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基于QNPU芯片的软硬一体化人工智能解决方案

2019-05-28
导语:中国科学院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院AiRiA自主设计的首款主打极低比特技术的人工智能芯片QNPU(Quantized Neural Process Unit)原型,及四路人车识别、车载辅助

中国科学院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院AiRiA自主设计的首款主打极低比特技术的人工智能芯片QNPU(Quantized Neural Process Unit)原型,及四路人车识别、车载辅助驾驶ADAS系统,终端AI功能加速器QEngine和人工智能人体骨骼实时识别交互系统,近期在世界智能大会和世界半导体大会上展出,获得了众多专业人士的肯定和赞扬。

QNPU采用国际领先的量化模型压缩处理技术,实现了DDR Free设计,突破了内存墙的世界难题,不但能够满足边缘端设备低功耗、低时延、小体积、低成本的诉求,并能提供其执行AI任务所需的高运算能力。QNPU可应用到智能安防、无人驾驶、智慧医疗、智慧商业、智慧城市等多种IoT的边缘端计算场景,助力各行业“用上AI,用好AI”。

同时,AiRiA还研发了基于QNPU原型的四路人车识别模块,可进行1080P分辨率的视频流实时分析。

AiRiA车载辅助驾驶ADAS系统是基于机器视觉720P双路视频实时处理的人工智能系统。在驾驶过程中能够自动识别道路情况,包括:道路标志线、信号灯、人车距离等,可以实现前向碰撞报警、车距过近报警、车道偏离报警等。同时该系统采用DrivingProbe专利技术,对驾驶员警觉性监测,识别抽烟、喝水、打/看电话、打斗等状态,监控安全驾驶。

我国科学家研发基于QNPU芯片的软硬一体化人工智能解决方案

 

AI功能加速器QEngine是适用于终端设备的高性能、轻量级、无依赖深度学习计算框架。与常用框架相比,QEngine性能高2-4倍,减少65%-85%的内存占用,使AI终端设备待电时间更长,机器视觉识别更加迅速。QEngine支持业内多种开源的深度学习框架,算法移植简易,并兼容多种处理器和硬件。

AiRiA人工智能人体骨骼实时识别交互系统,对人体骨骼姿态进行实时跟踪,识别人体骨骼25个结构点,毫秒级时延,并能支持多人同时检测,对身体部分遮挡部位进行智能预测。该系统可应用于翻越、打斗、摔倒等异常行为的检测运动及舞蹈的教学矫正,体感游戏,3D试衣等场景。

自动化所南京人工智能芯片创新研究院AiRiA,依托自动化所在芯片开发、计算架构、人工智能、机器视觉等领域数十年的核心技术积累,致力于为行业提供软硬一体化的人工智能解决方案。在成本、功耗、计算结构等方面进行探索,让“高大上”的AI广泛、便利地应用到各行业,普惠公众。

文章来源:自动化研究所

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