雖然英特爾(Intel)、NVIDIA等芯片大廠近期在人工智能(AI)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NN)、深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)等領(lǐng)域動(dòng)作頻頻，但半導(dǎo)體領(lǐng)域的其他業(yè)者也沒閑著，而且其產(chǎn)品發(fā)展策略頗有以鄉(xiāng)村包圍城市的味道。 益華計(jì)算機(jī)(Cadence)旗下的CPU/DSP處理器核心授權(quán)公司Tensilica，近期便發(fā)表針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法設(shè)計(jì)的C5 DSP核心授權(quán)方案。 在16奈米制程條件下，該核心所占用的芯片面積約僅1平方公厘，卻可提供達(dá)到1TMAC的運(yùn)算效能，而且功耗遠(yuǎn)比CPU、GPU等處理器更低，適合各種嵌入式運(yùn)算裝置使用。

Cadence Tensilica營(yíng)銷資深事業(yè)群總監(jiān)Steve Roddy表示，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)正以飛快的速度演進(jìn)。 根據(jù)該公司所收集的數(shù)據(jù)顯示，在2012～2015年間，每幾個(gè)月就有新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法問世，且復(fù)雜度均比先前的算法明顯增加。 在短短3年內(nèi)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的復(fù)雜度已增加16倍，遠(yuǎn)超過摩爾定律的發(fā)展速度。

也由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法演進(jìn)的速度比半導(dǎo)體技術(shù)進(jìn)步的速度還快，因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的開發(fā)者只能用內(nèi)建更多處理器核心的硬件來(lái)執(zhí)行新的算法。 但這種作法只能在云端數(shù)據(jù)中心行得通，無(wú)法適用于功耗、體積與成本均受到嚴(yán)格限制的嵌入式裝置。

另一方面，目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法大多在通用型CPU、GPU芯片上執(zhí)行，也是一種遷就于現(xiàn)實(shí)的結(jié)果。 CPU、GPU是已經(jīng)大量生產(chǎn)的芯片，取得容易且成本遠(yuǎn)比自己打造ASIC來(lái)得低，而且對(duì)算法開發(fā)者來(lái)說(shuō)，CPU跟GPU提供很好的編程環(huán)境與應(yīng)用設(shè)計(jì)靈活性，這也是ASIC所比不上的。

事實(shí)上，Tensilica也認(rèn)為，利用硬件加速器這類ASIC來(lái)執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，絕對(duì)是一條行不通的路。 因?yàn)锳SIC設(shè)計(jì)通常需要數(shù)個(gè)月到1年時(shí)間，至于芯片要大量生產(chǎn)，應(yīng)用在終端產(chǎn)品上，更常已是2～3年后的事。 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展日新月異的情況下，除非芯片設(shè)計(jì)者擁有未卜先知的能力，精準(zhǔn)預(yù)測(cè)出3年后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法會(huì)發(fā)展到何種地步，否則芯片開發(fā)者的產(chǎn)品可能還沒上市就已經(jīng)過時(shí)了。

除了產(chǎn)品開發(fā)時(shí)程的問題，單純從技術(shù)層面來(lái)看，用硬件加速器與通用處理器共同執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，也是問題重重。 由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)牽涉到大量數(shù)據(jù)傳輸，若要將運(yùn)算工作切割開來(lái)，用兩顆芯片共同執(zhí)行，則兩顆芯片間光是數(shù)據(jù)傳輸，便很可能會(huì)占用掉一大半處理器資源，并帶來(lái)可觀的功耗量。

因此，如果有一種針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法優(yōu)化的處理器核心，既能兼顧應(yīng)用設(shè)計(jì)靈活性，又比通用型CPU、GPU有更高的算法執(zhí)行效率，對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的普及應(yīng)用，將是一大加分。 這也是Tensilica決定推出專為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法設(shè)計(jì)的C5數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)核心的原因。

C5 DSP核心在16奈米制程條件下所占用的芯片面積為1平方公厘，能提供達(dá)1TMAC的乘法器效能給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法使用。 若應(yīng)用需要更高的乘法器效能，C5 DSP也允許SoC設(shè)計(jì)者采取多核心架構(gòu)。 而且，因?yàn)镃5 DSP是針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算優(yōu)化的核心，因此功耗極低，不會(huì)像CPU或GPU，芯片功耗動(dòng)輒數(shù)十瓦以上，甚至上百瓦，一般的嵌入式裝置也能輕松采用。

Roddy透露，雖然C5 DSP核心才剛正式發(fā)布不久，但早已有先導(dǎo)客戶正在利用C5 DSP核心開發(fā)下一代支持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的SoC。 據(jù)其預(yù)估，最早在2017年第3季，第一顆內(nèi)建C5 DSP核心的SoC產(chǎn)品就會(huì)Tape Out。