思必驰旗下深聪智能发布新一代人工智能芯片TH2608

思必驰作为国内专业的对话式人工智能平台公司,不断推进着AI技术的研发与应用,思必驰旗下芯片公司深聪智能于2019年推出了AI芯片太行TH1520,搭载思必驰全链路人工智能语音技术,低功耗算法的优势使其广泛地应用于智能家居白电、黑电以及智能车载领域,推进传统行业的规模化和智能化升级。

思必驰旗下深聪智能发布新一代人工智能芯片TH2608
  伴随着社会智能化程度的不断提升,人工智能芯片作为智能设备的核心需求量持续攀升,政策的利好推进着整个行业的蓬勃发展,百花齐放,芯片国产化之路快速前进。
  思必驰作为国内专业的对话式人工智能平台公司,不断推进着AI技术的研发与应用,思必驰旗下芯片公司深聪智能于2019年推出了AI芯片太行TH1520,搭载思必驰全链路人工智能语音技术,低功耗算法的优势使其广泛地应用于智能家居白电、黑电以及智能车载领域,推进传统行业的规模化和智能化升级。
  近日,深聪智能再度发力,发布了新一代人工智能芯片TH2608,这款芯片是继太行TH1520后,其在人工智能领域自主定义开发打造的第二代人工智能SOC芯片,该芯片已完成流片并点亮验证。
  与TH1520芯片不同的是,太行二代芯片TH2608配置了一个Cortex-M CPU子系统,一个信号处理器DSP子系统,一个高效的NPU子系统,一个语音音频编码子系统,支持六路模拟麦克风与六路数字麦克风和外设单元,使得新一代太行芯片具备快速赋予各类产品语音交互和设备控制能力的同时,升级了对智能产品显示部分控制的支持,持续拓展智能产品支持类型和应用场景。太行二代芯片在应用端的能力更加突出。在芯片技术方面,TH2608的PPA(Power/Performance/Area)更进一步迭代和优化。
  在语音能力方面,基于思必驰全链路对话技术,TH2608还集成了指令识别能力,情绪识别能力,声纹识别能力以及语音合成能力,在用户体验方面得到了进一步的优化。同时,也增加了多场景的适应能力,如多路语音采集能力,丰富灵活的接口配置,显示能力,超低功耗唤醒能力等。
  相较于一代芯片,二代芯片进行了更大的功能升级:
  首先,实现了从TH1520作为协处理器到TH2608作为主控芯片的跃迁。内嵌基于Cortex-M ARM v8指令集主控CPU,配合丰富的内部SRAM和外部XIP Flash的资源,以及充沛多样的外设接口资源,TH2608能够提供给客户多种应用场景下的主控处理器解决方案。同时利用I-Cache/D-Cache和TCM等丰富缓存资源,极大的提升了CPU的处理效率与性能。除此之外,该CPU的浮点运算能力,也为神经网络运算提供了额外的灵活度,提高了对特殊网络的支持能力。
  其次,高度灵活可配置的神经网络处理单元NPU,使得能效比提升百倍。通过部署DNN/TDNN/FSMN/CNN等各种通用网络,实现对INT8/4/1等数据格式的充分支持,借助特别优化的网络定制化的模式,达成高效率低能耗的复杂网络的组合与调度。相比于使用DSP等常规运算单元,神经网络的运算效率提升了近百倍。最终提供给客户充沛的神经网络算法支持能力。
  第三,提供单芯片系统集成方案,具备多种灵活的SIP多芯片封装形态。支持对不同类型的PSRAM和Flash的合封处理,并能整合WIFI、Bluetooth等无线通信模块。同时借助内嵌的电源管理模块(PMU),实现了对客户BOM最精简方案的强力支持。IO管脚的灵活配置机制以及外部存储模式的充分可定制化能力,赋予客户在多种应用场景下实现最高性价比配置的可行性。
  在应用领域,太行二代芯片TH2608面向全屋智能家居场景(全屋设备联动控制)、智能驾驶场景(车载设备控制)、智能办公场景(会议远场/近场高保真通话)持续提供功能和性能全面升级的解决方案。结合思必驰声纹识别,指令识别,远场交互等技术能力,TH2608为用户带来更精准灵活的语音交互体验。同时,延续太行一代芯片作为首款通过Amazon认证的语音芯片方案的成果,太行二代芯片将持续拓展海外市场产品方案的落地。
  一代太行芯片TH1520,于2019年点亮验证,在2020年完成量产出货,并在智能家居白电、黑电以及智能车载领域等三大场景完成落地应用,与美的、海信、雅迪、盯盯拍等企业确认了深度合作。
  同时,思必驰旗下芯片公司深聪智能于2020年11月完成了第二轮融资,同年也入选了国家工信部AIIA的《AI芯片推荐目录》,并通过了国际级SGS三体系认证。2021年3月,深聪智能正式成为全国首家通过美国亚马逊Alexa认证的语音芯片公司。
  当下,AI芯片在多模态方面的演进路线更加明朗,语音、图像、手势等交互方式的交融能够极大程度降低用户的AI体验门槛,这也将是深聪智能下一代芯片的规划重点。未来,深聪智能将继续基于思必驰的全链路智能对话技术优势,加强算法和芯片的结合,发挥优势并持续打造能够满足AI应用场景的产品。

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