实现无人驾驶AI芯片从0到1的突破
据交叉核心院院长姚期智院士介绍，马恺声教授带领团队研发的“启明910”人工智能加速芯片，已经完成功能、性能测试，达到预期目标。作为交叉核心院芯片中心团队设计的第一款人工智能芯片，“启明910”可以基本完成面向神经网络计算的专门优化，创造了交叉核心院芯片中心人工智能芯片从0到1的突破。将这一芯片命名为“启明910”，寓意将如晨星闪烁，在天亮前熠熠生辉，引领希望。“启明910”以SRAM→RF→并行计算单元的形式组成。
据介绍，在AI应用场景中，存在速度慢、能耗高的问题，在越来越复杂、数量级几何倍增的AI应用场景中举步维艰。以智能驾驶领域为例，只有计算速度快、能耗低，才能在迅速应对突发情况的同时，让汽车的电池也能支撑其正常使用。交叉核心院芯片中心所研发的“启明910”，为下阶段将AI芯片真正应用于无人驾驶汽车打下了坚实的基础，实现了芯片中心无人驾驶AI芯片从0到1的突破。
“启明920”已处于验证阶段
“启明910”是交叉核心院芯片中心研发的第一款AI芯片。今年年初，“基于稀疏架构的高能效比人工智能芯片”项目已正式立项。在交叉核心院正式投运之前，马恺声教授团队就已开展前期研发工作。
团队正式入驻B2栋办公楼后，芯片研发进入加速阶段。暑期，芯片中心的老师和同学们夜以继日奋战在研发一线，工作进度突飞猛进，“视觉神经网络图像识别专用芯片”于8月5日在联电正式流片。经过几个月的反复调试，“启明910”终于成功通过测试，达到预期目标。
“启明910”的测试达标，是一个里程碑式的科研成果。“启明910”在整体的设计模型、功能实现层面，可以基本完成面向神经网络计算的专门优化，包括对数据复用的利用、神经网络中模糊计算的优势以及数据稀疏带来的去冗余设计。另外，整套流程的运行，为实验室完成芯片设计提供了坚实的基础，包括神经网络专用处理器的开发思想、芯片设计所要注意的问题、芯片流片流程的规范化、芯片回片测试的流程等，为日后的进一步开发研究奠定了坚实的基础。
目前，交叉核心院芯片中心马恺声教授团队正积极研发“启明920”，已完成RTL设计，正在处于验证阶段。“启明920”可以高效地支持更复杂的网络，支持更大的数据集。另外，所设计的数据处理流程可以很好地实现层与层之间的衔接，有望高效地实现完整神经网络模型计算。
