3月6日,在“AI in 5G——引領(lǐng)新時(shí)代論壇”上,人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟(AIIA)正式發(fā)布“AIIA DNN benchmark V0.5”首輪評(píng)估結(jié)果。該評(píng)估在AIIA權(quán)威測(cè)試平臺(tái)完成,基于端側(cè)推斷任務(wù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器基準(zhǔn)測(cè)試。在四大典型應(yīng)用場(chǎng)景下,能夠客觀反映具有深度學(xué)習(xí)處理能力的處理器或加速器的性能水平。評(píng)估結(jié)果顯示,海思麒麟980和瑞芯微RK3399表現(xiàn)上佳。
“AIIA DNN benchmark V0.5”評(píng)估的標(biāo)準(zhǔn)較為嚴(yán)苛,包含四大典型場(chǎng)景和兩大類(lèi)評(píng)測(cè)指標(biāo)等,指標(biāo)包含速度(fps)和算法性能,如top1 、top5、mAP、mIoU、PSNR等。同時(shí),這也是深度學(xué)習(xí)處理器領(lǐng)域首次區(qū)分整型和浮點(diǎn)對(duì)比的Benchmark。福州瑞芯微電子的RK3399
開(kāi)發(fā)板展現(xiàn)出搶眼數(shù)據(jù)。
采用28nm工藝的福州瑞芯微電子RK3399開(kāi)發(fā)板,在評(píng)估中展現(xiàn)出超強(qiáng)性能。評(píng)估數(shù)據(jù)顯示,在浮點(diǎn)模型不需要定點(diǎn)化重新訓(xùn)練的情況下,int8計(jì)算以精度損失最大為1%的代價(jià),達(dá)到相對(duì)于浮點(diǎn)計(jì)算兩倍的性能。
此外,在Interpretation評(píng)測(cè)中,AIIA第一次嘗試在基準(zhǔn)測(cè)試中將量化和浮點(diǎn)模型分開(kāi)評(píng)測(cè)。而福州瑞芯微電子RK3399開(kāi)發(fā)板同樣取得多項(xiàng)優(yōu)異數(shù)據(jù),在業(yè)內(nèi)處于前列水平。
值得一提的是,福州瑞芯微電子RK3399開(kāi)發(fā)板數(shù)據(jù)搶眼的背后,離不開(kāi)前沿技術(shù)的支持。比如RK3399融入了Tengine,后者是由OPEN AI LAB開(kāi)發(fā)的一款輕量級(jí)模塊化高性能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理引擎。Tengine專(zhuān)門(mén)針對(duì)Arm嵌入式設(shè)備優(yōu)化,且無(wú)需依賴(lài)第三方庫(kù),可跨平臺(tái)使用支持Android、Liunx等。
Tengine支持各類(lèi)常見(jiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),包括SqueezeNet,MobileNet,AlexNet,ResNet等,支持層融合、8位量化等優(yōu)化策略。通過(guò)調(diào)用針對(duì)不同CPU微構(gòu)架優(yōu)化的HCL庫(kù),能將Arm CPU的性能充分挖掘出來(lái)。而RK3399的Cortex-A72單線(xiàn)程運(yùn)行移動(dòng)端常用的MobileNet,一次只需要111ms。
在IoT設(shè)備、智能交互設(shè)備、個(gè)人電腦、機(jī)器人等人工智能設(shè)備的創(chuàng)新與研發(fā)上,福州瑞芯微電子已經(jīng)在技術(shù)上展現(xiàn)出領(lǐng)先優(yōu)勢(shì),除了RK3399以外,旗艦級(jí)人工智能芯片RK3399Pro同樣極具看點(diǎn),其首次采用CPU+GPU+NPU的硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。這一芯片集成的NPU(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器)融合了福州瑞芯微電子在機(jī)器視覺(jué)、語(yǔ)音處理、深度學(xué)習(xí)等方面的關(guān)鍵技術(shù),片上NPU運(yùn)算性能高達(dá)3.0TOPs,具備高性能、低功耗、開(kāi)發(fā)易等優(yōu)勢(shì)。
人工智能芯片大變革時(shí)代,人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟(AIIA) “AIIA DNN benchmark V0.5”權(quán)威測(cè)試平臺(tái)的亮相以及首輪數(shù)據(jù)發(fā)布,或?qū)⒔K結(jié)AI芯片缺乏統(tǒng)一數(shù)據(jù)測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)的局面,加速人工智能芯片的技術(shù)蛻變與進(jìn)化。