云知声多模态 AI 芯片技术布局
时间：2022-03-15 01:45:02 | 来源：行业动态
时间：2022-03-15 01:45:02 来源：行业动态
为实现多模态 AI 芯片的战略落地，目前云知声已在加速技术布局，并在机器视觉方面取得飞速进展。其中，面向机器视觉的轻量级图像信号处理器已可实现在不依赖外部内存的情况下，在 30 fps 的速率下实时对传感器的图片进行预处理，以进一步提高后续机器视觉处理模块的处理速度和效果。借助基于人脸信息分析的多模态技术，已可实现人脸/物体识别、表情分析、标签化、唇动状态跟踪等功能，可为产品交互和用户体验提供更多的可玩性和灵活性。
尤为值得一提的是，云知声多模态人工智能核心 IP--DeepNet2.0 的发布，标志着云知声人工智能处理核心由 1.0 语音时代全面迈入 2.0 融合语音、图像等处理能力的多模态时代。DeepNet2.0 可兼容 LSTM/CNN/RNN/TDNN 等多种推理网络，支持可重构计算与 Winograd 处理，最高可配置算力达 4T，达行业一流水平。目前云知声 DeepNet2.0 已在 FPGA 上得到验证，将在 2019 年落地的全新多模态 AI 芯片海豚（Dolphin）上落地。
除此之外，在图像与芯片技术的产学研合作方面，云知声还与杜克大学所领导的美国自然科学基金旗下唯一人工智能计算中心--ASIC 达成深度合作，致力于 AI 芯片算法压缩与量化技术,以及非冯新型 AI 芯片计算架构研究，将进一步为云知声多模态 AI 芯片战略的推进夯实基础。
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