電子發(fā)燒友網報道（文/李彎彎）相對于云端AI ，邊端側AI在本地進行計算和決策，不需要將數據上傳至云端，具備更好的實時性、隱私性等特點，，近些年，邊端側AI的應用越來越被看好。
然而邊端側AI因為應用場景豐富，碎片化明顯，在落地應用上也存在諸多難題，比如，需要針對不同應用場景定制算法，不少硬件方案只能針對單一應用等，因此具備一定通用性的方案會更被市場需要，比如時擎科技的領域專用架構（DSA）處理器。時擎科技自2018年成立以來，一直致力于在萬物智聯(lián)的AIoT時代，從落地場景的需求出發(fā)，通過領域專用架構的處理器和定制化芯片設計，為端側設備提供支持語音、視覺、影像、顯示等多模態(tài)智能人機交互和數據處理的芯片產品及完整的系統(tǒng)級解決方案。該公司基于RISC-V指令架構為端側智能交互和處理場景量身定制了TimesFormer領域專用架構智能處理器，作為處理和計算核心，推出了AT系列端側智能處理芯片，可以應用于智能家居、智慧家電、泛安防、智能硬件等各類端側設備中。時擎科技也能針對客戶應用場景的需求，提供定制化芯片的設計和交付，以及系統(tǒng)級應用和軟件的開發(fā)，為客戶帶來差異化的產品和競爭力。目前時擎科技在售的AT系列端側智能芯片，是一款高集成度、高能效比的智能處理芯片，可廣泛應用于離線語音控制、麥克風陣列、入門級智能影像應用等多種不同應用場景中。以其中已經量產出貨的AT1000為例 –在產品特點上，AT1000系列芯片搭載了自研的RISC-V主控TM500，主頻高達300MHz，支持DSP和浮點操作；提供100G高能效AI算力，配套的TimeFlow算法部署工具友好支持各種模型和算子；優(yōu)化的存儲系統(tǒng)保證算法執(zhí)行效率，內置MB級高速SRAM，大容量PSRAM和4MB XIP Flash；專用的高性能語音子系統(tǒng)，支持多達4+2模擬/數字麥克風輸入，以及立體聲/功放輸出，滿足各類基于麥克風陣列的語音處理需求。在應用上，AT1000系列其中主要的應用場景是通話對講、語音降噪等。時擎科技創(chuàng)始人、總裁于欣在接受電子發(fā)燒友采訪的時候表示，通話對講場景按照通話距離大體可以分為兩類，一類是遠講，典型場景是會議，一般來說，會議室的噪聲條件相對較好，而如今居家辦公的情況比較多，噪聲條件較為復雜，但最近催生了一些在家中或交通工具上，這些場景對于設備降噪能力提出了更高的需求尤其。另一類是近講，則主要是以對講機作為代表。在通話對講方面，雖然應用場景各不相同，不過其核心算法是類似的。時擎科技針對不同的應用場景針對性地推出了不同型號的芯片，在封裝、存儲上等方面會有所差異，用以適配對算法復雜度、外設接口的不同。時擎科技TimesFormer智能處理器是一種基于RISC-V指令集的領域專用架構（DSA）處理器，專門針對端側智能計算和各類音視頻智能算法的需求而研發(fā)。具有高能效比、高性價比、易使用、靈活可擴展等特點，可以廣泛的應用于端側人工智能芯片中。如何理解領域專用架構（DSA）呢？于欣解釋到，DSA的核心特點是，它針對的是一類場景，而不只是針對一個特定設備而設計，比如，用于邊端側的語音，也就是各種類型的通話對講都可以用。相比于很多專用的ASIC芯片而言，，DSA是在專用性和通用性上找到了一個平衡，針對某一類場景所需要的算法所設計，可以提供在性能、成本、功耗上滿足需求的優(yōu)質方案，又具備一定的通用性保證了芯片足夠大的市場需求范圍。成立四年多來，時擎科技已經基于領域專用架構（DSA），圍繞各類端側智能應用場景，打造了DSA處理器、部署開發(fā)工具、端側AI算法三位一體、緊密融合的全棧技術方案。團隊的研發(fā)能力和在售產品都獲得了市場的較好認可，公司2022全年銷售額也有望超過七千萬元。相對于云計算，邊端側有它的獨特優(yōu)勢。具體來說，邊緣AI允許設備在本地進行AI計算和決策，不需要連接到互聯(lián)網才能實現(xiàn)數據處理。因此它具備實時性好、帶寬資源要求低、隱私性好等諸多特點，因此在很多場景中邊緣AI比云端AI更好的解決實際的問題。這也是為什么近些年邊端側AI越來越多的被看好。實際上，邊端側AI是相對于云來說的，終端側比較好理解，邊緣側AI可以怎么理解呢？很多時候，邊和端是相對而言。舉一個典型場景的列子，在監(jiān)控的時候，很多之前部署的攝像頭都不帶本地AI能力，那是不是就只能將采集的信息上傳至云端進行處理呢，答案是否定的。我們可以通過在這云端之間架設所謂的邊緣服務器，從而實現(xiàn)對這些視頻采集的信息更接近數據端的分析處理。事實上很多場景都是如此，比如公司、小區(qū)內的視頻監(jiān)控，都可以通過邊緣服務器對這個小區(qū)域里的視頻進行分析處理，相對于云端來說，它直接部署在本地，從拓撲結構上來看，這就是我們所說的邊緣側。一般而言，如果數據采集節(jié)點和傳輸至云端服務器中間的路徑上所進行數據加工、處理、分析，則都可以稱為邊緣側的處理。雖然邊端側AI比較被看好，不過在實際落地應用中，還是有不少挑戰(zhàn)。在于欣看來，這是由于客觀條件決定的，很多邊緣側的需求，或者待分析的數據以及其背后的算法等，會存在較多的差異。具體來看，無論是識別人、識別物體，還是工業(yè)應用中使用機器視覺做缺陷檢測，雖然都是識別、檢測，但實際在算法上的差異很大。從這個角度來看，就需要多種跟應用場景完全匹配的算法，沒有一個通用的算法存在。每個場景都需要有針對性的算法，并不是說做好一個場景的一套算法，就可以把它輕易復制到別的場景，這是算法層面可復制性方面的挑戰(zhàn)。另外，不同場景應用的解決方案也不盡相同，如果是在云端，如GPU的通用計算方案是主流，而在邊端側，就不太一樣，可能會有八仙過海各顯神通的各種方案，比如時擎科技就是定制的領域專用架構DSA處理器從這個角度來看，無論是算法，還是硬件，很難存在一個特別通用的方案，而且邊端場景往往對成本、功耗等方面有更加苛刻的要求，這就決定了需要去做算法和芯片的匹配，這是成為了邊端側AI復制推廣的限制。還有就是，一些AI的算法的訓練需要很多數據，這也是人工智能不可或缺的一個環(huán)節(jié)，這也會給形形色色的邊端側AI應用帶來更多困難。這些問題可以如何去解決呢？于欣認為，業(yè)界需要在算法、處理器、工具等上面形成整體的解決方案，針對一類應用場景提供解決方案，形成一定的復制性，而不是說每一個場景都要從零開始，某種可以解決邊端側AI應用場景過于碎片化的難題。從目前的發(fā)展勢頭來看，未來AI的應用將會無處不在，還有很大的發(fā)展空間和潛力。然而任何新興技術在發(fā)展初期階段，都會遇到各種各樣的問題，AI也不例外。作為企業(yè)來說，如果能夠不斷地進行技術創(chuàng)新，解決發(fā)展過程中存在的難題，必然能夠在特定的領域占據重要位置。對于時擎科技來說是如此，對于其他任何AI芯片企業(yè)來說，也是如此。
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原文標題：邊端側AI規(guī)模應用落地難，領域專用架構（DSA）如何在通用性和專用性之間找到平衡！
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