嵌入式AI的典型架构有一个特色，因为嵌入式装备算力有限，行业遍及采用 练习-推理分散 模式，即于办事器端练习模子，再于嵌入式装备履行推理。硬件架构上，凡是联合专用加快器（如NPU）与通用计较单位（如RISC-VVPU）。
NPU合适固定算子加快，但缺少矫捷性；而RISC-VVPU经由过程向量扩大，可随算子演进而进级，成为通用加快的抱负选择。
芯来科技嵌入式软件工程师舒卓
7月18日，在上海举办的RISC-V中国峰会人工智能分论坛上，芯来科技嵌入式软件工程师舒卓以《NucleiAILibrary，利用RISC-V扩大加快AI推理》为题，体系阐释了RISC-VV扩大于嵌入式AI范畴的立异实践。他指出，面临嵌入式装备算力有限的挑战，芯来科技经由过程NucleiAILibrary与RISC-VV扩大的深度交融，为AI推理提供了高效、矫捷的加快方案。
针对于嵌入式AI 练习-推理分散 的典型架构，舒卓指出了专用加快的局限性 DSA或者NPU虽算力强，但矫捷性不足，难以适配快速演进的AI算子。而RISC-VV扩大经由过程指令集扩大，可随算子需求矫捷进级，成为嵌入式AI通用加快的抱负选择。
NucleiAILibrary弥补NPU空缺，实现算子级优化芯来科技推出的NucleiAILibrary，旨于经由过程RISC-VV扩大为NPU提供增补方案。舒卓夸大： 客户对于高算力需求凡是采用NPU加快，但对于在自界说算子或者不合适NPU的场景，V扩大的矫捷性至关主要。 该库的焦点优化计谋包括：
1.GEMM算子优化：压迫每一一寸算力
通用矩阵乘（GEMM）是AI模子中占比最高的算子（据IBM研究，占比超50%）。芯来科技经由过程三项技能晋升其效率：
防止低效指令：削减Reduction类指令的利用；
数据复用：最年夜化已经加载数据的使用率，削减内存拜候；
寄放器满载：充实使用V数据寄放器容量，晋升计较密度。
于NucleiNX900fdv平台的实测中，GEMM算子机能晋升显著：
16 16矩阵：加快8.51~14.23倍；
128 128矩阵：加快最高达89.96倍。
2.CONV2D算子优化：两种路径适配差别场景
针对于卷积神经收集的焦点算子CONV2D，芯来科技提供两种优化方案：
Im2col+GEMM：将卷积转化为矩阵乘法，适配年夜尺寸卷积核；
Winograd+GEMM：削减小尺寸卷积核的计较量，再经由过程GEMM加快。
于NucleiEvalsoc平台的测试中，多种AI算子（如Abs、Add、BatchNormalization）的加快倍数从数倍到上百倍不等，印证了V扩大于多样化场景中的普适性。
3.BF16格局优化：冲破精度与效率的均衡
为顺应AI对于低精度计较的需求，芯来科技自界说了BF16格局的V扩大指令：
CS寄放器立异：经由过程设定差别CSR寄放器值，直接以BF16格局计较，防止官方扩大中 BF16转FP32 的分外开消；
机能跃升：比拟RISC-V官方BF16扩大，机能晋升超1倍，同时带宽需求降低50%。
矩阵扩大与协同架构：开释RISC-V生态潜力芯来科技同步引入矩阵扩大（如Xxlvqmacc指令），遵照IMEgroup规范设计，撑持8位整数扩大至32位精度，进一步拓宽了RISC-V于AI范畴的运用界限。舒卓指出，NucleiAILibrary与NPU的协同模式已经成为嵌入式AI的主流方案。
于分工协作方面，NPU处置惩罚专用算子（如年夜范围卷积），V扩大处置惩罚矫捷算子（如自界说层）。以图象辨认场景为例，NPU卖力特性提取，V扩大加快全毗连层分类，总体机能晋升30%以上。
舒卓总结，RISC-VV扩大的开源特征与算子同一趋向，为嵌入式AI提供了 通用加快与专用加快互补 的新路径。芯来科技将连续优化NucleiAILibrary，鞭策RISC-V于边沿计较、智能家居等场景的落地，助力AI从 辨认 向 认知 的更深条理演进。
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