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的研制事情。TinyNPU的设计目标是供应微型机器学习（Tiny Machine Learning，TinyML）领域最好的办理方案，降落干系家当运用的做事本钱。由于TinyML领域哀求设备耗电少、打算能力强、打算精度高、适应能力广，这使得TinyNPU必须同时具备低功耗、高性能、可重构、低本钱的特点，给研制事情带来了巨大困难。
为了战胜接连而来的技能难题，实验室师生携手同心，研讨国内外文献，仔细比较论证，反复实验比拟；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，将设计事情中的“钉子”一个一个拔除。为了缩短设计周期，确保设计的时效性、前辈性、团队师生合理分工，形成有效的攻坚小组，分别卖力算法，硬件，芯片平分歧模块。团队成员每个人都肩负着重要职责，常常主动延长事情韶光来打消设计过程中未预见到的问题，担保进度按操持准确推进。
经由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、封装事情，并于11月完成了所有测试事情。研究过程中的高标准严哀求一定得到厚积薄发的成功。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运用。在范例频率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，可得到68.4%的Top-1 Acc.分类精度。测试指标知足设计预期，达到了国内外前辈水平。TinyNPU采取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，大幅提升了系统打算能效。
TinyNPU将来可在智能制造、环境保护、安防监控、可穿着设备、智能交通、机器人、精准农业、聪慧家居等IoT智能视觉终端运用领域发挥浸染。例如：动物保护机构采取无识别功能的动物相机因无谓的数据传输存储，无法知足长续航哀求。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本钱。上述运用瓶颈问题都可以借助TinyNPU的低功耗、低本钱、高性能办理。
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互助意向，拟在实际运用中考验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，为祖国培植贡献西电力量。
延伸阅读：西电微院边缘感知芯片实验室团队由赖睿老师辅导，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、图像旗子暗记处理器 (ISP)、机器视觉处理器 (VPU)、神经形态打算芯片、智能感知集成系统、可重构片上系统芯片的设计等。团队研究成果包括揭橥于IEEE TNNLS、IEEE TCSVT、IEEE GRSL、Neurocomputing、Applied Optics等国际威信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、中电科技等国内外有名企业运送了大量人才并与这些企业开展了广泛互助。
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素材来源：西电微院等
