伟德国际(bevictor·1946)源自英国官方网站-扫描或点击关注中金在线日，嘉楠科技正式发布AI芯片勘智K510。该芯片定位于中高端边缘推理市场，搭载自主研发IP核的升级版本KPU2.0，采用独创计算数据流与复用方式，在算力提升3倍的同时降低芯片功耗。K510集成新一代图像处理单元，搭载3D ISP，支持TOF深度摄像头，以及2D/3D降噪、WDR宽动态、鱼眼矫正和硬件3A等功能。在应用方面，K510支持高清视频会议、高清航拍和机器人等边缘侧场景。
K510在总线架构、IP核心与视频子系统推出全新设计，相比一代芯片算力提升3倍，经典视觉算法大幅优化，自研高速PHY接口理论带宽10GB/s，8位数据压缩率50%以上，极大优化了勘智AI系列在机器视觉场景的应用性能。
500)this.width=500 align=center hspace=10 vspace=10 alt=嘉楠科技发布AI芯片勘智K510 算力提升3倍
总线结构是一款SoC的主要特征。为了解决SoC总线地址空间有限以及芯片受单一时钟的影响，嘉楠科技在NoC总线架构中设计了可扩展的地址空间，使每个IP核工作在特定的时钟域。
根据相关性，K510将系统时钟结构划分成多个时钟域，从而解决分状态时钟控制问题。把整个系统划分成多个可支持上下电操作的电源域，从而解决了分区域控制能耗问题。
在ISA方面，K510沿用RISC-V双核64位CPU架构，并集成了数字信号处理器DSP来辅助加速AI应用。不同的是，嘉楠科技为DSP设计了专用的片上存储，并且在双核CPU与DSP之间加入mailbox通信模块，以实现对系统各部分的灵活调度。
作为勘智K510性能优化的“重头戏”，其自主研发IP核KPU2.0融合了嘉楠科技在算法、软硬件和编译器的最新设计，集中突破AI芯片设计中广泛存在的“存储墙”和“性能墙”的问题。
首先是“存储墙”，计算过程需要把数据从存储器搬运到处理器才能进行运算。而存储器的吞吐性能往往滞后于处理器的性能增长，直接影响了计算效率的提升。嘉楠科技在KPU2.0中采用了全局本地缓存设计，通过SRAM阵列满足神经网络中不同层级对内部访问带宽和存储的需求。
其次是“性能墙”，为了提升计算效率，KPU2.0采用了动态3D PE阵列。第三个维度支持多种方式共享传递数据，并实现多个维度上的计算映射，提高PE阵列的利用率。同时也可以动态开启或关闭每一个2D阵列，并根据不同层级对带宽和计算资源的需求进行调整。
结合动态3D PE计算阵列和灵活的全局本地访存设计，嘉楠科技提出独创的计算数据流，计算卷积不需要进行im2col(image to column)数据重排，提升计算效率；而通过多级存储设计，K510可以增加卷积计算的数据复用，从而减少数据的读取次数，降低芯片功耗。
同时，KPU2.0还搭载了可重构的SIMD加速单元，通过创新的meshnet网络可以灵活配置支持各种激活函数、pooling和resize等算子。
与第一代芯片相比，K510在帧率和外设方面都有大幅优化。每T算力帧率达到业内领先水平。此外，K510还支持浮点 BF16 计算，在不适合进行模型量化的场景相比同类产品更具优势。
K510内部还集成了3个图像处理单元ISP, 其中一个ISP支持3D 功能，无需软件参与，直接依靠硬件完成深度数据的提取加工，相比软件处理深度信息方式不但节省了巨大的CPU开销，性能上也会有很大提升。
为进一步提高芯片对算法模型的适配，嘉楠科技在K510的编译器和软件上联合优化带宽需求，对算法进行量化压缩。
K510在设计上针对中间层数据和权重的分布特性采用不同的压缩算法。针对中间层计算数据，利用相邻数据的相关性进行无损压缩，即便8位数据的平均压缩率也能达到50%以上，并且基本不损失精度；对权重数据则采用稀疏压缩，在网络进行稀疏训练的情况下，压缩率也可以到50%以上。
在软件方面，K510支持丰富的网络模型算子，包括常见的CNN、RNN和各类向量计算和数据处理操作。支持裸机、嵌入式RTOS和Linux，并且移植了 OpenCV Python Numpy。同时，K510支持TensorFlow、PyTorch、ONNX和TVM等主流深度学习框架，兼容性更强。
得益于架构优化和高清MIPI的强大配置，K510支持2~3路2K显示和VPU图像拼接，以及业内最前沿的TOF VSLAM视觉导航技术，快速实现对障碍物的测距和避障，可用于无人机航拍、高清视频会议和机器人等多个场景。
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