn)換成用戶生產(chǎn)力。

在這個方面，Jeston AGX Orin提供了jetpack 5.0，支持了cuda11和最新版本的cuDNN和tensorRT。

通過這些軟件工作，特別是CUDA，這些利于用戶開發(fā)的工具將JESTON平臺上強(qiáng)悍的算力和豐富IO結(jié)合起來。

最終完成邊緣計(jì)算賦予AI芯片的“使命任務(wù)”。

最終用戶得到的是：用戶定義的AI芯片。

或者說是需求定義的AI芯片。

這才是邊緣AI芯片的本質(zhì)！