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| 本文作者： 包永剛 | 2019-10-28 15:44 |
雷鋒網消息，2019深圳安博會前一天，比特大陸在深圳發布了第三代智能服務器SA5，這款AI服務器搭載了9月剛發布的BM1684 AI芯片，主要面向視頻及圖像智能分析領域。比特大陸董事長詹克團在發布會現場表示，未來3-5年視頻結構化的市場規模將是今天的1萬倍，單路視頻結構化價格下降100倍是一個合理的水平。
視頻結構化市場規模3-5年將增加1萬倍
之所以需要視頻結構化，是因為攝像頭采集的原始視頻圖像是非結構化的數據，不能直接被計算機讀取和識別，想要讓視頻圖像在智慧城市、平安城市更好發揮作用，就需要用智能視頻分析技術對視頻圖像進行結構化處理。以安防領域為例，需要對原始視頻進行智能分析，獲得三類關鍵信息，首先是識別出運動目標，然后進一步判斷出運動的目標是人、車還是動物，以及他們所具備的特征，最后再分析識別出的目標的運動軌跡。
這其中，涉及到時空分割、特征提取、對象識別、深度學習等處理手段，這一過程十分復雜，且需要強大的算力支持，所以目前視頻結構化尚未大規模應用。詹克團表示，今天市場上幾千路級別的視頻結構化只是零零星星的出現，我們中了的一個視頻結構化的項目，只有幾千路，已經是非常大的規模。但未來所有攝像頭的數據都會被結構化，并且在云端被結構化。
他同時指出，目前全球每年出貨的安防攝像頭數量大概是1億只，按照5年的存量來計算，就是5億只，并且這絕大部分都在中國。因此，未來3-5年視頻結構化市場規模將是今天的1萬倍，但如果按照今天的市場價格，一定做不下來。所以，從技術和產品的角度看，未來3-5年市場的單路視頻結構化價格會下降，我認為下降100倍是合理的水平。
比特大陸AI業務線總裁王晨光
性能提升8倍，降低算力成本
既然要大幅下降視頻結構化的成本，底層的算力成本的降低至關重要，SA5的推出的重要原因之一就是迎合視頻和圖片結構化的需求。比特大陸AI業務線總裁王晨光在發布會現場表示，“比特大陸算豐智能服務器SA5主要面向視頻及圖像智能分析領域，可搭載第三方算法，運行視頻結構化、人臉檢測識別、車輛檢測識別、物品檢測識別、視頻檢測等多類安防和互聯網視頻智能分析應用，是目前人工智能領域最為成熟、穩定的智能服務器”。
據了解，基于BM1684的SA5是 19 英寸的標準 2U 服務器，內置3個智能分析單元，包含24顆BM1684 芯片，可以提供浮點32位2.2*24TFlops以及整型8位17.6*24Tops的峰值計算力。功耗方面，SA5整體功耗小于700W，INT8模式下可提供高達422T的算力，性能較上一代產品提升約8倍。
發布會現場，比特大陸展示了基于CPU和GPU的384路實時視頻流的效果，可以看到GPU在處理視頻時更具優勢，但TPU能帶來更好的性能。王晨光表示，單臺SA5 具備768路 30幀每秒的1080P視頻的處理能力或每秒12000張人臉圖片的檢測分析，能大大提升智慧城市、智慧安防、互聯網等行業視頻/圖像智能分析的效率。
另外，SA5采用可插拔模塊化設計，內置主控單元（MPU）、算力單元（AIU）、存儲單元等核心模塊，能夠方便后期的運維。主控單元部分，是基于X86架構的智能管理調度系統，能夠實現算法部署、系統升級、算力性能監控、能耗管理、算力動態負載均衡。可以為AIU單元提供管理以及數據交換， 20G的網絡接口以滿足算力數據的輸入輸出。
算力單元是服務器的核心，SA5集成的是BM1684，單個單元最多集成8塊BM1684芯片，整機可以按需配置多個單元。SA5的存儲單元是選配單元，在不滿配算力單元的有情況下可以加配存儲單元。
至于BM1684，定位是聚焦于云端及邊緣應用的人工智能推理，采用臺積電12nm工藝，在典型功耗僅16瓦的前提下，FP32精度算力達到2.2TFlops，INT8算力可高達17.6Tops，在Winograd卷積加速下，INT8算力更提升至35.2Tops。同時，BM1684芯片還內置多種加解密算法，可保護客戶的算法安全、模型安全可靠，創建安全可信的計算環境。更詳細的解讀請查看雷鋒網此前的報道。
詹克團透露，明年還將發布性基于7nm工藝的第四代BM1686 AI芯片。
算法公司都是朋友
算力成本降低的同時，只有與算法進行更好的融合才能帶來效率的提升最終實現成本100倍的降低。不過詹克團強調，比特大陸專注于算力芯片和算力硬件的提供，不在市場上銷售算法，所有的算法廠商都是我們的朋友，都是我們的生態合作伙伴，都是我們的客戶。
因此，為了能夠讓開發者和使用者快速便捷的實現視頻結構化分析、人臉識別等智能應用，比特大陸提供底層驅動環境、編譯器、推理部署工具等一站式的工具包——BMNNSDK（BITMAIN Neural Network SDK）。
據悉，通過BMNNSDK，開發者基于深度學習框架開發訓練的模型，可以自動編譯轉化成在SA5高性能計算平臺效運行的應用，當前支持的深度學習框架包括TensorFlow、Caffe、mxnet、ONNX、Caffe2等，支持CNN/RNN/DNN等神經網絡模型。
與比特大陸不同的是，不少AI芯片公司都會提供軟硬一體的解決方案，為的是實現更好的軟硬一體化。比特大陸為何選擇不賣算法而是與算法公司合作？詹克團在BM1684的發布會后接受雷鋒網采訪時表示，AI領域軟硬一體化在終端攝像頭可能帶來成本和性能的優勢，但云端是一個通用的高性能計算中心平臺，一定要能夠支持多種不同算法。比特大陸在這方面也經過很長世間的思考，最后我們決定有所為有所不為，提供芯片和算力硬件，和更多的算法廠商合作打造生態。
在SA5的發布會上，比特大陸的合作伙伴中科云從、以薩、深瞐、千視通分別分享了他們如何與比特大陸的合作，四位分享者都提到，比特大陸提供的工具鏈和服務都可以讓他們可以很方便且高效率地使用硬件的算力，但也同時表示，他們可以提高算法的精度，要實現成本足夠低，還需要比特大陸提供成本更低的硬件。
既然選擇了合作的方式，生態的構建自然更加重要，發布會上，比特大陸與中科云從、以薩、深瞐、千視通、英飛拓、智慧眼科技、華付、南澤智能、華尊科技、藍典科技、靈想科技、航康信息、偉視清、叁拾柒號倉、考斯、鑫和匯通、小牛智能等17家生態合作伙伴同時簽約，共同搭建開放的生態系統。
雷鋒網小結
AI技術的落地需要更高算力的支持，這也是近年來AI芯片如此受關注的重要原因。比特大陸之所以能在AI芯片領域取得不錯的成績，很重要的原因就在于其成立之初就一直專注于專用芯片的設計，自2016年第一代AI芯片流片之后，不斷積累在AI芯片領域的經驗。至于只提供硬件，與廣大算法公司合作的方式能否成功，則有待觀察，不過目前基于比特大陸算力的硬件在城市大腦、智慧安防、智慧社區等領域都有不錯的進展。
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