在北京市海淀区一座十余层大厦的一间展厅内，一台电脑的屏幕上显现着大厦进口交游车辆的信息。“如果有违规状况，摄像头就能在第一时间辨认出来，并将相关车辆信息实时报告给监督者。”张韵东介绍说。
赋予摄像头这一辨认及判别才能的载体是一块边长约两厘米的正方形银色芯片。6月20日，张韵东地点的中星微 “数字多媒体芯片技能”国家重点实验室举办媒体发布会称，其创造的我国首款嵌入式神经网络处理器（NPU）芯片诞生，并已于本年3月6日完成量产。
“本来的视频处理芯片适当于一只眼睛。”担任该国家重点实验室履行主任的张韵东比方说，而“星光智能一号”让“眼睛”具有了人脑的功用，将后台的智能判别提到了前端，可实时地辨认更高档的才智信息，如身份证号码、车牌号、人员身份。
这款被命名为“星光智能一号”的芯片，包含了当时核算机范畴最前沿的生物人脑神经网络仿生学立异技能，且对严峻依靠国外进口产品的我国集成电路工业来说，也是完成“弯道超车”的一次积极测验。
为了了解其对人脸的辨认才能，一名男记者现场约请长相跟他相像的一名作业人员一同“刷脸”。公然，在读取身份证之后，摄像头在不到1秒钟的时间内就判别出作业人员才是自己。
“星光智能一号”之所以能“看懂”这一些信息，是因为它集成了视频信号处理、视频压缩编码模块以及NPU等体系。尤其是该实验室自主研制的嵌入式NPU，完全推翻了选用传统冯诺依曼架构的CPU（中央处理器），赋予这颗“眼睛”像“大脑”相同的剖析功用。
“当时，卷积神经网络（CNN）算法已成为智能机器视觉范畴的研讨热门。”该实验室嵌入式人工智能项目组组长昝劲文说，该算法经过仿生人脑神经网络，可下降网络模型的杂乱程度，在处理海量输入数据、大规模乘积累加运算、稀少权值矩阵等方面具有优势。
但是，传统CPU程序指令与数据同处一个存储空间，运转CNN算法功率不高。中星微NPU选用数据驱动并行核算架构，使核算机的能耗比“至少提高了两三个数量级”，让人工智能在嵌入式机器视觉使用中能够大显神通。
“冯诺依曼架构的编程方法是线性的，而咱们的编程方法是二维的。”该实验室神经网络处理器项目组组长周林均告知《我国科学报》记者。
据介绍，中星微每个NPU处理器有4个内核，每个内核有两个数据流处理器，每个数据流处理器有8个长位宽或16个短位宽的SIMD（单指令多数据）运算单元。“这样每个NPU处理器就包含了128个并行处理单元，适当于高速公路上有128个车道并行。”张韵东说。这使得每个NPU处理器具有每秒38G Ops（标准化数字标牌接口标准）的长位宽处理才能或76G Ops的短位宽处理才能。
张韵东向《我国科学报》记者泄漏，“星光智能一号”已成功在安防视频监控范畴完成工业化，并已出售数十万件。该芯片在全球首先完成量产使用，可谓是我国公司完成对国外集成电路工业“弯道超车”的一次成功测验。
当时我国该工业局势适当严峻。工信部多个方面数据显现，我国十余年来集成电路进口额一向处在各类产品之首，每年达2000亿元左右。这种依靠性随时可将我国通信工业置于难以预料的危险之中。例如本年3月7日，中兴通讯因被美国商务部施行出口约束办法而停牌。因其对美国零部件和软件供货商的依靠，严峻损害了手机终端和电信设备事务，丢失额估量达1000亿元以上。
当时，人工智能已成为下一代信息工业浪潮的推翻性技能，微软、高通、谷歌以及美国宇航局支撑的KnuEdge等公司纷繁推出自己的NPU。“咱们比人家落后太多，现在新的技能不断涌现，咱们要把抓住整个职业格式改变从头洗牌的时机。”张韵东说。
在他看来，我国集成电路工业要想完成赶超，答案就在于自主立异。据悉，此次推出的“星光智能一号”现已请求16项专利，未来可大规模的使用于智能驾驭辅佐、无人机、机器人等嵌入式机器视觉范畴。
当时，跟着集成电路研制逐渐迫临香农定理、摩尔定律的极限，许多业界研讨者感到出路苍茫。而中星微NPU或许正是一块“引玉之砖”。
依据摩尔定律，集成电路上可包容的元器材数目约每隔两年便会增加一倍，功用也将提高一倍。“但是，现在半导体工艺现已迫临量子标准，摩尔定律的止境近在眼前。而传统CPU受限于散热问题，其时钟频率更早趋于上限。”张韵东说。“理论上，极限时钟频率是1000G，但传统CPU受限于散热，达不到10G。”
如此一来，人们想象的高档智能机器人还能否完成呢？张韵东介绍，业界关于后摩尔定律年代提出了两种不同的观念：一种是持续推动摩尔定律，在新式材料、工艺制程和器材结构上尽力，将摩尔定律再推动一步；另一种是逾越摩尔定律，即经过体系集成单颗芯片或是多芯片堆叠的方法，完成更多的功用。
张韵东表明，中星微的观念是走“智能摩尔”的道路，即不否定有关技能的物理限制，推动信息层面的技能立异。“这一方面还远远未到达极限，怎么进一步学习人类才智机理，怎么把原始数据变成有用的信息，在信息层面还有许多技能有待立异。”
此次，“星光智能一号”就选用了先进的过亿门级集成电路设计技能及超亚微米芯片制作工艺。未来，该实验室将选用更挨近生物人脑的作业机理方法，推出更低功耗、更高运算新能的下一代NPU。“人脑的奥妙现在还远远没有被了解。”张韵东说，“研讨新式的核算架构，提高信息处理的功用功耗比，这可能是下一次信息革新的要害点。”