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                天基智能计算技术现状与发展趋势

                唐磊 马钟 李申 王钟犀

                唐磊, 马钟, 李申, 王钟犀. 天基智能计算技术现状与发展趋势[J]. 微电子学【与计算机, 2022, 39(4): 1-8. doi: 10.19304/J.ISSN1000-7180.2021.1229
                引用本文: 唐磊, 马钟, 李申, 王钟犀. 天基智能计算技术现状与发展趋势[J]. 微电子学与计※算机, 2022, 39(4): 1-8. doi: 10.19304/J.ISSN1000-7180.2021.1229
                TANG Lei, MA Zhong, LI Shen, WANG Zhongxi. The present situation and developing trends of space-based intelligent computing technology[J]. Microelectronics & Computer, 2022, 39(4): 1-8. doi: 10.19304/J.ISSN1000-7180.2021.1229
                Citation: TANG Lei, MA Zhong, LI Shen, WANG Zhongxi. The present situation and developing trends of space-based intelligent computing technology[J]. Microelectronics & Computer, 2022, 39(4): 1-8. doi: 10.19304/J.ISSN1000-7180.2021.1229

                天基智能计算技术现状与发展趋势

                doi: 10.19304/J.ISSN1000-7180.2021.1229
                基金项目: 

                中国航天科技集团有限公司发展战略研№究课题资助项目 FZZLY*-2020-013

                详细信息
                  作者简介:

                  唐磊??男,(1973-),研究员,博■士生导师.研究方向为星载嵌入式计算机、宇航大容量固态存储卐技术、信息→处理微系统

                  李申??男,(1988-)硕士,高级工程□ 师.研究〗方向为嵌入式软件、智能计算加速

                  王钟犀??女,(1997-),硕士,助理工程↑师.研究方向为计算机视觉

                  通讯作者:

                  马钟(通讯作者)??男,(1984-),博士,高级工程师.研究方向为计算机视觉、机器学习、人工智能.E-mail: mazhong@mail.com

                • 中图分∑ 类号: TP3

                The present situation and developing trends of space-based intelligent computing technology

                • 摘要:

                  太空任务的蓬勃发展,极大地促进了航天应用对人工智能技术的需求.智能算法在航天器上的应用、助推航天器的智能化能力的提升,已成为目前航天领域的发展趋势.但目前航天器的智能算法计算能力仍然不足,严重制约了航天」领域的智能化发展.针对典型的航天智能应用,分析了智能应用对计算能◣力的需求,并调研了航天智能计算领域的研究现状,针对目前智能计算技术对航天智能应用的支撑情况进行了归纳总结,在此基础上指出了航天领域中智能计算技术发展应走“计算芯片系列化、计算〗平台通用化、配套软件统一化”的道路,构建高能效的智能计算平◇台和完整丰富的航天智能基础生态.本文所提出的天基智能计算技术领域中待解决的关键技术及技术战略发展路线,对航天领域在智能化变革之际抓住机遇、推动新一轮航天产业革命有着重要的意义.

                   

                • 图 1  典型航天器智能化应用

                  Figure 1.  Typical intelligent applications of spacecraft

                  图 2  S-A1760 Venus

                  Figure 2.  S-A1760 Venus

                  图 3  EdgeBoard边缘AI计算盒FZ9

                  Figure 3.  EdgeBoard Edge AI computing box FZ9

                  图 4  天基智能计算技术发展展望

                  Figure 4.  Development prospect of space-based intelligent computing technology

                  表  1  不同应用场景对计算量的需求统计

                  Table  1.   Calculation demand statistics for different application scenarios

                  航天智能应用 采用的♂神经
                  网络算法
                  运行速度要求
                  (单位为时间、帧率)
                  输入图像尺寸
                  (长×宽)
                  计算能力∮需求:
                  GMCC/s
                  内存需求
                  (中间▂结果存储要求)
                  外存需求
                  (模型大小)
                  视觉深度估计 super point < 500ms 640×512 75.16 217.09MB 5.48MB
                  ResNet18 FCN
                  航天器型号
                  及事件识别
                  跟踪
                  (孪生神经网】络)
                  25FPS 640×512 153.5 17.2MB 403.14MB
                  100B 400B
                  LSTM 4×4 623.36KB 664.7KB
                  超分辨率重建 10FPS 16×16 2.16 701.59KB 3.21MB
                  mobilenet
                  船检测 YOLO v1 25FPS 300×300 239.75 13.87MB 171.04MB
                  SSD 25FPS 101 134.04MB 5.8MB
                  云检测 Mask RCNN 1s 1K×1K 11.05 396.76MB 24.18MB
                  MobileNet 1s 8K×8K 697.04 25.28GB 24.18MB
                  遥感图像
                  目标检测
                  Mask RCNN 1s 1K×1K 11.05 396.76MB 24.18MB
                  Mobile Net 1s 8K×8K 697.04 25.28GB 24.18MB
                  下载: 导出CSV

                  表  2  国内外典型智能计算平台的性能比对表

                  Table  2.   Performance comparison table of domestic and international typical intelligent computing platforms

                  公司 产品 AI算力 功耗 尺寸 芯片规格 工作温度 内存
                  Aitech S-A1760
                  Venus
                  1 TFLOPS,能效
                  比:60 GFLOPS/W
                  8W~20W 127×129×52mm Pascal GPU+双核
                  NVIDIA Denver 2@
                  2.0GHz+4核ARM
                  A57 @ 2.0GHz
                  -40~65℃ 8GB
                  LRDDR4
                  (128 bit)
                  英特尔 Movidius 13.9GMACC/s 1W 72.5×27×14mm Movidius Myriad
                  VPU
                  0~40℃ 4GB LPDDR3
                  (32bit)
                  百度 EdgeBoard
                  FZ9
                  3.6TOPS 12W~30W 220×126.5×50mm Zynq UltraScale+
                  ZU9EG
                  0~50℃ 8GB
                  DDR4
                  华为 Atlas 200 22/16/8 TOPS 4GB: 5.5 W
                  8GB: 8W
                  52.6×38.5× 8.5mm 8核ARM
                  A55@1.6GHz+2个
                  DaVinci AI核
                  -25~80℃ 8 GB/4 GB
                  LPDDR4X
                  寒武纪 思元220-M.2 8TOPS(INT8) 8.25W 80 × 22 × 7.2mm 双核ARM
                  A55+MLUv02 AI核
                  -20~80℃ LPDDR4x
                  64 bit
                  鲲云科技 雨人AI
                  加速卡
                  102.4 GOPS 7.0~8.5W 核心板:50 × 60mm 双核ARMA9 +
                  CAISA Engine
                  0~70℃ 1GB DDR4
                  下载: 导出CSV
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                图(4) / 表(2)
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                出版历程
                • 收稿日期:  2021-11-08
                • 修回日期:  2021-11-19

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