Японский автопроизводитель Toyota решил попытать счастья на рынке ИИ-процессоров.
Toyota является основным акционером компании AISIN, производителя автомобильных компонентов. Обе компании осознают, что автомобили все больше зависят от таких технологий, как распознавание изображений, и что робототехника и другие формы «физического ИИ» потребуют компонентов, пересекающихся с автомобильной сферой.
AISIN считает, что существующие чипы не подходят для таких задач, поскольку они полагаются на внешнюю память для хранения моделей ИИ, а затем генерируют большой трафик между процессором и моделью. Этот трафик, как утверждает компания, снижает эффективность распознавания изображений и других применений ИИ на устройстве. Кроме того, DRAM в настоящее время очень дорога.
В ответ компания разработала систему-на-чипе (SoC), построенную на 16-нм техпроцессе FinFET, с двухъядерным процессором Arm Cortex A53 и графическим процессором Arm MaliG31. Чип включает встроенную память STT-MRAM, которая хранит как веса модели, так и операционную систему.
AISIN и ее партнеры по исследованиям из Университета Тохоку заявляют, что такой подход позволяет чипу загружаться от включения питания до запуска ядра за 65,7 миллисекунды — в 38 раз быстрее, чем при использовании внешней памяти — и запускать алгоритм обнаружения объектов Tiny YOLOv3 непосредственно на чипе.
«Для эффективного использования ограниченной емкости памяти на кристалле была разработана гибридная архитектура умножения, сочетающая 8-битное и 16-битное умножение», — говорится в машинной версии пресс-релиза Университета Тохоку [PDF]. «Комбинируя умножение 16×16, 16×8 и 8×8 бит, объем данных весов для модели ИИ был сокращен на 53 процента, с 17,7 МБ до 9,36 МБ, при сохранении 16-битной точности».
AISIN является признанным поставщиком комплектующих и уже продает продукцию Toyota и другим автопроизводителям, но пока не сообщила, когда и сможет ли она запустить этот чип в производство.
Тем временем такие компании, как Nvidia и Qualcomm, очень хотят продавать свои кремниевые решения автопроизводителям и позиционируют себя как источники технологий и ИИ-экспертизы, которые не могут предложить участники существующей цепочки поставок автомобильной промышленности. ®
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Simon Sharwood
