智能音箱这条赛道上,无论是传统的音频厂商还是互联网大厂都纷纷入局,在各大厂商在经过了数年的你追我赶后,都在智能音箱领域占领了属于自己的一亩三分地。

各智能音箱的制造商在宣传的时候总是冠以自己的智能音箱“AI”的名号,但智能≠AI,可能对于产品的边缘设备的 AI算力需求 ,结合云端的同时,搭配上CPU或GPU弥补一些不足就可以轻松达到要求。

对于最近几年的智能音箱发展,对于AI算力的需求已经成为各厂商之间竞争的主旋律,部分智能音箱的主Soc中,CPU部分的算力越来越高,不过用CPU来解决算力不足的问题也只是当下的权宜之计,为了更好的辅助云端, 更着眼于未来的解决方法是给Soc加上专属的AI内核以及DSP

全志R329此时也就应运而生了。

#01 前世

在讲R329前,就不得不得讲一讲他的前世R328

R328可以提供语音交互方面的可靠应用,广泛适用于智能音箱等电子产品,R328集成了双核Cortex-A7、64 MB DDR 2或128 MB DDR 3,3个ADC通道和1个差分DAC通道,提供音频输入/输出接口和丰富灵活的麦克风阵列,无需再外挂芯片,其中采用的 Arm Cortex-A7 处理器,主要利用 CPU 来做智能语音产品。

R328具有高集成度和丰富的扩展接口,也易让客户扩展定制个性化的功能,是目前市面上具有高竞争力的智能语音专用芯片方案,这也让R328抢占了国内智能音箱等电子产品的大部分市场,被广泛应用于在各大厂商的智能音箱。

#02 今生

沿袭了R328的优良性能的同时,为了满足各大厂商对专用算力的需求,R329除了升级了为Arm Cortex-A53核心外,还全新搭配上了Arm中国[周易]AIPU,集成了高性能的AIPU、DSP、CPU,使得无论是性能表现还是功耗控制方面都保持了不错的水准。

核心功耗、算力对比

-AI语音专用AIPU,算力全面升级-

AI方面,全志科技R329搭载了Arm中国“周易”AIPU,提供最高达0.256TOPS的运算能力,为人工智能语音应用带来全新更充足的强大专用算力。周易AIPU作为AI专核,其理论AI算力是单核A7 1.2GHz的25倍,也是单核HIFI4 600MHz的25倍。基于周易AIPU的强大特性,将对以往产品有着算力及能效上的更大优势。采用深度学习做端到端的算法,相对于传统降噪、回声消除和关键词识别算法,效果提升巨大,显著提升识别率和交互体验。

-双核Cortex-A53,性能提升卓越-

全志R329性能强劲,它采用2个主频高达1.5GHz 的Arm Cortex-A53,与采用A35核的其他解决方案相比,具有明显算力优势。而相较于R328,全新升级的R329提供高达1.58倍整数算力,1.94倍浮点算力,为智能语音产品应用提供更充足的系统算力基础。

-双核HIFI4,体验更加优秀-

R329集成了双核HIFI4 400MHz,两个HIFI4可用作音频前、后处理,更大限度地释放原始音频算力。在智能交互的同时,音质也得到明显提升,HIFi级音效算法所带来的高品质声音享受,使普通智能音箱也能具备千元以上HIFI音箱的音效品质。

在拥有了优秀的配置的同时,全志也将Tina移植到了R329之上,因其极快的启动速度以及开源的属性,使得包括了音箱在内的其他智能家具,也可以通过改良后的AI接口进行对Tina的使用。目前国内和国际已经有成千上万的产品在使用Tina,Tina也为拥有优异性能的芯片提供了在落地到产品端的便利。

#03 未来

智能音箱作为智能家居早期布局的重要入口,一直是各大互联网巨头竞争的战场,小米也率先发布了首款搭载R329的智能音箱设备。

2021年8月10日发布,搭载R329的小米Sound

不仅仅是智能音箱市场,搭载AIPU的R329的出现,可以在更多的物联网设备上实现人工智能,加速赋能整个AI市场。从智能音箱作为切入点,慢慢渗透进入广阔的智能家居市场,包括对智能家电、语音电视、智能汽车、语音面板方面进行涉猎。

作为一款多核异构处理器,除了语音,R329 芯片是否可以用到诸如图像等其它领域?

其实是可以的,全志科技副总裁陈风表示:如果一定要用 R329 来做编码、手势识别和人形识别是完全可以做到的,技术上面,极客、开发者、大学校园完全可以用它来做 AI 的训练,做任何模型都可以,但其本身定位不同,在市场上不会是竞争力最优的方案。

R329作为全志首次采用Arm中国[周易]AIPU的AI芯片,在性能和功耗方面大放异彩,是对R328一次成功的升级。

在人工智能的不断发展的时代,永远需要性能更高、功耗更低、成本更低的芯片面世。R329作为全新AI语音专用芯片,不仅延续R328智能语音芯片的经典设计,而且一举大幅度提升芯片性能和集成度,并一贯的提供完整且易于使用的开发、量产工具,帮助产业链合作伙伴大幅降低智能产品应用开发难度和成本,满足各种不同应用场景产品的快速实现和落地。

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