CES ASIA 2019开幕 雪湖科技发布目标检测算法Yolo_V3 Tiny加速器

6月11日，CES ASIA 2019(亚洲消费电子展)在上海新国际博览中心正式开幕，本次展会的四大主题是5G、人工智能、AR/VR和汽车技术，聚焦科技生态系统的一系列科技创新和成果在此发布。

在人工智能领域，所属“初创企业展区”长江商学院(CKGSB)智造创业MBA项目，国内新兴的神经网络加速器开发公司雪湖科技发布的Yolo_V3 Tiny加速器，为实现目标检测功能提供硬件加速。其体现的低功耗、高速度和性价比，尤其以“GPU的两倍吞吐量(throughput)，一半时延(latency)”的优势，为云计算、自动驾驶、安防检测、工业检测、机器视觉等高性能计算应用的落地提供的解决方案，吸引了许多厂商的目光。

雪湖科技COO王韵表示，因为FPGA的灵活性和加速高性能，越来越受到包括智能驾驶在内的人工智能领域的关注。但FPGA上实现神经网络的高门槛又限制了很多人工智能企业的使用。此次雪湖科技推出的神经网络加速器产品，可以避免繁琐的开发，实现即插即用，助力各类人工智能应用快速落地。

据介绍，Yolo_V3 Tiny加速器是雪湖科技深度学习加速器平台的一员，可实现112FPS，时延9 ms的性能，相较于价格昂贵的GPUTeslaV100，吞吐量增加一倍，时延减少一半。支持多框架设计(Tensorflow，Caffe，Pytorch，MXNet，Matlab等)，可快速移植至多种FPGA芯片(包括 Xilinx，Altera等)，保证高计算能力的同时不失高灵活扩展性。

而YOLO v3是物体检测经典模型YOLO的第三代版本，因其速度“快如闪电”，被业内称为目标检测之光，它由物体检测领域的经典论文YOLO(You Only Look Once)的两位作者，华盛顿大学的Joseph Redmon和Ali Farhadi创作。2018年9月，YOLO v3正式发布，速度是v3最主要的提升，它比SSD速度提高3倍，比RetinaNet速度提高近4倍。而Yolo V3 Tiny，是为满足嵌入式应用的场景而发布，现已成为最流行的目标检测算法，据称目前在海康威视、百度、深兰科技等主流AI公司的产品中均有应用。在新兴的大众消费领域，主要应用于新零售、智能驾驶等场景。

在本次展会上，汽车技术展区面积扩大了一倍，随着5G时代的脚步临近，商用自动驾驶汽车的发展蒸蒸日上，对于自动驾驶的赋能成为了展会最受关注的议题，其中，目标检测无疑是智能驾驶的刚性需求。

当Yolo V3 Tiny应用于智能驾驶领域，在行车过程中，算法可将行人、汽车类型、交通灯等物体检测分类，便于智能驾驶系统结合车载雷达等距离信息做出判断，保障驾驶安全。

(雪湖科技Yolo_V3 Tiny加速器在行车过程中的检测效果)

在智能驾驶领域，主流的神经网络算法的是GPU和FPGA。其中，新兴的FPGA优势是，如果计算机需要改变，它可以被重新装配。但是，最通用、最主流的方案仍旧是使用GPU，以并行处理大量数学运算。然而，随着智能驾驶从L1直奔L5，目标检测识别效率的要求快速提升，GPU因其体积大、吞吐量小、时延高、功耗大，不能满足算力需求逐渐被诟病，这一期间，高速度、低延时的FPGA开始受到关注，这也为国产FPGA成长和突围真正带来了机遇。

由于高技术门槛和相应开发人才的补给“掣肘”，尽管各大车厂、FPGA厂商多方尝试，此前，智能驾驶领域也尚未出现足够令人满意的FPGA解决方案，GPU长期占主要位置，雪湖科技的Yolo_V3 Tiny加速器的发布或将改善这一现状。

新时代证券电子首席分析师吴吉森表示，根据中国产业信息网数据，2018年全球FPGA芯片市场规模达到63.35亿美元，考虑到5G和AI 的加速推进，全球FPGA市场规模将持续快速增长，2025年有望达到125亿美元，年复合增长率为10.22%。

按照下游应用拆分来看，2018年全球FPGA下游应用市场中，通讯领域市场份额最大，占比约为40%。FPGA具有低延时、高吞吐量等优势，正在受到智能驾驶领域的高度关注，在激光雷达，智能驾驶计算平台等都会用到FPGA加速，我们认为FPGA在汽车领域具有广阔的发展空间，根据中国产业信息网预测，到2025年汽车有望成为FPGA最大的应用领域，占比将达到29%。除芯片之外，FPGA的应用开发也一直是国内的瓶颈，我们相信像雪湖科技这样公司的出现将会加速FPGA在应用端落地。