FPGA 向來是高大上的形象，即便在人工智能火熱的今天，圍繞 FPGA 討論的焦點也集中在云端的加速，與之相提并論的，更多是以高性能計算見長的 GPU、CPU、DSP。

　　但是，有家公司，卻專注在“網(wǎng)絡(luò)邊緣端”，將產(chǎn)品布局在適于低功耗運行的低密度 FPGA 上，其全新的毫瓦級功耗 FPGA 解決方案 ——LatTIcesenAI ,為機器學(xué)習(xí)推理在大眾市場物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中實現(xiàn)快速部署創(chuàng)造機遇， 且聽萊迪思半導(dǎo)體亞太區(qū)資深事業(yè)發(fā)展經(jīng)理陳英仁娓娓道來。

　　萊迪思半導(dǎo)體亞太區(qū)資深事業(yè)發(fā)展經(jīng)理陳英仁

　　快速興起的網(wǎng)絡(luò)邊緣計算

　　提及 AI 或智能計算，我們更多會想到“云端的加速”。但并非所有應(yīng)用都將在云端運行。萊迪思《加速實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)邊緣低功耗人工智能應(yīng)用》白皮書中表明，另一輪從集中式到分布式的系統(tǒng)架構(gòu)轉(zhuǎn)變的征兆已經(jīng)顯而易見了，無論到來與否，有一點確信無疑，那就是低延遲要求、不斷加劇的隱私問題和通信帶寬限制，將驅(qū)動網(wǎng)絡(luò)邊緣對智能化的需求。陳英仁以智能音響為例，集合了語音控制、攝像頭檢測功能的智能音響，可以為生活帶來更多的便利性，但也正由于存在攝像頭、麥克風，隱私暴露就成為大家擔心的問題。如果這時在終端加入數(shù)據(jù)處理和分析功能，就可以很好地對隱私進行保護。此外，終端的很多應(yīng)用是需要低延遲的，甚至有時在沒有網(wǎng)絡(luò)的情況下，也需要保證在線下進行及時的反饋，這時也需要終端數(shù)據(jù)處理的加入。

　　這樣的需求有多大？Gartner 分析表示：“目前企業(yè)產(chǎn)品的數(shù)據(jù)約有 10% 都在傳統(tǒng)的集中式數(shù)據(jù)中心或云端以外的地方處理，到 2022年，這一數(shù)據(jù)將會達到 50% 。”

　　正如在消費物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域所見，隨著傳感器數(shù)量和種類的激增，需要部署更多的計算資源用于實時數(shù)據(jù)處理，能夠?qū)崿F(xiàn)這種本地傳感器數(shù)據(jù)處理的毫瓦級功耗、小體積、低成本、靈活支持各類傳統(tǒng)接口以及性能/精度可調(diào)節(jié)的半導(dǎo)體解決方案就顯得至關(guān)重要。

　　低功耗對物聯(lián)網(wǎng)邊緣應(yīng)用的重要性不言而喻。陳英仁介紹，不同的應(yīng)用場景、不同種類的傳感器，動輒成千上萬的傳感器部署，24小時無休，如果每兩三天充電或更換一次電池，增加了太多的維護成本，因而智能終端應(yīng)用的半導(dǎo)體功耗需要達到幾瓦甚至毫瓦級。

　　成本也是一個關(guān)鍵要素，隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，越來越多的地方都需要用到傳感器，因而任何一個解決方案都必須能與其他批量生產(chǎn)的網(wǎng)絡(luò)邊緣解決方案一決高下。

　　電路板面積小至幾平方毫米，也更有利于方便集成到邊緣終端應(yīng)用中。

　　考慮到邊緣應(yīng)用終端的多樣性，處理芯片需要具備最大化的設(shè)計靈活性，能夠提供廣泛的 I/O 接口以支持不同的傳感器。

　　最后設(shè)計人員還需要能通過自定義量化平衡精度、功耗和成本的解決方案，從而實現(xiàn)更有效地邊緣計算。

　　應(yīng)運而生 sensAI

　　顧名思義，sensAI 為優(yōu)化 AI 應(yīng)用而生，那么我們就有必要先了解 AI的概念。1956 年夏，人工智能先驅(qū)們的夢想是借由新興計算機構(gòu)建具有人類智力特征的復(fù)雜機器。這就是所謂的“通用人工智能（General AI）”的概念——擁有人類的所有感覺（甚至可能更多）、所有理智，像人類一樣思考的神奇機器。而機器學(xué)習(xí)是用來實現(xiàn)人工智能的一種方式?！巴ǔ＃瑱C器學(xué)習(xí)要求兩種類型的計算工作量——訓(xùn)練和推理” 陳英仁介紹，訓(xùn)練系統(tǒng)通過現(xiàn)有的數(shù)據(jù)習(xí)得新能力，例如人臉檢測功能通過采集和分析成千上萬張圖片來學(xué)習(xí)識別人臉，這種高度密集的計算，往往需要使用高性能硬件如 GPU或高性能 FPGA 等進行快速處理。而推理環(huán)節(jié)主要過識別圖案和執(zhí)行任務(wù)將系統(tǒng)能力用于處理新數(shù)據(jù)，邊運行邊學(xué)習(xí)，隨著時間的推移變得愈加智能。一般分為兩個場景：在云端數(shù)據(jù)中心響應(yīng)用戶需求和在終端智能設(shè)備響應(yīng)用戶需求。在云端數(shù)據(jù)中心，各家公有云服務(wù)廠商都紛紛部署了高性能云計算服務(wù)器。而在而在終端設(shè)備，由于前面所述說隱私性、低延遲的需求，很多應(yīng)用都會在終端部署以提升智能度， 設(shè)計人員可以使用經(jīng)過優(yōu)化的、低功耗、低密度的FPGA，滿足日益嚴苛的性能和功耗要求。

　　對此，萊迪思推出基于 iCE40 UltraPlus 和 ECP5 FPGA 系列的新型全套開發(fā)生態(tài)系統(tǒng)——LatTIce senAI，旨在實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)推理在大眾物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中實現(xiàn)快速部署。LatTIce senAI 提供經(jīng)過優(yōu)化的解決方案，具有超低功耗(低于 1mW-1W)、封裝尺寸小(5.5-100 mm2)、接口靈活(MIPI? CSI-2、LVDS、GigE 等)和批量價格低(約 1-10 美元)等優(yōu)勢。

　　之所以推出 sensAI , 陳英仁解釋道，F(xiàn)PGA 天生適合做計算，但更多時候，計算是客戶的核心技術(shù)，甚至有部分客戶還沒有這項技術(shù)，那么如何能夠幫助他們快速地利用 FPGA 的低功耗、低成本、小體積實現(xiàn)計算，就成了 FPGA 推廣最大難題。因此，sensAI就是為了讓客戶能夠在傳感器的橋接和數(shù)據(jù)聚合中，增加更多智能以實現(xiàn)低延時、低功耗的計算，即客戶手中有數(shù)據(jù)和樣本，就可以在 FPGA 中做計算，尤其在網(wǎng)絡(luò)編程里。

　　sensAI 以模塊化硬件平臺為基礎(chǔ)，包括基于低功耗 iCE40 UltraPlus FPGA的移動開發(fā)平臺(MDP)

　　和基于 ECP5 FPGA 器件的視頻接口平臺( VIP )， MDP 包括一系列板載傳感器，如圖像傳感器、麥克風、羅盤、壓力傳感器和陀螺儀等，可用于毫瓦級功耗的應(yīng)用。VIP 的功耗稍高但總體低于 1 W，可實現(xiàn) MIPI CSI-2、嵌入式DisplayPort (eDP)、HDMI、GigE Vision和USB3在內(nèi)的接口互連。

　　為配合硬件平臺，萊迪思提供了新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器 IP 核。該軟 IP 包括針對iCE40 UltraPlus FPGA 優(yōu)化后的 BNN（二值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）1加速器，支持 1 bit 權(quán)重量化和 1 bit 激活量化，可以實現(xiàn)低功耗的偵測和推理。還包括針對ECP5 FPGA 優(yōu)化的 CNN （卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）加速器，該核可支持不同權(quán)重和激活的量化（1bit、8bit和16bit），實現(xiàn)功耗和精度的平衡，設(shè)置的位寬越高，準確度通常會越高。

　　為了更方便的應(yīng)用上述 IP ，萊迪思提供從 Caffe/TensorFlow 到 FPGA 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編譯器工具、LatTIce Radiant

　　和 Lattice Diamond 設(shè)計軟件。通過開源的深度學(xué)習(xí)框架 Caffe/TensorFlow 實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，然后經(jīng)過萊迪思獨立開發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編譯器將經(jīng)過訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)模型映射成定點數(shù)值表示以匹配其 FPGA ，可在沒有 RTL 設(shè)計經(jīng)驗的情況下，將網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用移植到其 FPGA 中。此外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編譯器能夠快速分析、模擬和編譯 CNN/BNN， 在sensAI IP 核上實現(xiàn)。這樣補足了 FPGA 在計算應(yīng)用中的高門檻。

　　陳英仁介紹，為了更好地簡化邊緣應(yīng)用的 AI 開發(fā)，萊迪思也提供了專門針對超低功耗優(yōu)化的參考設(shè)計及演示。比如低功耗人臉檢測、關(guān)鍵詞檢測、對象計數(shù)、面部跟蹤以及速度標志牌檢測等。

　　基于萊迪思 MDP 移動開發(fā)平臺實現(xiàn)的人臉檢測 Demo，其功耗約為 800-850 微瓦，搭配低功耗影響傳感器，可實現(xiàn)精準的、毫瓦以下人臉偵測，如智能門鈴、智能鎖、智能化妝鏡、超市結(jié)賬等

　　此外，萊迪思也構(gòu)建了經(jīng)認證的合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)，旨在聯(lián)合國內(nèi)外不同領(lǐng)域的 AI 應(yīng)用合作伙伴（在某些領(lǐng)域有專長的服務(wù)商），為智能家居、智慧城市、智能工廠等領(lǐng)域的客戶快速、有效地提供定制化的解決方案。

　　“sensAI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編譯器是我們最核心的部分，” 陳英仁表示，因為萊迪思為客戶實現(xiàn)簡潔的低功耗推理。對已經(jīng)在使用 FPGA 進行橋接和連接技術(shù)的客戶，可以有更多的選擇優(yōu)化設(shè)計。對于即將在邊緣應(yīng)用終端加入智能的新用戶，有sensAI 和天生的接口特性的加持，萊迪思 FPGA 也是一個性能、功耗、成本、開發(fā)難度相當有競爭力的選擇。

　　未來可期

　　談到 AI 的應(yīng)用， “其實大家還在思考，怎么樣應(yīng)用 AI 讓生活更簡單，” sensAI 簡化了算法的開發(fā)門檻，讓設(shè)計人員更多地去思考如何更好地實現(xiàn)應(yīng)用，陳英仁舉了幾個例子，尖叫聲檢測、槍聲檢測、玻璃打碎聲音檢測、智能穿衣鏡、面部跟蹤等等，似乎更多的應(yīng)用在等著人們放飛想象力得以實現(xiàn)。但是，可以預(yù)見到的一個趨勢是，隨著用戶尋求更高級別的智能，對于靠近 IoT 數(shù)據(jù)源的低功耗推理的需求將與日俱增。