宣告首款物联网 AI 芯片雨燕云知声做 AI 芯片的逻辑和优势是什么？_芯片_雨燕

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第一代 UniOne 物联网 AI 芯片“雨燕”及其办理方案

云知声第一代 UniOne 物联网 AI 芯片“雨燕”采取 CPU+uDSP+DeepNet 架构，支持 8/16bit 向量、矩阵运算，基于深度学习网络架构，可将面向语音 Al 的并走运算性能发挥到极致，在更低本钱和功耗下供应更高的算力。

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在架构灵巧性方面，雨燕通过 Scratch-pad 将主控 CPU 与 Al 加速器内部 RAM 相连，可供应高效的 CPU 与 Al 加速器之间的数据通道，便于 CPU 对 Al 加速器运算结果进行二次处理。
其余，连接各个运算单元的可编程互联矩阵架构，供应了扩展运算指令的功能，从而进一步提升硬件架构的灵巧性及可扩展性。

（图片来自网络侵删）

同时，芯片采取多级多模式唤醒，从能量检测，到人类声音检测，再到唤醒词检测，针对语音设备及利用场景的定制化 Power Domain 等技能，可将芯片功耗降落至最低。

详细而言，雨燕包括以下几大显著特色：

高性能深度学习加速：面向深度学习和语音旗子暗记处理的 Al 定制指令以及体系架构，将面向语音 Al 的并走运算性能发挥到极致，系统运算能力提升 50 倍以上；

高性能内部互联网络：结合片内 Memory 及内部互联网络，提高片内总线带宽的利用效率提升 20 倍；

低功耗架构：异构 AMP 架构可担保高性能与低功耗的有机结合，从而得到最佳的能效比，更适宜10T场景；

端云结合：稠浊运用架构设计，得到本地与云端能力的最佳平衡；

云知声联合创始人、芯片卖力人李霄寒表示，云知声不仅供应雨燕芯片和终端引擎，还将运用部分向客户开源，同时供应相应定制化工具以及云端 Al 能力做事。

通过云端芯结合，云知声基于雨燕供应的是面向一个个详细场景如智能家居、智能音箱、智能车载等的 Turn-key 办理方案。
基于雨燕方案，可让客户站在更高的设计出发点，以更低的本钱，在更短的韶光内打造出更稳定可靠的产品。
同时，开源的方案也可确保客户基于己供应的 Al 能力自行设计其它各种长尾产品形态，构建更为丰富的 AIOT 生态。

为什么要做芯片？

在发布会的现场，云知声创始人、CEO 黄伟用微信的启动界面形容了自己的创业感悟，“巨大的需求，微小的背影，心里有深深的孤独感”。
众所周知，芯片研发是一项高风险、重本钱的事情，须要花费大量金钱和精力，而这对付资源和资金都相对紧缺的创业团队来讲，芯片无疑是一个巨大的寻衅。

但是黄伟却认为，“如果云知声不做芯片，必去世。
”

黄伟表示，在 AIoT 赛道上要走得更远，关键点在于芯片。
AI 落地的关键在于选择场景，运用处景则定义了 AI 芯片，末了，芯片可以加速 AI 运用落地。

然而，放眼当下的芯片市场，无论是 CPU 还是 GPU、FPGA，现有的架构都并非为 AI 专门设计，并不能知足物联网 AI 算力需求。
从 2014 年开始，云之声便推出了“云端芯”产品计策。
云是办理终端智能化问题，端可以办理 AI 运用处景化问题，而芯则可以加速 AI 运用落地的问题。

做芯片的底气是什么？

然而，光有梦想是不足的。
要做好一款 AI 芯片，必须要有过硬的实力。

黄伟认为，做好 AI 新品的三个条件是：“全栈式 AI 技能能力、已验证的成熟业务场景、以及 AI 芯片设计能力，这三个条件缺一不可”。
为了做到这三点，云知声花了 4 年的韶光。

AI 芯片设计能力是根本功，而场景的选择决定产品的定位，没有这两项根本，也就没有了后面的故事。
云知声从 2015 年开始组建芯片团队，并针对场景运用进行了长达半年的调研事情。

AI 芯片是对 AI 技能的高度集成，为此，云知声搭建了一个“DeepFlow + Atalas+AI 技能”的金字塔状技能研发体系，将降噪、语音识别和语音合成结合到 UniOne 上，为产品供应全栈式 AI 技能能力。

在供应全栈式 AI 技能能力的根本上，面向方案商与开拓者，UniOne 将供应完全的语音 Al 运用参考方案、云端能力以及定制化工具，担保高性能、高能效比的同时，兼顾灵巧性和通用性。

未来，UniOne 还会支持多模态、通用 AI 边缘算力