【導(dǎo)讀】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。
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)模型分開評(píng)測(cè)。而福州瑞芯微電子RK3399開發(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開發(fā)板數(shù)據(jù)搶眼的背后，離不開前沿技術(shù)的支持。比如RK3399融入了Tengine，后者是由OPEN AI LAB開發(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專門針對(duì)Arm嵌入式設(shè)備優(yōu)化，且無(wú)需依賴第三方庫(kù)，可跨平臺(tái)使用支持Android、Liunx等。
Tengine支持各類常見卷積神經(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、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。
