ユニサウンドがマルチモーダルAIチップ戦略を発表、同時に開発中の3つのチップを公開

昨年5月に業界初となるモノのインターネット（IoT）向けAIチップ「Swift」とそのシステムソリューションを発表した後、1月2日、国内大手の人工知能企業Unisoundが北京で記者会見を開き、マルチモーダルAIチップ戦略と計画を正式に発表した。カンファレンスでは、第2世代IoT音声AIチップ「Swift Lite」、スマートシティ向けの画像と音声のコンピューティングをサポートするマルチモーダルAIチップ「Dolphin」、スマートトラベル向けの自動車グレードのマルチモーダルAIチップ「Leopard」など、現在開発中のさまざまなシナリオをターゲットとしたAIチップがいくつか公開されました。

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5GはAIoTの実装を促進し、マルチモーダルAIチップが不可欠になる

Unisoundの創設者兼CEOであるHuang Wei氏は、現在5Gの爆発的な普及が目前にあり、5Gと人工知能の組み合わせがまさにあらゆるもののインターネット（AIoT）の実現を促進すると考えています。将来的には、膨大な量の多次元データ（音声、画像、動画など）の集中処理とエッジ分散コンピューティングの需要が高まり、基盤となる AI サポート ハードウェア（チップ）のコンピューティング能力がさらに脅かされることが予想されます。

同時に、AIoT シナリオにおける人工知能アプリケーションには、エンドクラウドとの相互作用に対する強い需要があります。強力なクラウドはエンドをさらに強力にし、強力なエンドはデータ処理のリアルタイム性と効率性を向上させ、それによってクラウドの機能を強化します。これら 2 つを密接に統合する必要があり、そのためにはチップ設計とクラウド アーキテクチャを統一的に考慮する必要があります。従来の汎用ソリューション アーキテクチャでは、高リアルタイム性と高インテリジェンス性が求められるシナリオではコンピューティング能力が限られており、コスト、消費電力、セキュリティなど、多くの実用的なニーズをバランスよく満たすことができません。そのため、多次元 AI データを集中的に処理できるマルチモーダル AI チップが唯一の道となります。

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黄偉氏はまた、あらゆるものがインテリジェントに相互接続される5G時代には、人工知能サービスはより多くのシナリオベースのソリューションを提供する必要があり、クラウド+チップ統合サービスモデルが業界の主流になると指摘した。これを踏まえて、彼はさらに、従来の SOC (System On Chip) コンセプトの新しい定義を提案しました。ここで、S はさまざまな AI サービス機能、つまりスキルを表し、O はクラウドとエッジ間の相互作用、つまりオン/オフクラウドを表し、C はインテリジェントな処理機能を備えた AI チップを表します。

IVM から Swift へ、Unisound のチップ製造への道のり

Unisoundは2014年にIoT AIハードウェアチップソリューション（IVM）分野に参入し、2015年に量産出荷を開始しました。同社のホームファニシングの顧客には、Gree、Midea、Haier、Changhong、Hisense、Vattiなど、国内の一流家電メーカーのほぼすべてが含まれています。サービスを徹底的に提供する過程で、与えられたコストと消費電力の条件下での一般的なチップソリューションのエネルギー効率の問題、およびエッジコンピューティング能力とマルチモーダルAIデータ処理の欠点を補うために、Unisoundは2015年に自社開発のAIチップ計画を正式に開始しました。

昨年5月16日、ユニサウンドは独自開発に約3年を費やした初のIoT AIチップを正式にリリースした。このチップは、Unisound独自のAI命令セットを採用し、完全に独立した知的財産権を持つDeepNet1.0とuDSP（デジタル信号プロセッサ）を搭載し、DNN/LSTM/CNNなどの複数のディープニューラルネットワークモデルをサポートしています。その性能は一般的なソリューションの50倍以上です。

チップのリリースからわずか4か月後、UnisoundはSwiftベースのソリューションをオープンソース化することを選択し、昨年9月にスマートホームとスマートスピーカー向けの2つのベンチマークソリューションを正式にリリースしました。 「クラウドとチップ」の組み合わせにより、当社はお客様とパートナーに、特定のシナリオ向けにハードウェアとソフトウェアを統合したターンキーソリューションを提供します。これにより、お客様はより高い設計開始点から始めて、より低コストでより短期間に、より安定した信頼性の高い製品を作成できます。同時に、オープンソース ソリューションにより、顧客は提供された AI 機能に基づいてさまざまなロングテール製品形態を設計し、より豊富な AIoT エコシステムを構築できるようになります。

現在、Swiftチップに基づくフルスタックソリューションは、Midea、AUX、Hisense、JD.com、360、中国平安、Hard Egg Technologyなど10社以上のソリューションプロバイダーとパートナーによって導入されており、関連製品は第1四半期に量産され、発売される予定です。

IoT AIチップのマルチモーダル進化

第一世代のUniOneチップSwiftの発表会で、雲智盛の共同創業者李暁漢氏は、UniOneはチップではなくチップシリーズであり、雲智盛のIoT AIチップ開発戦略の全体的なビジョンを表していると指摘した。本日開催されたUnisound 2019マルチモーダルAIチップ戦略会議において、李暁漢氏はモノのインターネットにおけるマルチモーダルAIチップの必要性を3つの側面から改めて実証しました。彼は、現在の IoT 製品ラインの AI チップには、次の 3 つの傾向がますます現れていると考えています。

1つ目はシナリオです。チップ設計は、当初のPPA（電力、消費電力、面積）の一方的な追求から、ハードウェアとソフトウェアの統合に基づく垂直分野の特定の問題の解決、さらにはクラウドサービスまで含めた分野へと徐々に進化しています。チップ自体は、唯一のものではなく、ソリューション全体の重要な部分になっています。

2番目は、エンドクラウド相互作用です。モノのインターネットのさまざまな応用シナリオでは、大規模な端末デバイスがクラウドと連携してインテリジェント機能を実現し、エッジコンピューティング能力とクラウドコンピューティング能力の間で動的なバランスを形成する必要があります。エンドクラウドインタラクションの急速な発展には、AI チップからの強力なサポートが必要であり、それがチップの設計と最終的な納品に大きな影響を与えます。

さらに、データはマルチモーダルです。 5Gが推進するInternet of Everythingのシナリオでは、チップが接触するデータの次元は、従来の単一から多様化に変わり、チップが処理する必要のあるデータも単一モードからマルチモードに変わり、チップ、特にIoT人工知能チップの設計に新たな課題をもたらします。

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以上の3点を組み合わせると、IoT AIチップの最終的なプレゼンテーション形式は単一のハードウェアではなく、エッジ機能とクラウド機能を備えたマルチモーダルAIハードウェアとソフトウェアの統合ソリューションになるだろうとLi Xiaohan氏は考えています。

ユニサウンドのマルチモーダルAIチップ技術レイアウト

マルチモーダルAIチップの戦略的実装を実現するために、Unisoundは技術レイアウトを加速し、マシンビジョンで急速な進歩を遂げてきました。その中で、マシンビジョン用の軽量画像信号プロセッサは、外部メモリに依存せずに30fpsの速度でセンサー画像のリアルタイム前処理を実現し、後続のマシンビジョン処理モジュールの処理速度と効果をさらに向上させます。顔情報分析に基づくマルチモーダル技術の助けを借りて、顔/物体認識、表情分析、ラベリング、唇の動きの状態追跡などの機能を実現することができ、製品のインタラクションとユーザーエクスペリエンスのプレイアビリティと柔軟性を高めることができます。

特に注目すべきは、Unisound のマルチモーダル人工知能コア IP である DeepNet2.0 のリリースにより、Unisound の人工知能処理コアが 1.0 音声時代から音声、画像、その他の処理機能を統合する 2.0 マルチモーダル時代へと移行することになる点です。 DeepNet2.0は、LSTM/CNN/RNN/TDNNなどの複数の推論ネットワークと互換性があり、再構成可能なコンピューティングとWinograd処理をサポートし、最大4Tの構成可能なコンピューティングパワーを持ち、業界トップレベルに達しています。現在、Unisound DeepNet2.0はFPGA上で検証されており、2019年に発売される新しいマルチモーダルAIチップDolphinに実装される予定です。

さらに、画像とチップ技術における産学研協力の面では、ユニサウンドはデューク大学が主導する米国国立科学財団傘下の唯一の人工知能コンピューティングセンターであるASICとも緊密な協力関係を築き、AIチップアルゴリズムの圧縮と量子化技術、および非Fengの新しいAIチップコンピューティングアーキテクチャの研究に注力しており、ユニサウンドのマルチモーダルAIチップ戦略の推進にさらに強固な基礎を築くことになる。

開発中のチップ3種が明らかに、2019年に量産開始予定

量産初のチップであるSwiftが多数の顧客に導入され、市場で先行者利益を獲得したため、Unisoundは2019年もチップ実装計画において前向きな姿勢を維持します。

李暁漢氏は、既存のSwiftチップの性能とサービスを継続的に改良・アップグレードするほか、現在、より幅広い適用範囲を持つ超軽量IoT音声AIチップのSwift Lite、Unisoundの最先端ニューラルネットワークプロセッサDeepNet2.0を統合し、音声、画像、スマートシティシナリオ向けのその他のマルチモーダルコンピューティングのサポートを提供できるマルチモーダルAIチップのDolphin、Geely Group傘下のエコロジカルチェーン企業であるEcarx Technologyと共同開発したスマートトラベルシナリオ向けのマルチモーダル自動車グレードAIチップのLeopardなど、さまざまな目的向けのチップを多数開発中であることを明らかにした。上記3つのチップは2019年に量産開始の予定です。

現在、雲智盛は、家庭や車などの実際のシナリオにおける豊富な製品経験と、先行者利益のあるAIチップの能力に依存して、スマートホーム、スマートカー、スマート子供用ロボット、スマートホテル、スマート交通機関など、さまざまなシナリオに事業を拡大しています。今後もユニサウンドはマルチモーダルAIチップに注力し、テクノロジーとシナリオのエコシステムを継続的に拡大し、将来のAIoT時代に向けた包括的なエンパワーメントを実現していきます。