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云知声李霄寒:我们为什么要选择Arm

2018-11-05来源: EEWORLD 关键字:云知声  李霄寒  Arm

日前,借Arm中国巡回技术研讨会之际,特别邀请Arm合作伙伴云知声联合创始人、副总裁李霄寒做了题为《面向物联网的AI芯片的设计》主题演讲。




云知声的创业历程


在演讲中,李霄寒首先回顾了云知声的创业历程,在2002-2012年这十年间,云知声核心技术团队多次在美国国家标准技术署(NIST)说话人识别评测(SRE)项目中获得SRE主任务第一名。


2012年云知声成立,隔年1月,就发布了业界第一家基于深度学习的语音识别服务,识别率提升10%以上,处于同时期中文识别最高水平,超过了科大讯飞。2013年9月云知声开放语义云平台,是业内第一个同时支持语义解析、问答和多轮对话的开放平台。


2012-1014三年间,连续获得国际音频检索评测大赛第一名,同期参与的企业和机构包括:Nuance、IBM、SRI、CMU、Microsoft、科大讯飞、哥伦比亚大学、约翰霍普金斯等。


2014年发布智能家居方案(类似Echo),使用2mic降噪技术,实现5米远讲,比谷歌Home的发布早了两年。


2015年5月,第一家支持5米远讲技术的智能家居产品上市,云知声成为首家在白色家电行业出货的语音技术提供方。


2016年初云知声大脑Athena发布,2016年7月发布国内首个语用计算引擎,支持融合语境信息的理解、生成和交互框架。形成国内一流规模的深度学习超算中心,成功连接超过160块超算GPU,超过百度的Minwa超级电脑(144块GPU)。2016年11月与平安好医生合作切入移动医疗领域,并于2017年12月成立合资公司澔医智能。


2017年3月AIOS发布,6月发布语音中控解决方案Pandora(潘多拉),12月与厦门市政府合作,成立云知芯。2018年3月,AI可定制化芯片UniOne流片。


如今,云知声已有400多名员工,工程师占比78%,核心技术团队博士占比45%,技术骨干大多来自知名高校和知名顶尖企业,公司网点遍布北京、上海、合肥、厦门及深圳。


李霄寒用一组数据解读了云知声的业务量近年来的飞速发展,现如今云知声云平台每日调用量超5亿次,白电智能家居领域芯片出货量超百万片,服务100多家汽车方案商,占汽车后装市场份额的70%以上,赋能终端数超1700万台,完成测试医院超400家,收集30GB的医疗数据,医疗识别准确度超过95%。在教育行业拥有80个以上的合作客户,服务超3000万人,口语评测服务日调用量达2.7亿次。


语音是人工智能在物联网领域的最佳体验


李霄寒将云知声“从算法到芯片”的芯路历程分为三个阶段,从最早的提供算法,通过软方案向互联网及行业提供服务到基于通用芯片向物联网和行业提供软硬一体化方案,2015年开始,建设芯片设计能力,自主设计AI芯片,并基于专有芯片向物联网和行业提供软硬一体解决方案。


李霄寒表示,语音交互是人工智能产业化的最合适切入点,首先是因为物联网的产品五花八门,很多产品没有触摸屏,只能靠自然高效的语言或者图像进行交互,这也是人类最自然最根本的交流方式;其次,云计算的出现,让语音识别技术得以迅速发展;第三则是语言的信息最为丰富,同时具有AI的标志特性,是人类特有的体系性符号系统。


“在互联网时代,最重要载体是HTML,在智能手机时代,载体是iOS或者安卓,而到了物联网时代,需要面对的产品是多样化的,可能是一个互联网电视,也有可能是一台冰箱或者空调。”李霄寒说道。“物联网产品需要三大因素,一个是感知能力,通过声音感受到人的存在,一个是表达能力,通过语音将内容传递给用户,第三则是思考能力,设备无论依靠云端还是终端,具备了更强大的计算能力。”


云知声很早就看到了语音的重要性,因此推出了多款面向智能家居模组方案,包括适用于智能家居中端语音模组方案、适用于智能家居的低端WiFi语音模组方案以及适用于各类智能家居的远讲拾音降噪硬件模组方案。


为什么系统公司要做芯片?


“随着我们一步步从互联网向物联网拓展并落地后,发现有越来越多的挑战等着我们,所以我们选择自主开发芯片一方面是我们的主动选择,另外也有被动选择的原因。”李霄寒说道。


今年五月云知声正式推出基于 Arm 处理器的全球首款面向物联网的 AI芯片——UniOne(雨燕),该产品解决了云知声的三个诉求。首先是边缘算力的需求,由于物联网需要更强的及时性,拥有较少的带宽资源甚至需要在无网状态下工作,因此最好把大量的语音识别算法处理放到终端上;其次,是用户对于成本的敏感性提高,如何降低成本是每个物联网公司的使命;第三则是功耗问题,需要通过芯片、场景、应用和算法一起发力解决待机问题。


“在物联网领域成本是很看重的,如果模块成本增加一百块,对于终端客户来讲他可能需要多花五百块为这个功能买单,这在绝大部分物联网领域都是不成立的。”李霄寒强调道。


李霄寒谦虚地表示,在芯片领域云知声还是小学生。但实际上,云知声的芯片团队开发速度非常之快。从2015年开始进行了两年的芯片团队搭建、需求调研与技术架构设计,2017年才开始进行芯片设计与验证,2018年1月MPW就已经tapeout,5月面向市场正式宣布UniOne,9月以芯片为载体的系统方案发布。



UniOne详解

李霄寒详细介绍了UniOne产品的架构及特性。


UniOne包括了音频、μDSP、DeepNet(AI加速器)、CPU&Memory以及接口五大部分。云知声在语音拾取降噪、DSP及AI加速器等领域进行了自行设计,使得在人工智能算法和机器学习等方面的性能远远高于通用芯片,同时功耗变得更低。“我们做芯片不是军备竞赛,是面向场景的应用,所以我们知道具体需要多少算力,可以在成本、功耗和性能上实现最佳平衡点。”李霄寒说道。



正如李霄寒所示,通过专用设计,可以打造适合自己产品的芯片,实现更小尺寸和功耗


李霄寒同时表示,芯片工作的最核心部分都是由云知声开发,但为了让芯片具有灵活通用性,支持客户的二次开发,更具开放性,云知声选择了Arm9作控制。也正是得益于“Arm广谱的IP覆盖和最全面的生态系统”,才使得UniOne可以很快就将芯片系统开发完毕并导入到合作伙伴中去。


未来标准化已成,芯片初创公司如何立足?


李霄寒认为,AI相关软硬件基础架构正在朝向标准化演进。


首先是网络模型的标准化,目前主流的应用场景所需要的网络模型已经阶段性稳定,这就意味着IP的演化路径变得单调起来。


其次是中间表示层标准化,这意味着行业分工已完成,随着NNVM,ONNX等不同的模型在编译链的支持下可以运行在同样的架构上,反之亦然。


第三则是IP的同质化,计算密度的提升主要依靠MAC的堆叠,同时计算密度的提升对芯片和系统的差异化影响在缩减,需要对产品进行精耕细作,发挥极致的工匠精神。


除了标准化之外,李霄寒还表示AI的场景越来越专业化,同时功能也在外延化,这对AI芯片又有了新的挑战。场景专业化意味着应用和AI芯片的结合将会无比紧密,芯片为场景而生,同时软件与系统的作用将会进一步增强。同时,随着物联网的功能越来越多,极有可能在AI芯片中发生安全问题,这极有可能成为物联网的软肋。


正因如此,李霄寒结合云知声的发展体会,总结了芯片创业公司的未来之路,首先是需要从提供芯片转到提供系统,第二则是需要从供应单一的AI芯片到供应完整的AI解决方案,芯片要从场景中来,最终还要回归到场景中去。


“这对于单纯的以技术擅长的芯片公司来讲可能很困难,但却是不得不走的道路。”李霄寒说道。

关键字:云知声  李霄寒  Arm

编辑:冀凯 引用地址:http://www.eeworld.com.cn/manufacture/2018/ic-news110527156.html
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