人工智能（AI）技术的高速发展正驱动着新一轮科技革命和产业变革。为了更好地解决AI技术在工业生产和社会生活中的应用瓶颈问题，促进AI落地，西安电子科技大学微电子学院边缘智能感知芯片团队从零开始自制了一款超级省电的AI芯片。近日，芯片制作过程视频全网发布，播放量已超过100万，获得网友的“超强围观”。微博话题“西电自制超级省电AI芯片”阅读次数超90万，多个知名博主转发。

　　边缘感知芯片实验室团队在2021年1月正式启动超低功耗人工智能芯片TinyNPU的研制工作。TinyNPU的设计目标是提供微型机器学习（Tiny Machine Learning，TinyML）领域最好的解决方案，降低相关产业应用的服务成本。由于TinyML领域要求设备耗电少、计算能力强、计算精度高、适应能力广，这使得TinyNPU必须同时具备低功耗、高性能、可重构、低成本的特点，给研制工作带来了巨大困难。

　　为了克服接连而来的技术难题，实验室师生携手同心，钻研国内外文献，仔细比较论证，反复实验对比；从理论创新和工程实践两个方面同时考虑，从算法到芯片拉通优化；严抠每一个细节，将设计工作中的“钉子”一个一个拔除。为了缩短设计周期，确保设计的时效性、先进性、团队师生合理分工，形成有效的攻坚小组，分别负责算法，硬件，芯片等不同模块。团队成员每个人都肩负着重要职责，经常主动延长工作时间来排除设计过程中未预料到的问题，保证进度按计划准确推进。

　　经过了半年多的不懈努力，边缘感知芯片实验室团队在2021年9月完成了流片、封装工作，并于11月完成了所有测试工作。研究过程中的高标准严要求必然获得厚积薄发的成功。测试结果表明：TinyNPU可用于图像目标检测、识别、分割、人体姿态估计等多种主流AI应用。在典型频率100MHz时，功耗仅为73.6mW，吞吐量高达180FPS；在标准图像分类测试基准ImageNet数据集上，可获得68.4%的Top-1 Acc.分类精度。测试指标满足设计预期，达到了国内外先进水平。TinyNPU采用SDIO、SPI等通用总线作为I/O，可与大量的MCU、SOC等芯片构建异构AI边缘智能系统，大幅提升了系统计算能效。

　　TinyNPU将来可在智能制造、环境保护、安防监控、可穿戴设备、智能交通、机器人、精准农业、智慧家居等IoT智能视觉终端应用领域发挥作用。例如：动物保护机构采用无识别功能的动物相机因无谓的数据传输存储，无法满足长续航要求。再如：铁路沿线大量布设的智能相机监控沿线铁路安全状态，如果传输到云端处理要造成大量数据传输成本。上述应用瓶颈问题都可以借助TinyNPU的低功耗、低成本、高性能解决。

　　如今，边缘感知芯片实验室团队已与中建、中船、中电等多家行业龙头单位达成合作意向，拟在实际应用中检验TinyNPU的性能，并根据实测出的问题进一步改进完善芯片设计，使TinyNPU从“可用”变成“好用”，真正变成一款“物美价廉”的芯片，为祖国建设贡献西电力量。

　　西电微院边缘感知芯片实验室团队由赖睿老师指导，共5名博士研究生、12名硕士研究生组成。团队研究方向为电子成像、图像信号处理器 (ISP)、机器视觉处理器 (VPU)、神经形态计算芯片、智能感知集成系统、可重构片上系统芯片的设计等。团队研究成果包括发表于IEEE TNNLS、IEEE TCSVT、IEEE GRSL、Neurocomputing、Applied Optics等国际权威期刊和会议的学术论文60余篇，授权国家发明专利20余项。团队陆续为华为、OPPO、AMD、兵器工业、航空工业、中船重工、中电科技等国内外知名企业输送了大量人才并与这些企业开展了广泛合作。金年会金字招牌

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　　素材来源：西电微院等