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K-Eye系列成为全球最省电的AI系统竟是因为它

时间:05-21 来源:DIGITIMES 点击:

据韩媒报导,由韩国科学技术院(KAIST)电机暨电子工程系教授柳会峻带领的研究团队,开发出全球最省电、采深度学习的人工智能(AI)半导体芯片,将其命名为CNNP,并发表搭载CNNP芯片的脸部识别系统K-Eye系列。

近期全球科技业者竞相发表类似Google AlphaGo的AI技术,但大部分多为软体,速度较慢,难在移动装置环境下运作。若欲以高速、低电力进行驱动,必须开发出AI半导体芯片。 KAIST开发出全球最省电、采深度学习的CNNP芯片。KAIST 柳会峻研究团队在2017年2月国际固态电路研讨会(ISSCC)会发表这项研发成果,由于是全球最低功耗CNN芯片,因此备受瞩目。

研究团队表示,K-Eye系列搭载了Always-On影像感测器与CNNP芯片,仅需1mW左右的低电力就能长时维持待机状态,随时进行脸部识别。 Always-On影像感测器可自动识别是否有脸部影像,只有确认脸部影像存在时才会启动,因此可降低待机时的电力消耗。筛选人脸的影像感测器采取类比处理,控制数位处理,因此可降低感测器本身的电力消耗。结合画素的类比处理器区分人脸与背景,数位处理器只针对选定的部分进行脸部识别,运作上更有效率。

CNNP芯片将深度学习全面导入电路、结构、演算等各个项目,让识别进行时的电力消耗维持在最低水准。CNNP芯片采用3项核心技术,首先是将用在AlphoGo人工智能演算中的二维运算改为一维运算,以达到低功耗高速演算。

存储器设计采分散排列形式,芯片内的存储器可横向、纵向读取资料,为特殊低功率分散存储器。计算方面有1,024个乘法器与加法器同时驱动,形成强大运算能力,不经由外部通讯网可直接传递运算结果。CNNP芯片的识别率达97%,但消耗电力仅0.6mW,是AlphaGo绘图处理器(GPU)的五千分之一。

脸部识别系统K-Eye系列分为穿戴式与圆形两种,穿戴式款得经由蓝牙(Bluetooth)与智能型手机连线。当使用者将穿戴款K-Eye配戴于脖子上,前方若有人面对面接近进入识别范围,K-Eye可以事先存入的资讯进行即时比对,确认对方的身分。

当使用者将圆形款K-Eye Q插在智能型手机上,则可利用事先存入的使用者脸部影像进行身分识别,开启接续的相关功能。K-Eye Q也可分辨影像为真人面孔或相片,使用者无法以出示相片的方式通过识别。 柳会峻表示,期盼AI半导体处理器在工业4.0时代能扮演主导角色。希望这次开发出AI芯片与识别器能让南韩在全球的AI产业发展中取得主导权。

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