云天励飞发布自主可控神经网络处理器芯片—云天初芯DeepEye1000
从2017年7月15日到2018年8月16日，经历397个日夜，云天励飞深度学习神经网络处理器DeepEye1000终于一次性流片成功，回片（试生产）一个星期，跑通人脸识别算法全链路；回片一个月，跑通人脸识别业务完整demo；回片两个月，跑通100万人像搜索，4K-200人抓拍识别全功能。
云天励飞的身上一直有很多标签：海归，孔雀计划，人工智能，算法……11月13日，云天励飞又添一枚新标签：芯片。其在“深圳第一展”高交会的第一天，正式发布了一款5AIoT芯片。
为什么从流片到发布要相隔13个月？作为一家以算法系统见长的AI公司，为何要花大成本、苦功夫造芯？这背后有什么故事？
造芯：迟来13个月的芯片
“我们今天就来挑战对传统芯片的理解。”
11月13日，身着黑色T恤和牛仔裤的云天励飞创始人兼CEO陈宁一开场就抛出一个听起来有些“惊世骇俗”的观点，语气间，他加重了对“挑战”二字的强调。
当天，云天励飞在深圳高交会期间，正式发布了自主可控的神经网络处理器芯片——云天初芯DeepEye1000。这颗芯片不是一个纯AI算力的芯片，而是满足边缘计算的SoC芯片。
芯片，云天励飞喻其为“城市大脑的AI触角”。
本次发布的面向AIoT领域的“云天初芯”DeepEye1000是一款面向边缘和端侧视觉应用的AI芯片。内置四核神经网络处理器，采用存算融合体系架构和可重构计算阵列，可以灵活、高效的执行各种深度学习算法模型的推理计算，峰值算力达2.0Tops。
在CPU方面，“云天初芯”DeepEye1000采用阿里平头哥玄铁810嵌入式处理器。此外该芯片还采用了双核视觉DSP处理器，内置硬件加速运算子ACC，支持超过20个高效算子，每秒可跟踪1200张人脸。DeepEye1000的视频处理能力，可支持4K 30fps视频、4路高清视频并行的实时分析。
单纯从神经网络处理器角度的出发，在相同条件下，经过测算，云天励飞的第二代深度学习神经网络处理器NNP和华为海思的NNIE相比，在性能上提供了十倍以上的IPS，单位模型处理性能的平均带宽需求降低40%，单位模型处理性能下的平均成本降低60%。
值得一提的是，这颗芯片背后的160多条指令，是基于人工智能神经网络和未来三年框架发展趋势，由算法团队和芯片团队跨界创新的成果。
自主可控的神经网络处理器芯片——云天初芯DeepEye1000
对于云端芯片来说，强大的算力是最重要的。而对于端和边缘侧芯片，面对海量的终端，云天励飞副总裁兼芯片产品线负责人李爱军认为，最重要的特点是高性能和低成本。
从高性能上看，云天励飞的异构架构有着分布式、可重构的特点，可以实现实时动态任务调度和智能高效的存储，这种架构保证了性能大幅度的提升。经过测算，和通用GPU相比，该芯片单位性能提升20倍，单位能效提高100倍，系统时延降低200倍。
其中，最为关键的秘诀是“数据复用”。主要体现为云天励飞的算法映射到处理器上时，输入数据的复用和内部执行数据的复用。这会在带宽、成本上明显体现出来。
从低成本上看，这颗芯片售价为10美金。团队深刻地记得，2012年，云天励飞还在草创阶段的时候，英伟达送了几片芯片给硅谷的团队做研发支持，那个时候一片GPU的价格为4000美金。眨眼7年后，芯片的价格已经有很强的市场竞争力了。
实际上，这款5AIoT芯片于2018年8月投片，10月流片回来并测试成功，为何此时才召开发布会？在从流片到正式发布的这13个月里，云天励飞干什么去了呢？
免费芯：算法公司创新商业模式
在这13个月里，云天励飞做了一件事：围绕这颗面向边缘的AI芯片，完善了从端到云的开发服务能力。让合作伙伴有能力在一个月时间内，基于云天的芯片和云端的服务“从无到有”开发出一款产品。他们把这称之为“1-1-1-1计划”，又叫“双十一计划”。
“1-1-1-1”四个“1”分别指代：一周完成硬件，一周适配算法，一周对接服务，一个月具备完整AI产品的能力。
也就是说，有了云天励飞提供的芯片和模组，一周时间用来组装硬件；一周的时间用来适配算法，在硬件上跑好业务逻辑；还有一周的时间用来对接云天的SIK，满足所有业务接口的需要；最后再用一个月的时间，把端和云端的能力打造好。
“不是出来一个芯片就要开发布会，我们在意的，是要让芯片有服务的功能。过去13个月，云天励飞就是在打造端云协同的AI生态。”李爱军说。
