给“眼睛”加上“大脑”

目前，中星微NPU其已成功集成到“星光智能一号”中，在视频监控领域实现产业化。

“原来的视频处理芯片只是相当于一只‘眼睛’。要把采集到的海量音视频数据传到后台进行识别，再把结果通知给人，没办法做到实时分析。”担任该国家重点实验室执行主任的张韵东比喻说。而“星光智能一号”可以让“眼睛”具备人脑的功能，将后台的智能判断提到了前端，可实时地识别更高级的智慧信息，如身份证号码、车牌号、一个人是谁。

为了了解其对人脸的识别能力，一名男记者现场邀请长相跟他相像的一名工作人员一起“刷脸”。果然，在读取身份证之后，摄像头在不到1秒钟的时间内就判断出工作人员才是本人。

“星光智能一号”之所以能“看懂”这些信息，该实验学术委员会主任杨晓东介绍说，是因为它集成了NPU处理器内核以及国家标准音视频编解码器（SVAC Codec），是全球首颗具备深度学习人工智能的嵌入式视频采集压缩编码系统级芯片。该实验室自主研发的嵌入式NPU，彻底颠覆了采用传统冯诺依曼架构的CPU（中央处理器），赋予其“大脑”一样的分析功能。

当前，人工智能的好戏刚刚揭幕。“卷积神经网络（CNN）算法已成为智能机器视觉领域的研究热点。”该实验室嵌入式人工智能项目组组长昝劲文在接受《中国科学报》采访时说，该算法通过仿生人脑的神经网络，可降低网络模型的复杂程度，在处理海量输入数据、大规模乘累加运算、稀疏权值矩阵等方面具有优势。

然而，传统CPU运行CNN算法效率不高。中星微NPU采用“数据驱动并行计算”架构，使算机的能耗比“至少提高了两三个数量级”，特别擅长处理视频、图像类的海量多媒体数据，使得人工智能在嵌入式机器视觉应用中可以大显身手。

“冯诺依曼架构的编程方式是在一条线上写代码，一条条指令顺序执行；我们是在二维的平面上编写程序，使数据并行传输，过程比以前单线的编程更加复杂。”该实验室神经网络处理器项目组组长周林均告诉《中国科学报》记者。

据介绍，中星微每个NPU处理器有4个内核，每个内核有两个数据流处理器，每个数据流处理器有8个长位宽或16个短位宽的SIMD（单指令多数据）运算单元。“这样每个NPU处理器就包含了128个并行处理单元，相当于高速公路上有128个车道并行，让海量数据通过。”张韵东比喻说。这使得每个NPU处理器具有每秒38G Ops（标准化数字标牌接口规范）的长位宽处理能力或76G Ops的短位宽处理能力。

在几年前轰动全国的周克华案件中，案犯在南京被拍到，公安干警将视频信息拷贝分发给数千人的团队，对着每个摄像头进行比对，但周克华仍逃到重庆，直到再次作案后才被抓获。“如果当时有‘星光智能一号’技术，罪犯走到哪里都会被智能识别，很快就会有线索传回来。”张韵东说。除了实时搜索，该技术还能将已经拍摄的信息存在码流中，需要时可以随时根据特征检索，或是用“以图搜图”的方式，用一张图把类似的图全找出来。

除了视频监控领域，“星光智能一号”还能用于汽车无人驾驶或智能辅助，无人机自动拍摄、跟踪、避障，智能机器人理解合成语言、娱乐和陪护等方面。张韵东表示，下一步将不断探索更加接近生物人脑的工作机理方式，开发更低功耗、更高运算性能的新一代NPU。

后摩尔时代的探索

“正如业界所言，‘随着逐步逼近香农定理、摩尔定律的极限，面对大流量、低延时的理论还未创造出来’。大家感到前途茫茫，找不到方向。”张韵东说。而NPU正是一块“引玉之砖”。

根据摩尔定律，集成电路上可容纳的元器件数目，约每隔两年便会增加一倍，性能也将提升一倍。这一发展曲线在超过半个世纪里一直与预测的一样“完美”。然而从2010年开始，这一增长节奏逐渐放缓。

“现在，半导体工艺已经逼近量子尺度，摩尔定律的尽头近在眼前。而传统CPU受限于散热问题，其时钟频率更早趋于上限。”张韵东说。“理论上，极限时钟频率是1000G，但传统CPU受限于散热，达不到10G。否则，芯片过烫、温度过高就没办法正常工作。”

如此一来，人们设想的嵌入式高级机器人还能否实现呢？对此，张韵东表示，后摩尔定律时代有几条不同的路径，一种观点是继续推进摩尔定律，即继续在新型材料、工艺制程和器件结构上努力，将摩尔定律再推进一步，在单位面积上可以实现更高的集成度；另一种观点是超越摩尔定律，即通过系统集成单颗芯片或是多芯片堆叠的方式，实现更多的功能。

张韵东表示，中星微的观点是走“智能摩尔”的路线，即不否认相关技术的物理制约，推进信息层面的技术创新。“这一方面还远远没有达到极限，如何进一步借鉴人类智慧机理，如何把原始数据提升到有用的信息，在信息层面还有很多技术有待创新。”

此次，“星光智能一号”就聚集了北京、广东、天津、山西、江苏等地的研发力量，采用了先进的过亿门级集成电路设计技术及超亚微米芯片制造工艺，实现投片量产。未来，该实验室将采用更加接近生物人脑的工作机理方式，推出更低功耗、更高运算新能的下一代神经网络处理器。“人脑的奥秘现在还远远没有被了解。”张韵东说，“研究新型的计算架构，提升信息处理的性能功耗比，这可能是下一次信息革命的关键点。”

（综合科技日报、中国科学报报道）