在日常生活中，科技驅動的體驗在我們對科技的了解程度和其起源本身是兩回事。我們先想一下全球相當一部分人的某種體驗，再來看一種所有生物（包括無生命體）都有的體驗來舉例說明。

世界上大約有63%的人口接入互聯網（資料來源：Statista），其中大多數人都通過網頁體驗互聯網。因此，在大眾的認知中，“互聯網”與“網頁”幾乎是畫等號的。當然，技術從業者們了解兩者的區別，但萬維網 (WWW) 是在何時以及何地發明的，他們或許記得，也或許早已遺忘。

如果沒有萬維網的問世，今天的互聯網體驗將截然不同。

所有生物100%會自動體驗到一種東西，那就是它們的“質量”，大家時常將其與“重量”這個詞錯誤地劃上了等號。當然，那些還記得物理學知識的人能分辨這兩個詞的不同。盡管在普通物理學中，物質的質量被視為理所當然的特性，但仍有一個物理學領域嘗試解釋物質的質量究竟從何而來。而最終在人類發現希格斯玻色子粒子時，質量賦予場才得到了證實。

歐洲核子研究組織 (CERN) 正是發明萬維網、發現希格斯玻色子以及取得其他諸多非凡發明的幕后英雄。萬維網是蒂姆·伯納斯·李于1989年發明的，彼時他正在CERN工作。2012 年，當CERN發現希格斯玻色子粒子時，質量賦予場的存在得到了證實。

CERN目前正在開展一個饒有趣味的粒子物理項目，在這個項目中他們使用了CEVA的邊緣AI技術和解決方案。

本文將介紹這個項目以及該項目的啟動初衷和開展方式，并展示一些關于CEVA的邊緣AI技術相較于其他解決方案的基準測試結果。

什么是邊緣 AI？

邊緣AI指代那些部署在離數據中心（即云端）較遠而更為靠近消費者（即邊緣）的設備上的人工智能應用。“邊緣”之名源自計算是在靠近網絡邊緣側完成，而非在數據中心側進行。邊緣 AI 智能技術已得到了廣泛的應用，其好處也是不勝枚舉，例如提高性能、保障數據隱私、降低功耗等等。

什么是粒子物理學？

粒子物理學是物理學的一個分支，它涉及亞原子粒子的特性、關聯和相互作用。宇宙萬物皆由粒子組成，粒子物理學的典型模型是描述電磁、弱核力和強核力以及對所有已知基本粒子進行分類的理論。但夸克卻無法使用這種模型來解釋，盡管它是一種基本粒子，也是物質的基本成分。夸克相互結合，構成復合亞原子粒子，也被稱為強子，而質子和中子則是已知的強子中最穩定的。

在宇宙誕生之初，所有粒子都以接近光的速度轉動，因為粒子沒有質量。僅在粒子獲得質量之后，恒星、行星和后來的生命才相繼誕生。與希格斯玻色子粒子相關的希格斯玻色子場是粒子質量的來源，因此，這項發現對于粒子物理學領域意義非凡。有傳言說，諾貝爾物理學獎得主萊昂·萊德曼曾經將這種粒子稱為“那種該死的粒子”，強調檢測到這種粒子究竟有多難。

CERN擁有大型強子對撞機 (LHC)，這是世界上體積最大、功能最強大的粒子加速器。大型強子對撞機由一個長達27千米的超導磁體環組成，擁有大量的加速結構，可提高途經該磁體環的粒子的能量。在磁體環上行進的過程中，一些點位可能會發生碰撞。在這些點位上均設有體積堪比建筑物的探測器，用來分析碰撞。其中一個探測器是CMS實驗探測器，這座探測器長28.7米，直徑15米，重約14,000噸。來自47個國家/地區中206個科研機構的4,000多人組建成CMS協作團隊，共同建造了這座探測器，目前也在負責操控這座探測器。

邊緣AI與粒子物理學能有怎樣的交集？

盡管業界在各類面向消費者的應用中使用AI的新聞屢見不鮮，但對于在粒子物理學中使用AI技術的討論并不多。實際上，數十年來，AI一直在增強和改進粒子物理學研究。例如，在發現希格斯玻色子粒子時，就用到了作為AI算法基礎的神經網絡。AI賦能物理學家讓他們能夠更好地基于強子碰撞碎片重建粒子并解析結果。

在與面向數據中心的解決方案相比上，邊緣AI還以卓越的能效著稱。高能耗是服務器農場的已知問題之一，原因就在于其涉及到高強度硬件計算，并且有著全天候工作的特性。而粒子物理學實驗同樣需要全天候運行，而且數據和計算強度都很高，因此需要耗費大量的帶寬和能源。基于邊緣AI硬件的解決方案可以壓縮運行粒子物理學實驗所用的大量數據，因此從能效的角度考慮，也頗有吸引力。

CERN的粒子物理學項目

CERN在其項目中使用了世界上最大的強子對撞機和其他多種復雜的科學儀器，實驗通常全天候運行，粒子碰撞會生成大量數據，而且數據量過于龐大，以至于無法存儲下來等待后續處理。每個交叉點產生的原始數據量約為1兆字節，在40 MHz的交叉速率下，每秒產生的數據量達到40太字節，實驗儀器根本無法存儲這種量級的數量，更不必說妥善處理。

全觸發系統可降低值得關注的事件的發生率，達到每1,000 個的可管理程度。由于所生成的大多數數據都沒有價值可言，AI處理算法需要高效、有效地即時處理數據，以決定哪些碰撞值得關注。實現AI算法的硬件解決方案必須具有出色的性能和極高的能效。

大型強子對撞機以40MHz的標稱質子間碰撞速率運行，觸發系統通過兩個階段降低碰撞率：

i.第1級中 x400

ii.第2級中 x100

性能、功率和可擴展性要求

當前解決方案在處理所生成數據方面耗費了太多的計算時間和能量，CERN還期望在不久的將來將碰撞率提高四倍。與此同時，處理算法在第2級中的延遲預計將提高十二倍。他們需要在性能和功耗方面更出色、更具可擴展性的解決方案。

CEVA的邊緣AI解決方案

CERN希望將神經網絡的比特表示減少到2比特，以減少帶寬和延遲。為了實現這樣的解決方案，需要專用的硬件，但市面上并沒有高效的AI硬件能支持2比特乘法。

在探索市面上的各種解決方案之后，在以色列創新局 (IIA) 的支持和贊助下，CERN決定與CEVA合作，以落地自身的需求。

CEVA是全球領先的無線連接、智能傳感技術以及集成IP解決方案的授權商，致力于打造更智能、更安全的互聯世界，提供數字信號處理器、人工智能引擎、無線平臺、加密內核以及與傳感器融合、圖像增強、計算機視覺、語音輸入和人工智能相關的輔助軟件。

CEVA提出了一種深度學習解決方案，用于對噴注粒子進行檢測和分類。在粒子物理學中，一個“噴注”(jet) 就是由一個夸克的強子化產生的強子和其他粒子構成的窄錐體。雙方商定，CERN將開發網絡壓縮算法，而 CEVA將開發低比特AI DSP內核。

CEVA使用二進制神經網絡 (BNN) 和三元權重網絡 (TWN) 的硬件來進行試驗，作為探索的一部分，CEVA成功在SensPro DSP中實現了。CEVA評估了2比特（三元表示法：-1、0、1）和1比特精度（二進制表示法：0、1）的使用情況。BNN 加速塊被設計出來作為 SensPro內核的一部分，用于分載 8x2（數據 x 權重）和 2x2 卷積。典型的神經網絡量子化通過實現8比特定點精度的算術計算來達到 x4 壓縮的效果。

但正如前文所述，CERN有著極高的延遲要求，因此要求權重為2比特。盡管他們計劃將來切換到8比特定點精度，但數據仍保持為32比特浮點格式。

輸入到物體探測網絡中的“圖像”通過將發射粒子的較低等級探測器測量值（1級）投射到圓柱形探測器（量熱計）上獲得。隨后通過展開量熱計的內表面獲得矩形圖像，量熱儀是一種用于測量化學反應或其他過程所涉及的熱量或能量的設備。噴注圖像將通過量熱儀單元解析為像素，像素的強度對應于該單元的能量沉積。圖像的x軸為碰撞角度，y軸為單元能量。

在開發邊緣AI解決方案時，重點在于了解要使用哪些神經網絡拓撲結構來實現處理算法。CEVA提供了這方面的指導，并就如何正確表示數據和權重為CERN提供了建議，以確保部署順利進行，并盡可能的使誤差最小化。CERN在考慮到了CEVA關于實際硬件部署的所有相關意見后，建立了一種量子化感知訓練算法。量子化感知訓練有助于在不影響準確性的前提下，實現較低精度的訓練神經網絡部署。

CEVA基于SensPro的邊緣AI解決方案的基準測試結果

結果超越了所有現存的算法解決方案。參考下面的“精度-查全率”曲線，精度 (PPV) 衡量預測的準確性，而查全率 (TPR) 衡量正向預測的質量。總體而言，這兩項指標決定了所找到的噴注集與預期應找到的噴注集的對應程度。

CEVA的DSP內核超越了GPU和CPU解決方案的表現。參考下表，比較這些內核在晶片面積、功率和延遲方面的表現。該表的第二行顯示了基于CEVA SensPro 的解決方案與Nvidia Tesla V100 GPU內核的同類比較。

”

邊緣AI解決方案不僅適用于面向消費者的邊緣設備應用，即使對于研究宇宙起源的應用來說，這類解決方案也卓然有效。CEVA為粒子物理學領域首屈一指的研究機構CERN開發的基于SensPro的邊緣解決方案就印證了這一點。

關于CEVA

CEVA 是排名前列的無線連接和智能傳感技術以及集成 IP 解決方案授權商，旨在打造更智能、更安全、互聯的世界。我們為傳感器融合、圖像增強、計算機視覺、語音輸入和人工智能應用提供數字信號處理器、人工智能處理器、無線平臺、加密內核和配套軟件。這些技術與我們的 Intrinsix IP 集成服務一起提供給客戶，幫助他們解決復雜和時間關鍵的集成電路設計項目。許多世界排名前列的半導體廠商、系統公司和OEM利用我們的技術和芯片設計技能，為移動、消費、汽車、機器人、工業、航天國防和物聯網等各種終端市場開發高能效、智能、安全的互聯設備。

我們基于 DSP 的解決方案包括移動、物聯網和基礎設施中的 5G 基帶處理平臺；攝像頭設備的高級影像技術和計算機視覺；適用于多個物聯網市場的音頻/語音/話音應用和超低功耗的始終開啟/感應應用。對于傳感器融合，我們的 Hillcrest Labs 傳感器處理技術為耳機、可穿戴設備、AR/VR、PC機、機器人、遙控器、物聯網等市場提供廣泛的傳感器融合軟件和慣性測量單元 (“IMU”) 解決方案。在無線物聯網方面，我們的藍牙(低功耗和雙模)、Wi-Fi 4/5/6/6E (802.11n/ac/ax)、超寬帶(UWB)、NB-IoT和GNSS 平臺是業內授權較為廣泛的連接平臺。

歡迎點亮“在看”哦