6月20日，中星微“数字多媒体芯片技术”国家重点实验室在京宣布，中国首款嵌入式NPU（神经网络处理器）芯片诞生，目前已应用于全球首款嵌入式视频处理芯片“星光智能一号”。

该实验室执行主任张韵东表示，这标志着我国在NPU领域的研究和开发上取得了重大突破；在基于“数据驱动并行计算”架构的深度学习人工智能领域达到国际先进水平；使我国视频监控行业发展由模拟时代、数字时代跨入智能时代，实现产业化并促进整体水平提升，确立了全球领先地位。

AlphGo下盘棋花电费3000美元

近年来，人工智能逐渐从科幻电影走向现实生活，在其发展历程中，两次著名的“人机大战”成为重要里程碑。1997年，IBM的超级计算机“深蓝”击败国际象棋世界冠军；今年3月，谷歌的“AlphGo”以4胜1负的成绩战胜了围棋世界冠军。

“围棋比国际象棋复杂200多个数量级。”数字多媒体芯片技术国家重点实验室执行主任张韵东表示，“深蓝”是凭借超级计算机运算能力的“蛮力”战胜了人类，“AlphGo”则是依靠模仿人脑的深度学习神经网络击败人类。

这一结果让人震撼，甚至有人担忧，电影里“终结者”是否很快会进入我们的生活？

张韵东认为，“人机大战”只是科学实验，如此高级的人工智能离普通人的生活还有一定距离。他介绍，“深蓝”的质量达到1.27吨，拥有32个CPU；“AlphGo”运行在庞大服务器集群里，下一盘棋光电费就要花掉3000美元。即使是手机里的苹果、微软等语音识别软件，所有的运算、识别也必须在后台进行。

将深度学习系统做到小型化，用在嵌入式系统中，这是中星微国家重点实验室多年来努力解决的问题。其此次发布的，正是我国首款具有深度学习功能的嵌入式NPU，其已于今年三月成功量产。

极大提升计算能力与功耗之比

此次推出的NPU，是中星微国家重点实验室为深度学习算法专门设计的处理器。

张韵东介绍，深度学习源于对生物人脑机理的仿生学研究，其实质是建立多层次感知层模型，从底层到高层进行识别和智能分析。与传统算法最大的不同，是它能像人脑一样学习知识。

卷积神经网络（CNN）是深度学习的重要分支，是目前机器视觉人工智能领域的研究热点。张韵东说，CNN算法需要处理海量数据和运算，传统的冯诺依曼架构CPU，在面对这种类型数据运算时已经力不从心。而其他传统处理器中，信号处理器DSP同样无法高效处理大量并行运算；图形处理器GPU是为三维图形设计，用于CNN算法功耗高、成本高，且不适合嵌入环境；可编程门阵列FPGA能灵活实现各种算法架构，但一般用于算法原型机的验证，同样存在功耗高、价格高问题。

IBM、高通、谷歌等国外公司都推出了的自己的神经网络处理器，中科院在这方面也开展了研究。为此，中星微针对CNN算法和特点进行了专门设计，彻底颠覆了冯诺依曼架构，而采用全新的数据驱动并行运算架构，研发的数据流类型NPU极大提升了计算能力与功耗之比，擅长处理海量视频、图像类多媒体数据，能使人工智能在嵌入式机器视觉应用中大显身手。

给“眼睛”加上“大脑”

目前，中星微NPU其已成功集成到“星光智能一号”中，在视频监控领域实现产业化。

“如果说原来的视频处理芯片相当于眼睛，加上NPU以后就拥有了大脑。”张韵东说，“星光智能一号”包含视频信号处理、视频压缩编码模块以及神经网络处理器，是全球首颗具有如此集成度的深度学习系统级芯片。

视频监控领域对智能识别有着强烈需求。张韵东介绍，此前的技术主要存在两方面局限，一是识别准确度不高；二是传统技术需要先把海量视频数据传到后台，再在后台进行识别，无法实时得到结果。而使用了深度学习的机器视觉，对人脸识别的准确率可达98%；在嵌入人工智能后，可以当场识别，只把有用的信息传回来。

在几年前轰动全国的周克华案件中，案犯在南京被拍到，公安干警将视频信息拷贝分发给数千人的团队，对着每个摄像头进行比对，但周克华仍逃到重庆，直到再次作案后才被抓获。“如果当时有‘星光智能一号’技术，罪犯走到哪里都会被智能识别，很快就会有线索传回来。”张韵东说。除了实时搜索，该技术还能将已经拍摄的信息存在码流中，需要时可以随时根据特征检索，或是用“以图搜图”的方式，用一张图把类似的图全找出来。

除了视频监控领域，“星光智能一号”还能用于汽车无人驾驶或智能辅助，无人机自动拍摄、跟踪、避障，智能机器人理解合成语言、娱乐和陪护等方面。张韵东表示，下一步将不断探索更加接近生物人脑的工作机理方式，开发更低功耗、更高运算性能的新一代NPU。

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