近日，坊間傳聞許久的比特大陸第二代人工智能芯片BM1682,，正式出現(xiàn)在其官網(wǎng)頁面,。根據(jù)比特大陸一貫神秘務(wù)實的風(fēng)格,，相信基于BM1682的板卡、服務(wù)器也已經(jīng)備好了,。筆者在芯片行業(yè)浸淫十多年,，嘗試根據(jù)比特大陸官網(wǎng)公布的產(chǎn)品白皮書，來分析一下這兩代人工智能芯片之間的異同,，嘗試談一談比特大陸在人工智能領(lǐng)域的意圖和野心,。
2017年第4季度，比特大陸正式推出了其人工智能品牌算豐（SOPHON）,，發(fā)布了全球首款公開發(fā)售的TPU（Tensor Processing Unit張量計算單元）芯片BM1680，專門用于人工智能中的深度學(xué)習(xí)加速,。時隔不足一年,，2018年3月，比特大陸又推出其第二款TPU芯片BM1682,，根據(jù)初步披露的資料顯示,，BM1682是一塊專門用于圖像／視頻處理方向的人工智能芯片。
BM1682與BM1680使用了相同的深度學(xué)習(xí)算法的硬件加速模塊,，但相比BM1680而言,，BM1682具有更強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)算法執(zhí)行能力，此外BM1682還增加了視頻處理子模塊,，以及適用于具體應(yīng)用場景的諸多功能模塊,。
下面我們對其兩者進(jìn)行一個具體的對比評測：
頂層架構(gòu)——BM1682定位更細(xì)分
從頂層架構(gòu)可以看出，BM1680和BM1682均集成了深度學(xué)習(xí)算法所用到的核心模塊NPUs,。NPU是比特大陸自行研發(fā)的深度學(xué)習(xí)算法硬件加速器,，用于加速深度學(xué)習(xí)算法的執(zhí)行速度。
從頂層架構(gòu)圖上可以看到,，BM1680比BM1682額外集成了高度定制的BMDNN Chip Link Subsystem,。該子模塊可以在高速SerDes上提供穩(wěn)定,、靈活、低延遲的鏈路,。用戶可以通過該鏈路將多個BM1680芯片連接成一個統(tǒng)一的整體,，使其協(xié)同工作，大大提高系統(tǒng)的運算能力,。BM1682并沒有集成此模塊,，這大概是基于BM1682專一化的市場應(yīng)用定位，以及處理速度足夠滿足用戶對圖像／視頻處理需求而考慮的,。
從頂層架構(gòu)圖上可以看到與BM1680相比,，BM1682芯片的整體架構(gòu)發(fā)生了不小的變化，其定位則更加細(xì)分明確,。從右上角增加的Video Subsystem模塊可以明確看出,，該款芯片定位于圖像／視頻處理方向。
（數(shù)據(jù)來自比特大陸官網(wǎng)）
模塊細(xì)節(jié)——BM1682設(shè)計更豐富
BM1682的深度學(xué)習(xí)加速的核心功能模塊與BM1680是相同的,。兩款芯片均包含了深度學(xué)習(xí)的核心單元—硬件加速器NPU Subsystem,。兩者的NPU Subsystem均各自集成了64個NPU單元，統(tǒng)一由NPU Schedule Engine進(jìn)行調(diào)度（BM1682架構(gòu)圖中未體現(xiàn)）,，最大化的提高了NPUs的效率,，加快了深度學(xué)習(xí)算法inference （推演）與training （訓(xùn)練）的速度。根據(jù)初步資料顯示,，兩者在MCU的配置上是有些許差異的,，但由于資料不全面，故無法評斷出兩者的MCU處理能力的差別,。
除了深度學(xué)習(xí)算法硬件加速模塊（NPUs）,、用于高速連接其余BM1680的Chip Link模塊之外，BM1680還提供了4個獨立的DDR4通道,，最高支持16GB的DDR3 或 DDR4 DRAM拓展,，用于高速數(shù)據(jù)緩存讀取，以提高系統(tǒng)的執(zhí)行速度,。BM1680還加入了Global DMA模塊,。DMA用于提供數(shù)據(jù)搬移功能，這可以在大塊數(shù)據(jù)進(jìn)行讀寫搬移時不占用MCU的資源,，如在DDR4 的RAM中搬移數(shù)據(jù)時,。對于大數(shù)據(jù)量的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，DMA可以極大的提高效率,。BM1680的Peripheral Subsystem 提供了UART,、SPI、IIC與GPIO等接口,，用于外接傳感器,，或與外界進(jìn)行通訊,、記錄、控制等操作,。這些接口都屬于通用接口,，可見BM1680的定位就是通用深度學(xué)習(xí)芯片，在外設(shè)上沒有給與太多支持,。
從架構(gòu)圖看,，BM1682明顯復(fù)雜了很多。其額外增加了AP （Application Processor） Subsystem和Video Subsystem（視頻處理系統(tǒng)）,。Video Subsystem（視頻子系統(tǒng)）則主要專注于視頻預(yù)處理的相關(guān)任務(wù),。
BM1682的Video Subsystem提供了2個H．264視頻解碼器，1個H．265解碼器,。H．264 ／H．265均為視頻編碼方式,，也是比較流行的視頻編碼的兩種方式。相對而言,，H．265視頻編碼比H．264具有更高的壓縮比,、更強(qiáng)的網(wǎng)絡(luò)糾錯適應(yīng)能力，但考慮到現(xiàn)階段在安防,、智能家居和互聯(lián)網(wǎng)視頻領(lǐng)域中仍然還是以H．264編碼的視頻和視頻設(shè)備為主,，兩者2：1的譯碼器數(shù)量在視頻支持類型和解碼帶寬做了一個合適的權(quán)衡。比較貼心的是,，BM1682提供了Video Post－Processing功能,，該子模塊用于對采用H．264或H．265編碼的視頻進(jìn)行渲染處理，這些渲染處理主要包括顏色空間轉(zhuǎn)換,、視頻剪裁,、縮放操作、仿射變換,、多幀拼接等常規(guī)操作。經(jīng)過Video Post－Processing對外界進(jìn)入的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行硬件加速預(yù)處理后,，Video Subsystem會將處理后數(shù)據(jù)通過總線傳輸給NPUs,、DRAM、AP System或外接存儲設(shè)備,，然后進(jìn)行后續(xù)的深度學(xué)習(xí)處理等操作,。
BM1682提供了豐富的外界交互接口，如高速接口PCIE,、以太網(wǎng),、SDIO3．0、WIFI等,。BM1682將數(shù)據(jù)處理完畢后可以很方便的通過PCIE接口,、以太網(wǎng)接口,、或者WIFI接口將數(shù)據(jù)傳輸?shù)娇偡?wù)器。若是條件限制沒有網(wǎng)絡(luò)接入點,，用戶可以選擇通過接入SDIO3．0的eMMC存儲器或是PCIE式存儲器將數(shù)據(jù)存儲到本地存儲裝置,。可見,，BM1682對其可能的應(yīng)用場景做了充分的考慮并給予了硬件支持,，用戶可以根據(jù)需求，靈活方便的進(jìn)行配置,。
Peripheral Subsystem方面,，BM1682比BM1680要豐富的多，這大大方便了用戶進(jìn)行系統(tǒng)拓展,，如添加額外傳感器等,。BM1682的外設(shè)包括2個SPI接口、4個UART接口,、4個IIC,、4路PWM生成器、一塊內(nèi)嵌式SPI Flash,、WDG,、Timer、GPIO,、PVT Sensor,、Top Reg、Efuse,、ROM,。由給出的外設(shè)可以看到，BM1682的設(shè)計考慮了配置,、存儲,、對外界系統(tǒng)實時控制、以及加密保護(hù)等功能,，極大提高了系統(tǒng)的靈活性,、安全性，省卻了用戶額外添加相關(guān)功能的開發(fā)成本,。
性能分析——BM1682極大提升
NPU深度學(xué)習(xí)硬件加速器是人工智能的核心,。兩者NPUs模塊集成了64個NPUs單元，通過NPU Schedule Engine進(jìn)行調(diào)度,。BM1682中每個NPU含有32個EUs,，BM1680未知。根據(jù)BM1680,、BM1682數(shù)據(jù)手冊顯示,，單片BM1680單精度運算速度為2TFLops,；單片BM1682單精度運算速度為3TFLops。BM1682的單片運算速度高出BM1680 50％,。
BM1680單片的運行速度低于BM1682,，但BM1680支持級聯(lián)工作模式，數(shù)個BM1680可以通過高速的Chip Link Subsystem組成一個集群式的系統(tǒng),，進(jìn)行更高處理量的運算處理任務(wù),。BM1682不具備級聯(lián)功能。下圖為BM1680芯片的級聯(lián)連接示意圖,。
圖 ｜ 級聯(lián)方式：每個Node代表一個BM1680
電學(xué)方面,，根據(jù)兩者的數(shù)據(jù)手冊顯示：滿載工作時BM1680的TPD（Thermal Design Power熱設(shè)計功耗）為41W；：滿載工作時BM1682的TPD小于50W,。從功耗角度分析,，BM1680的2TFlops的NPUs速度應(yīng)該是有所保留的。
（數(shù)據(jù)來自比特大陸官網(wǎng)）
開發(fā)生態(tài)——兩代芯片都很到位
BM1680,、BM1682均支持的主流的CNN／RNN／DNN深度學(xué)習(xí)架構(gòu),，通過這兩款TPU芯片進(jìn)行硬件加速，可以極大的提高深度學(xué)習(xí)算法的執(zhí)行速度,。當(dāng)然,，BM1680和BM1682也可以通過基礎(chǔ)的矩陣運算進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的模型、架構(gòu)的搭建,。
在開發(fā)生態(tài)方面,，兩款芯片的支持也是很到位的。BM1680,、BM1682均對后端用戶提供SDK,；如果用戶需要進(jìn)行深度優(yōu)化以獲取算法最優(yōu)性能，可以聯(lián)系廠家獲得相關(guān)教學(xué)支持,。
應(yīng)用領(lǐng)域——BM1682更專注圖像,、視頻處理
由前述分析可知，BM1680為通用性人工智能芯片,，其應(yīng)用方向沒有偏向性,，芯片內(nèi)部主要集成了深度學(xué)習(xí)算法所需要的基本模塊，應(yīng)用各種人工智能的深度學(xué)習(xí)算法,，通過添加相應(yīng)的外圍電路模塊，BM1680可以搭建成適用于任一個領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)——像圖片識別,、自然語言處理,、文本處理、金融,、醫(yī)學(xué)等等大小領(lǐng)域均可選擇該芯片實現(xiàn),。BM1680更加具有靈活性,。而且，BM1680可以進(jìn)行級聯(lián),，所以對于需要處理巨大數(shù)據(jù)量的人工智能深度學(xué)習(xí)系統(tǒng),，BM1680尤為合適。像企業(yè)級應(yīng)用,、海量數(shù)據(jù)處理等方面,，通過簡單的級聯(lián)BM1680就可以獲取相匹配的計算能力，靈活而強(qiáng)大,。
而BM1682則是一個升級版的BM1680并配備了專門用于視頻處理的集成系統(tǒng),，整個BM1682芯片搭載了視頻處理所需要的全部核心模塊，以及對其具體應(yīng)用場景適應(yīng)性的輔助模塊,。BM1682對于需要進(jìn)行圖像／視頻處理的市場應(yīng)用可謂是十分便捷了,。BM1682的輔助功能配置模塊自帶有線與無線網(wǎng)絡(luò)功能，對于視頻監(jiān)控方向的市場應(yīng)用十分方便,，無線功能更是省略了網(wǎng)線布線的繁瑣施工,，并且可用于實現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控。對于一些沒有網(wǎng)絡(luò)的場合,，如科研領(lǐng)域的野外視頻收集處理,、閉路視頻監(jiān)控等，BM1682可以輕松的添加外置存儲裝置進(jìn)行數(shù)據(jù)備份收集,。BM1682作為圖像／視頻方向深度學(xué)習(xí)的SoC片上系統(tǒng),，市場前景很是廣闊，這款新品還是很值得期待的,。