AI语音算法“个性”强 与芯片端“磨合”挑战多

　　与AI图像处理不同，AI语音交互算法由于在“个性”上更为强势，因此硬件芯片端在做适配与设计开发时通常需要考虑更多的因素，难度丝毫不亚于图像领域，甚至更高。有业内人士指出，现阶段AI图像处理算法上大部分采用的都是CNN，而CNN最大的瓶颈既不是带宽也并非存储，而是并行计算，但在图像处理这一应用上，采用传统的冯诺依曼CPU架构来做乘法加速相对而言是好做的事情;但AI语音交互领域采用的则是RNN/DNN系列的LSTM、BLSTM模型，而非传统的CNN，这其实有比图像处理算法更大的技术挑战，其中一个是并行的乘法计算，另一个是模型的参数也更大，这就使得目前的CPU架构会面临非常大的带宽瓶颈。

　　典型的以基于RNN的LSTM模型为例，事实上，RNN是CNN的略微调整版本，以前的算法如CNN以及MLP一般都是前向的反馈神经网络，这意味着信号只能在一个方向上通过节点网络，在每个节点通过时改变信号权重。然而，RNN是采用自递归的方式，这就意味着单个节点的输出以循环的方式反馈回自身，由其内部存储器来存储关于先前权重的信息，从而以时间依赖的方式进行学习和信息存储。而LSTM则是一种针对确切任务进行优化后的RNN，尤其适用于跨时间查找模式，它可以有效减轻简单RNN模型容易出现的梯度爆炸和梯度消散等问题，并实现更好的长短时信息保存和误差传播。

　　这在硬件端，也会产生与CNN等传统模型截然不同的算法运行方式，程凯豪表示：“几乎所有CNN运行时都由大型矩阵乘法去控制，因此这些算法需要的硬件特征就是Tensor Core，以进行全面优化，如谷歌TPU和英伟达V100。然而，在语音算法的RNN或LSTM中，只有大约20%的总训练时间用于矩阵乘法，意思是Tensor Core并不是这类算法的等效性能增强器。相反，RNN需通过更小内核的硬件来做优化，要充分利用每个内核，在训练模型时，重要的就是准确地计算出批量大小，即业界常说的batch-size(在每个训练周期中发送出信息的bit-size)，但如果使用所有数据来训练模型的话，其实效果并不理想，因为它只允许模型训练一次;同样地，使用单个数据点来训练模型也可能会使结果不准确，因为数据点不太可能是一个完全完整的数据集。”

　　“因此，对RNN及LSTM这类算法来说，减小batch-size是关键，同时增加训练周期数的最大限度，使其足够完整。从这种特性上来看，设计AI语音专用芯片时，就需要更多的关注芯片大小核设计以及内存的升级和优化等，并提高带宽以及算法在硬件端的运行效率，增强硬件对算法的适配性。”程凯豪进一步补充到。

　　另一方面，由于语音AI算法模型大多采用的是RNN这类自递归的方式，因此整个模型的参数由于递归数据的累积也会变得更大，这也对带宽设计提出了不小的挑战。程凯豪解释到：“RNN的状态机整体非常复杂，因为模型里面一般存在非常多个矩阵要运转，这不仅要支持多路，还有里面的非线性函数都有非常大的区别，所以芯片的带宽在设计上也需要考虑更多，对整个AI专用语音芯片硬件架构还要做一个重新的设计，让其既能够支持多路batch，同时也能够支持如RNN以及LSTM等更多衍生模型的内部多个矩阵的持续快速的运转。”

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