“地平線提供一個新的方法用以評估芯片的AI真實(shí)性能 -- MAPS (Mean Accuracy-guaranteed Processing Speed)，針對應(yīng)用場景的特點(diǎn)，在精度有保障的前提下，包容所有與算法相關(guān)的選擇，評估芯片對數(shù)據(jù)的平均處理速度。希望以此為業(yè)界同行提供一個評估芯片AI真實(shí)性能的全新視角?！钡仄骄€聯(lián)合創(chuàng)始人兼技術(shù)副總裁黃暢博士在8月8日，2020全球人工智能和機(jī)器人峰會（2020 CCF-GAIR）AI芯片專場發(fā)表演講時，提出重新定義芯片AI性能的方法。
2020全球人工智能和機(jī)器人峰會是由中國計(jì)算機(jī)學(xué)會（CCF）主辦，香港中文大學(xué)（深圳）、雷鋒網(wǎng)聯(lián)合承辦，鵬城實(shí)驗(yàn)室、深圳市人工智能與機(jī)器人研究院協(xié)辦的全球盛會，于8月7日至9日在深圳舉辦。
“縱觀深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的發(fā)展演進(jìn)，我們發(fā)現(xiàn)AI芯片面臨的一大挑戰(zhàn)，是算法演進(jìn)速度遠(yuǎn)超硬件改進(jìn)速度，致使評估芯片AI性能的方法與算法發(fā)展之間存在脫節(jié)的現(xiàn)象，”黃暢在演講中說道。
目前，業(yè)界尚缺乏一個與時俱進(jìn)的，能夠有效評估芯片AI性能的標(biāo)準(zhǔn)。業(yè)界慣常使用的芯片評測標(biāo)準(zhǔn)有兩種，一是峰值算力，但峰值算力只反映AI芯片理論上的最大計(jì)算能力，而非在實(shí)際AI應(yīng)用場景中的處理能力，具有很大的局限性；二是目前行業(yè)較為知名的基準(zhǔn)測試組織MLPerf，其采用的模型少且更新速度滯后于算法演進(jìn)的速度，無法及時反映算法效率的提升以及各種精度下芯片能夠達(dá)到的計(jì)算速度，因而無法描述芯片AI性能的全貌。
針對當(dāng)前AI芯片評測中存在的問題，地平線提出MAPS評測方法，為行業(yè)提供一個評估芯片AI性能的視角?！霸u估芯片AI性能，本質(zhì)上應(yīng)該關(guān)注做AI任務(wù)的速度和精度，即‘多快’和‘多準(zhǔn)’?！秉S暢介紹說：“MAPS評測方法，關(guān)注真實(shí)的用戶價值，將每顆芯片在‘快’和‘準(zhǔn)’這兩個關(guān)鍵維度上的取舍變化直觀地展現(xiàn)出來，并在合理的精度范圍內(nèi)，評估芯片的平均處理速度。這個方法具有可視化和可量化的特點(diǎn)?！?
地平線作為邊緣AI芯片領(lǐng)導(dǎo)者，長期致力于AI芯片的軟硬件研發(fā)和商業(yè)落地工作。此次提出MAPS芯片AI性能評測方法，為行業(yè)提供一種在峰值算力之外，從“快”和“準(zhǔn)”兩個維度幫助用戶理解芯片AI性能的角度。該方法包容評測過程中所有可能的選擇，在體現(xiàn)芯片的真實(shí)AI性能的同時留有最大的優(yōu)化空間，指引用戶以最優(yōu)方式使用芯片。
在黃暢看來，這個評測方法最重要的意義，是鼓勵行業(yè)樹立對正確目標(biāo)的統(tǒng)一認(rèn)知，形成合力，更好地協(xié)同起來推動AI芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展。
