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KPU Knowledge Processing Unit。 嘉楠耘智#xff08;canaan#xff09;号…早上百度搜“神经网络KPU”查到与非网的一篇文章《一文读懂APU/BPU/CPU/DPU/EPU/FPU/GPU等处理器》介绍各种处理器非常详细关于“KPU”的内容如下
KPU Knowledge Processing Unit。 嘉楠耘智canaan号称 2017 年将发布自己的 AI 芯片 KPU。嘉楠耘智要在 KPU 单一芯片中集成人工神经网络和高性能处理器主要提供异构、实时、离线的人工智能应用服务。这又是一家向 AI 领域扩张的不差钱的矿机公司。作为一家做矿机芯片自称是区块链专用芯片和矿机的公司嘉楠耘智累计获得近 3 亿元融资估值近 33 亿人民币。据说嘉楠耘智近期将启动股改并推进 IPO。
另Knowledge Processing Unit 这个词并不是嘉楠耘智第一个提出来的早在 10 年前就已经有论文和书籍讲到这个词汇了。只是现在嘉楠耘智将 KPU 申请了注册商标。
原文链接https://www.eefocus.com/mcu-dsp/391017/r0
百度翻译Knowledge Processing Unit大致意思是“知识处理单元”。 搜索“嘉楠科技”查到介绍嘉楠的文章《嘉楠CEO张楠赓不做替代品只做开拓者》继续了解相关情况
张楠赓并不像是一个典型的80后一张年轻的面孔和头顶间杂的白发反映了创业者常有的疲惫。谈及自己的创业初衷他坦言“我喜欢折腾新鲜事。相比追随别人做已经很成熟的事情我个人更愿意做出一些新的探索。”张楠赓十分笃定。 北航计算机本科毕业后张楠赓有过一段在事业单位做“螺丝钉”的时光每每回想起这段经历张楠赓会觉得唏嘘不已。彼时他还是航天科工集团的一名技术人员这段服务期培养了他对技术一丝不苟对工作认真负责的航天人精神。三年后他没有走大多数同事选择的路而是回校继续深造理由依然是“我希望每天都能有新的东西出现做更有挑战性的事情”。 求新并不代表浮躁好奇心的确能够创造世界但前提是能够将“求新”的态度在产品定位、研发和推向市场的路径中做到扎实落到实处。不得不说这与张楠赓在事业单位内积累的工作经验息息相关。 北航深造期间的张楠赓并不“安分”在经历了很多新鲜尝试后他最终将方向确立在区块链ASIC芯片。受限于学校教研室环境的困囿张楠赓决定于2012年退学创业。几个月后嘉楠科技横空出世并于同年发布了全球首款基于ASIC芯片的区块链计算设备。嘉楠科技成为该领域历史最悠久的公司没有之一。 选择AI芯片也与张楠赓个人的探索欲有关“我有一个习惯一个行业如果已经有做的不错的公司或者产品了比如说做CPU那我就觉得别去弄了。而AI芯片这边直至现在这么多年过去了还是没有发展的特别好这种行业才适合创业者去折腾。” 嘉楠科技作为中国AI芯片产业中的一员自然也要经受同样的考验。张楠赓说“我始终相信的是只要产品足够好我们就不畏惧任何挑战”。在2016年嘉楠科技成功实现28nm 制程工艺芯片的量产迈出了 AI 芯片量产的第一步。之后又在2018年实现量产全球首款基于RISC-V自研商用边缘智能计算芯片勘智K210。 在AI领域张楠赓坦言嘉楠科技没有历史包袱“我们不做追随者”。无论是RISC-V架构的采用还是勘智K210中AI神经网络加速器KPU的自主研发都是嘉楠科技硬实力的明证。 原文链接https://baijiahao.baidu.com/s?id1639849500096450487wfrspiderforpc oppo 算法工程师 稚晖在《嵌入式AI从入门到放肆【K210篇】– 硬件与环境》中描述为
K210是个啥 K210是由一家叫做嘉楠的曾经做挖矿芯片的公司在去年推出的一款MCU其特色在于芯片架构中包含了一个自研的神经网络硬件加速器KPU可以高性能地进行卷积神经网络运算。 可不要以为MCU的性能就一定比不上高端SoC至少在AI计算方面K210的算力其实是相当可观的。根据嘉楠官方的描述K210的KPU算力有0.8TOPS 作为对比拥有128个CUDA单元GPU的英伟达Jetson Nano的算力是0.47TFLOPS 而最新的树莓派4只有不到0.1TFLOPS 。
原文链接https://zhuanlan.zhihu.com/p/81969854 电路城《低成本的机器学习硬件平台使用MicroPython快速构建基于AI的视觉和听觉设备》 有关的阐述:
本文介绍了 Seeed Technology 推出的一种简单且高性价比的替代方案能使开发人员使用熟悉的 MicroPython 编程语言部署基于 AI 的高性能解决方案。
在机器视觉应用中KPU 使用较小图像帧类型以 30 fps 以上速度进行推断用于智能产品的面部或对象检测。对于非实时应用开发人员可以使用外部闪存来处理模型大小从而只受限于闪存的容量。 使用 MicroPython 快速开发 创建 MicroPython 旨在为资源受限的微控制器提供 Python 编程语言的优化子集。MicroPython 为硬件访问提供直接支持为嵌入式系统软件开发引入相对简单的基于 Python 的开发。
开发人员使用熟悉的 Python 导入机制而非 C 语言库来加载所需的库。例如开发人员只需导入 MicroPython 机器模块即可访问微控制器的 I2C 接口、定时器等。对于使用图像传感器的设计开发人员可以通过导入传感器模块然后调用 sensor.snapshot()从图像传感器返回一个帧进而捕获图像。
Seeed 的 MaixPy 项目扩展了 MicroPython 的功能支持作为 MAIX-I 模块核心的双核 K210 处理器和相关开发板。MaixPy MicroPython 解释器在 MAIX-I 模块的 K210 处理器上运行可使用 MicroPython 功能和囊括了 K210 处理器 KPU 功能的MaixPy 专用模块例如 MaixPy KPU 模块。
开发人员可以使用 MaixPy 和 KPU 模块轻松部署 CNN 推断。实际上Seeed MaixHub 模型库提供了许多预训练的 CNN 模型以便帮助开发人员着手使用 MAIX-I 模块。如需下载这些模型开发人员就需提供机器 ID。该 ID 可通过在 MAIX 板上运行 ID 生成器实用程序获得。
例如借助带 LCD 的 Seeed Sipeed MAIX Go 套件开发人员可以加载面部检测的预训练模型。使用该模型执行推断只需要几行 Python 代码。
原文链接https://www.cirmall.com/articles/29038
神经网络 是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术。神经网络是 ML 系统通常是深度学习子模块的一个组成部分它具有大量参数称为权重这些参数在训练过程中逐步调整试图有效地表示它们处理的数据因此你可以很好地泛化将要呈现给你的新案例。它之所以被这样称呼是因为它模仿生物大脑的结构其中神经元通过突触交换电化学冲动从而产生外部世界在我们脑海中刺激的表征和思想。人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织。成人的大脑中估计有1000亿个神经元之多。 人脑神经元 对于神经元的研究由来已久1904年生物学家就已经知晓了神经元的组成结构。一个神经元通常具有多个树突主要用来接受传入信息而轴突只有一条轴突尾端有许多轴突末梢可以给其他多个神经元传递信息。轴突末梢跟其他神经元的树突产生连接从而传递信号。这个连接的位置在生物学上叫做“突触”。人脑中的神经元形状可以用下图做简单的说明 经典的神经网络图 这是一个包含三个层次的神经网络。红色的是输入层绿色的是输出层紫色的是中间层也叫隐藏层。输入层有3个输入单元隐藏层有4个单元输出层有2个单元。
1、设计一个神经网络时输入层与输出层的节点数往往是固定的中间层则可以自由指定 2、神经网络结构图中的拓扑与箭头代表着预测过程时数据的流向跟训练时的数据流有一定的区别 3、结构图里的关键不是圆圈代表“神经元”而是连接线代表“神经元”之间的连接。每个连接线对应一个不同的权重其值称为权值这是需要训练得到的。 历史上神经网络的三起三落 既有被人捧上天的时刻也有摔落在街头无人问津的时段中间经历了数次大起大落。从单层神经网络感知器开始到包含一个隐藏层的两层神经网络再到多层的深度神经网络一共有三次兴起过程。
图中的顶点与谷底可以看作神经网络发展的高峰与低谷。图中的横轴是时间以年为单位。纵轴是一个神经网络影响力的示意表示。如果把1949年Hebb模型提出到1958年的感知机诞生这个10年视为落下没有兴起的话那么神经网络算是经历了“三起三落”这样一个过程跟“小平”同志类似。俗话说天将降大任于斯人也必先苦其心志劳其筋骨。经历过如此多波折的神经网络能够在现阶段取得成功也可以被看做是磨砺的积累吧。
历史最大的好处是可以给现在做参考。科学的研究呈现螺旋形上升的过程不可能一帆风顺。同时这也给现在过分热衷深度学习与人工智能的人敲响警钟因为这不是第一次人们因为神经网络而疯狂了。1958年到1969年以及1985年到1995这两个十年间人们对于神经网络以及人工智能的期待并不现在低可结果如何大家也能看的很清楚。因此冷静才是对待目前深度学习热潮的最好办法。如果因为深度学习火热或者可以有“钱景”就一窝蜂的涌入那么最终的受害人只能是自己。神经网络界已经两次有被人们捧上天了的境况相信也对于捧得越高摔得越惨这句话深有体会。因此神经网络界的学者也必须给这股热潮浇上一盆水不要让媒体以及投资家们过分的高看这门技术。很有可能三十年河东三十年河西在几年后神经网络就再次陷入谷底。根据上图的历史曲线图这是很有可能的。
详见《神经网络——最易懂最清晰的一篇文章》 https://blog.csdn.net/illikang/article/details/82019945 什么是KPU KPU是通用的神经网络处理器它可以在低功耗的情况下实现卷积神经网络计算时时获取被检测目标的大小、坐标和种类对人脸或者物体进行检测和分类。
为什么需要KPU KPUNeural Network Processor或称为 Knowledge Processing Unit是MAIX的AI处理部分的核心。
那么KPU是如何处理AI算法的呢
首先目前(2019Q1)所谓的AI算法, 主要是基于** 神经网络** 算法衍生的各种结构的神经网络模型如VGGResNetInception, Xception, SeqeezeNet,MobileNet, etc.
那为什么不使用普通CPU/MCU进行神经网络算法的计算呢
因为对多数应用场景来说神经网络的运算量太大
例如640x480像素的RGB图片分析假设第一层网络每颜色通道有16个3x3卷积核那么仅第一层就要进行640x480x3x1615M次卷积运算
而一次3x3矩阵的计算时间就是9次乘加的时间加载两个操作数到寄存器各需要3周期乘法一个周期加法一个周期比较是否到9一个周期跳转一个周期那么大致需要9x(331111)90周期
所以计算一层网络就用时15M*901.35G个周期
我们去掉零头1G个周期那么100MHz主频运行的STM32就要10s计算一层1GHz主频运行的Cortex-A7需要1s计算一层
而通常情况下一个实用的神经网络模型需要10层以上的计算那对于没有优化的CPU就需要秒级甚至分钟级的时间去运算
所以一般来说CPU/MCU来计算神经网络是非常耗时不具有实用性的。
而神经网络运算的应用场景又分为训练侧 与 推断侧。
对于训练模型所需要的高运算力我们已经有了NVIDIA的各种高性能显卡来加速运算。
对于模型推断通常是在消费电子/工业电子终端上也即AIoT对于体积能耗会有要求所以我们必须引入专用的加速模块来加速模型推断运算这时候KPU就应运而生了
KPU 具备以下几个特点 支持主流训练框架按照特定限制规则训练出来的定点化模型 对网络层数无直接限制支持每层卷积神经网络参数单独配置包括输入输出通道数目、输入输 出行宽列高 支持两种卷积内核 1x1 和 3x3 支持任意形式的激活函数 实时工作时最大支持神经网络参数大小为 5.5MiB 到 5.9MiB 非实时工作时最大支持网络参数大小为Flash 容量-软件体积
