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芯片|为什么AI芯片“凉了又热”？( 二 )


为此，嘉楠推出了勘智K510边缘推理芯片，CPU依旧采用RISC-V（双核64位），全新的KPU将AI性能提升至3TOPS，支持TensorFlow、PyTorch和ONNX 模型导入，配合KPU为AI加速还增加了DSP 。
芯片|为什么AI芯片“凉了又热”？
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另外，勘智K510支持三路传感器输入1080P视频，拥有众多高速和低速接口，其中高速接口DDR PHY和MIPI RX/TX DPHY均是嘉楠完全自主知识产权的IP 。
从推出的时间看，勘智K510比嘉楠的产品路线图晚了半年多时间 。据雷锋网了解，其中的原因包括这是嘉楠第一个比较大规模的AI芯片，几乎重新设计了AI加速单元KPU，高速接口也是完全自研，再加上产能紧缺等多重因素，导致勘智K510推出的时间比预期晚一些 。
“产品更早推出肯定会更好一些，但稍微晚一点也有好处 。我们推出第一款AI芯片的时候，绝大部分中小客户只能用原厂的芯片做一些嵌入式的开发 。今年有能力开发AI芯片的客户多了很多，许多客户还有自己的AI算法 。市场在成熟，应用场景也在不断增加，这对我们产品的推广是好事 。”张楠赓如此解释 。
与传统的功能芯片不同，AI芯片的开发者并不知道自己明确的需求，这对要预测未来三到五年市场需求的AI芯片公司来说，定义产品难度更大 。但比较明确的是，随着AI应用复杂程度的增加，对AI的算力需求也随之增加，提升AI性能成为关键 。
“勘智K510的KPU相比上一代基本是重新设计 。原来的KPU比较简单，如果用第一代架构进行等比放大提升性能会有很多问题 。新设计的第二代架构更加通用，可伸缩性更好，很容易实现零点几TOPS到几TOPS的算力，同时兼容性也更好 。”张楠赓表示 。
芯片|为什么AI芯片“凉了又热”？
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提升AI性能的同时，勘智K510的视觉性能也有了显著提高，集成了最新一代图像处理单元和3D ISP模块，支持深度摄像头TOF传感器，可以在无需软件参与的情况下自动解析和提取深度图像，加速3D图像处理 。
张楠赓指出，勘智K510是一款中高端算力芯片，视觉硬件配置也是这款芯片的重头戏，同时支持最多3个摄像头的输入，其中一路支持3D功能，也是迎合市场需求，能够满足比如活体检测等需求 。勘智K510也能够应用于高清航拍器、视频会议、机器人、STEAM教育、工业相机和辅助驾驶等场景 。
雷锋网注意到，勘智K510在降低功耗方面从多角度入手，比如通过NoC总线架构解决庞大时钟树带来的芯片大功耗和大面积问题；KPU根据不同层级的带宽、计算和存储需求的调整，提高数据的复用率降低芯片功耗；还通过支持语音VAD功能，满足低功耗设计需求等 。
不过，能够将嘉楠的AI芯片推向更广阔市场的关键是RISC-V 。
冲向万亿美元的AIoT市场
“易用性非常重要，开发者如果使用CPU或者DSP就能实现功能，能够降低开发成本和加速产品上市时间 。”张楠赓说，“这也是我们在双核64位RISC-V CPU基础上增加DSP的重要原因 。”
芯片|为什么AI芯片“凉了又热”？
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更强的CPU性能对于一款SoC的重要性也越来越高 。“有一个很有意思的现象，5年前，业界很多人认为SoC中的CPU的作用会被弱化，大部分的任务都会用硬件加速器处理，包括AI应用 。但这两年，无论是手机还是PC，CPU的竞争越来越激烈，绝大部分的任务还是在CPU上完成，CPU又变得很重要，所以对CPU的性能需求也大幅度增加 。”张楠赓表示 。
“我认为，未来几年桌面级和移动端先进的技术和架构会迅速下放到原来的MCU中，这个变化可能要到将来3-5年才能看到 。”他作出预测 。
CPU在SoC中的重要性又变得重要，意味着CPU的性能和易用性成为竞争的关键 。在AIoT市场，虽然统治移动市场的Arm占据优势地位，但最近两年RISC-V指令集芯片在这一市场进展迅猛，在对软件支持要求不高的应用中，RISC-V已经被大量应用，但需要更高性能和更多软件支持的应用就面临挑战 。
实际上，勘智K510的CPU是嘉楠自研 。“第一代产品我们用的是RISC-V开源内核，明显的优势是不需要买版权节省成本，但漏洞也比较多 。新一代的勘智AI芯片之所以选择自研，主要还是因为我们的需求超过了开源内核的需求 。”张楠赓解释为何开始自研RISC-V CPU 。


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