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新创公司Deep Vision获B轮投资,第二代边缘AI芯片明年问世

时间:2021-11-17 作者:Sally Ward-Foxton 阅读:
Deep Vision是在2018年由美国斯坦福大学的两位博士所创立,如今已经募得总计5,400万美元的资金。该公司目前有57名员工,预计到年底会增加到75名。ARA-1如今正量产出货,ARA-2则预计于2022年开始出样...
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美国边缘AI芯片新创公司Deep Vision在B轮募资筹得了3,500万美元。该轮募资是由Tiger Global主导,其他投资者包括国际创投业者Exfinity Venture Partners,以及慧荣科技(Silicon Motion)、Western Digital等公司。

Deep Vision的第一代芯片于2020年开始出货──该ARA-1芯片号称是具备省电、低延迟特性的边缘AI处理器,适合智能零售、智能城市和机器人等应用。而虽然Deep Vision的公司名称透露其研发重点是卷积神经网络,事实上ARA-1也能够加速自然语言的处理,并支持长短期记忆(long short-term memory,LSTMs)和递归神经网络(recurrent neural networks,RNNs)等复杂网络。具备支持LSTMs和RNNs加速额外功能的ARA-2芯片预计明年问世。

Deep Vision首席Ravi Annavajjhala(源:Deep Vision)

“当ARA-1开始在去年推出样品时,我们想确保我们拥有很棒的PMF (product-market fit)与客户;”Deep Vision首席执行官Ravi Annavajjhala对《EE Times》表示:“我们已经有一些客户,包括一家已经大量出货的FAANG客户。我们的产品合格而且已经量产,我们现在要做的就是继续向前迈进,将这个模式在不同的领域和客户之间复制。”所谓的“FAANG”指的是以Facebook、Amazon、Apple、Netflix和Google等五家公司为代表的超大规模(hyper-scaler)业者。

Annavajjhala表示,该公司的头号目标应用市场是智能零售,而且在该领域已经有一个“非常大的客户”,以及“数个其他业务”;不过他婉拒透露该零售客户的身分,或是该客户是否与和上述的FAANG客户是同一家。

Deep Vision芯片的零售应用包括结账行为分析(checkout analytics)和库存管理,涵盖货架摄影机和数字广告牌。虽然货架摄影机无需极低的延迟性,Annavajjhala表示,客户的确需要数百万张的影像,才能藉由复杂的AI模型追踪产品。因此,对数据处理的需求相对很高。

“货架摄影机不只可以侦测空货架,也可以结合一些其他模型,通常会加上许多过滤器;”他指出:“除了运算本身是一个问题──我们不能将这个任务送到云端,因为成本相当高──我们需要的网络带宽和以太网络供电交换器也都变得非常昂贵;”因此,“降低总持有成本才符合商家的最佳利益,要做到这一点的方法就是尽可能将更多推论任务在边缘执行。”

其他应用还包括智能城市(例如高分辨率、高影格率的保全摄影机)、驾驶人监控系统、机器人、无人机以及工厂自动化。

ARA-1芯片执行ResNet-50模型的性能,为每秒100张影像或每瓦每秒40张影像。该芯片现在以USB模块、M.2模块以及U.2 PCIe模块(一卡2或4芯片)的形式出货。该公司为对功耗敏感的边缘应用提供800-MHz和600-MHz两种版本的芯片。

Deep Vision的ARA-1芯片已经开始出货,预计ARA-2明年问世。 (图片来源:Deep Vision)

Deep Vision的运算架构是专为减少数据在内存进出的次数所设计。“数据移动最小化需要从软件、系统以及运算核心等各个不同层面下手,以确保被带到芯片上的任何数据都能够尽可能地靠近运算核心,并维持尽可能长时间停留;”Annavajjhala表示:“我们已经在硬件上抽象出所有这些,确保数据流动的模式能让数据在运算单元以及不同内存层级间的移动最小化。”

他指出,在运算AI推论时,资料可以被多次重复使用;对影像卷积而言,一个影格(或卷积)和下一个影格之间大约有90%的数据是相同的。Deep Vision的软件扫描模型时,会查看许多不同的数据移动组合,来为处理器安排最有效率的组合。而编译程序则会追踪处理程序和内存子单元的功率消耗,以实现优化成果。Deep Vision的软件流程支持TensorFlow、Kaffe、Pytorch、MXNet以及ONNX。

根据Annavajjhala的说法,将ARA-1推向市场的时间紧迫,因此有部分先进功能被排除了,那些功能基本上和LSTMs和RNNs的加速有关,但它们将会在相同的整体架构下被添加到ARA-2芯片中。ARA-2的工艺技术也将会从28纳米转为16纳米,这可以让每瓦性能提升三倍,与和ARA-1相较则是五倍的性能提升(该公司表示,目前可以在ARA-1上运作的应用程序也将兼容于ARA-2)。

Deep Vision是在2018年由美国斯坦福大学(Stanford University)的两位博士Rehan Hameed和 Wajahat Qadeer所创立,如今已经募得总计5,400万美元的资金。该公司目前有57名员工,预计到年底会增加到75名。ARA-1如今正量产出货,ARA-2则预计于2022年开始出样。

本文同步刊登于《电子工程专辑》台湾版杂志202111

责编:Judith Cheng

(参考原文:AI Startup Deep Vision Raises Funds, Preps Next Chip,By Sally Ward-Foxton)

责编:Luffy Liu

本文为EET电子工程专辑 原创文章,禁止转载。请尊重知识产权,违者本司保留追究责任的权利。
Sally Ward-Foxton
Sally Ward-Foxton是EE Times特派记者,她专注于EE Times美国版的AI技术和相关话题,以及EE Times欧洲版杂志中的欧洲企业报道。 Sally base在英国伦敦,她报道电子行业已有15年,曾为Electronic Design、ECN、Electronic Specifie撰写设计、电子元件类文章。 她拥有剑桥大学的电气和电子工程硕士学位。
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