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　　交互式人工智能（CAI）使用机器学习（ML）的子集深度学习（DL）ღ★★，通过机器实现语音识别ღ★★、自然语言处理和文本到语音的自动化ღ★★。CAI流程通常用三个关键的功能模块来描述ღ★★：

　　本篇白皮书详细介绍了自动语音识别（ASR）的应用场景ღ★★，以及Achronix如何在实现ASR解决方案的同时将相关成本降低高达90%ღ★★。

　　仅在美国就有超过1.1亿个虚拟助手在发挥作用[1]ღ★★，大多数人对使用CAI服务都很熟悉ღ★★。主要示例包括移动设备上的语音助手ღ★★，例如苹果的Siri或亚马逊的Alexaღ★★；笔记本电脑上的语音搜索助手ღ★★，例如微软的Cortanaღ★★；自动呼叫中心应答助理ღ★★；以及支持语音功能的设备ღ★★，例如智能音箱ღ★★、电视和汽车等ღ★★。

　　支持这些CAI服务的深度学习算法可以在本地电子设备上进行处理快播5.1官方下载ღ★★，或者聚集在云中进行远程大规模处理ღ★★。支持数百万用户交互的大规模部署是一个巨大的计算处理挑战ღ★★，超大规模的提供商已经通过开发专用的芯片和设备来处理这些服务快播5.1官方下载ღ★★。

　　现在ღ★★，大多数小型企业都可以使用亚马逊ღ★★、IBMღ★★、微软和谷歌等公司提供的云APIღ★★，轻松地将语音接口添加到他们的产品中ღ★★。然而ღ★★，当这些工作负载的规模增加时（本白皮书后面将介绍一个具体的示例）ღ★★，使用这些云API的成本将会变得过高ღ★★，迫使企业寻求其他解决方案ღ★★。此外ღ★★，许多企业运营对数据安全性有更高的要求ღ★★，因此需要将解决方案必须保留在企业的数据安全范围内快播5.1官方下载ღ★★。

　　ASR是CAI流程的第一步ღ★★，在这里语音被转录为文本ღ★★。一旦文本可用ღ★★，就可以使用自然语言处理（NLP）算法以多种方式对其进行处理ღ★★。NLP包括关键内容识别ღ★★、情感分析ღ★★、索引ღ★★、语境化内容和分析ღ★★。在端到端的交互式AI算法中ღ★★，语音合成用于生成自然的语音响应ღ★★。

　　最先进的ASR算法是通过端到端的深度学习来实现ღ★★。不同于卷积神经网络（CNN）ღ★★，递归神经网络（RNN）在语音识别中很常见ღ★★。正如来自TechTarget [10]的David Petersson在《CNN与RNNღ★★：它们有何不同？》文章中提到ღ★★：RNN更适合处理时间数据ღ★★，与ASR应用非常适配ღ★★。基于RNN的模型需要较高的计算能力和存储带宽来处理神经网络模型ღ★★，并满足交互式系统所需的严格的延迟目标ღ★★。当实时或自动响应太慢时ღ★★，它们会显得迟缓和不自然ღ★★。通常只有牺牲处理效率才能实现低延迟ღ★★，这会增加成本ღ★★，并且对于实际部署来说会变得过于庞大ღ★★。

　　Achronix与采用现场可编程逻辑门阵列（FPGA）进行AI推理的专业技术公司Myrtle.ai展开合作ღ★★。Myrtle.ai利用其MAU推理加速引擎在FPGA上实现基于RNN的高性能网络ღ★★。该设计已集成到Achronix Speedster®7t AC7t1500 FPGA器件中ღ★★，可以利用Speedster7t架构的关键架构优势（将在本白皮书后面进行探讨）ღ★★，大幅提高实时ASR神经网络的加速处理ღ★★，从而与服务器级中央处理器（CPU）相比ღ★★，可处理的实时数据流（RTS）的数量增加2500%ღ★★。

　　数据加速器可以卸载通常由主CPU执行的计算ღ★★、网络和/或存储处理工作负载ღ★★，从而可以显著减少服务器的占用空间ღ★★。本白皮书介绍了用一台服务器和一个Achronix基于ASR的加速卡可取代多达25台服务器ღ★★。这种架构大大降低了工作负载成本ღ★★、功耗和延迟ღ★★，同时提高了工作负载吞吐量ღ★★。然而ღ★★，只有在硬件得到有效使用并且部署具有成本效益的情况下ღ★★，使用数据加速硬件来实现高性能和低延迟才有意义快播5.1官方下载ღ★★。

　　ASR模型对现代数据加速器来说是一种挑战ღ★★，通常需要手动调整以实现比平台主要性能规格的个位数效率更高的性能ღ★★。实时ASR工作负载需要高存储带宽以及高性能计算ღ★★。这些大型神经网络所需的数据通常存储在加速卡上的DDR存储器中ღ★★。将数据从外部存储器传输到计算平台是该工作负载中的性能瓶颈ღ★★，特别是在进行实时部署的时候ღ★★。

　　图形处理器（GPU）架构是基于数据并行模型ღ★★，较小的批处理量（batch size）会导致GPU加速硬件的利用率较低ღ★★，从而导致成本增加和效率降低ღ★★。硬件加速解决方案数据表（以TOPS即每秒万亿次操作为单位进行衡量）中的性能数据并不能总是很好地表示实际性能ღ★★，因为许多硬件加速器件由于与器件架构相关的瓶颈而未得到充分利用ღ★★。这些数据以TOPS为单位ღ★★，强调了加速器计算引擎的处理能力ღ★★，但忽略了关键因素ღ★★，例如外部存储器的批处理量尊龙平台人生就是博官网下载ღ★★、速度和规模ღ★★，以及在外部存储器和加速器计算引擎之间传输数据的能力ღ★★。对于ASR工作负载ღ★★，关注存储带宽和在加速器内高效地传输数据为加速器性能和效率的实现提供了更强有力的指导ღ★★。

　　加速器必须具有更大的外部存储规模和非常高的带宽ღ★★。当今的高端加速器通常使用高性能的外部存储器ღ★★，存储规模达8-16 GBღ★★，运行速度可高达4 Tbpsღ★★。它还必须能够将这些数据传输到计算平台而不会影响性能ღ★★。然而ღ★★，无论如何去实现高速存储和计算引擎之间的数据通道尊龙平台人生就是博官网下载ღ★★，它几乎在所有情况下都是系统性能的瓶颈ღ★★，特别是在实时ASR这样的低延迟应用中ღ★★。

　　FPGA设计旨在存储和计算之间提供最佳的数据路由通道ღ★★，从而为这些工作负载提供一个出色的加速平台ღ★★。

　　在机器学习（ML）加速领域中ღ★★，已有FPGA架构宣称其推理速度可高达150 TOPSღ★★。然而在实际应用中ღ★★，尤其是在那些对延迟敏感的应用（如ASR）中ღ★★，由于无法在计算平台和外部存储器之间高效地传输数据ღ★★，所以这些FPGA远不能达到其声称的最高推理速度ღ★★。由于数据从外部存储器传输到FPGA器件中的计算引擎时出现了瓶颈ღ★★，从而造成了这种性能上的损失ღ★★。Achronix Speedster7t架构在计算引擎ღ★★、高速存储接口和数据传输之间取得了良好的平衡ღ★★，使Speedster7t FPGA器件能够为实时ღ★★、低延迟的ASR工作负载提供高性能ღ★★，可实现最高TOPS速率的64%等级ღ★★。

　　在Speedster7t上搭载的机器学习处理器（MLP）是一种优化的矩阵/向量乘法模块ღ★★，能够在单个时钟周期内进行32次乘法和1次累加ღ★★，是计算引擎架构的基础ღ★★。AC7t1500器件中的Block RAM（BRAM）与2560个MLP实例都处于同一位置ღ★★，这意味着更低的延迟和更高的吞吐量ღ★★。

　　借助于这些关键的架构单元ღ★★，Myrtle.ai的MAU低延迟ღ★★、高吞吐量的ML推理引擎已集成到Speedster7t FPGA器件中ღ★★。

　　在构建最佳的ASR解决方案时ღ★★，集成了之前提到的来自Myrtle.ai的MAU推理引擎ღ★★，使用了2560个MLP中的2000个ღ★★。由于MLP是一个硬模块ღ★★，它可以运行在比FPGA逻辑阵列本身更高的时钟速率上ღ★★。

　　在AC7t1500器件中使用了8个GDDR6存储控制器ღ★★，它们总共可提供高达4 Tbps的双向带宽ღ★★。如上所述ღ★★，强大的计算引擎和大容量ღ★★、高带宽的存储依赖于高速ღ★★、低延迟和确定性的数据传输ღ★★，以提供低延迟ASR应用所需的实时结果ღ★★。

　　随后这些数据进入到Speedster7t的二维片上网络（2D NoC）ღ★★。该二维片上网络是Speedster7t架构中的另一种硬结构ღ★★，时钟频率高达2 GHzღ★★，可与所有I/Oღ★★、内部硬模块和FPGA逻辑阵列本身互连ღ★★。凭借20 Tbps的总带宽ღ★★，2D NoC提供了最高的吞吐量ღ★★，并通过适当的实现方式ღ★★，可以在外部GDDR6存储器和支持MLP的计算引擎之间提供最具确定性的尊龙平台人生就是博官网下载ღ★★、低延迟的数据传输ღ★★。

　　与其他竞争性厂商的解决方案不同ღ★★，2D NoC消除了Speedster7t ASR解决方案在存储器和计算引擎之间的任何瓶颈ღ★★，在这些非常低的批处理速率下ღ★★，硬件加速器的利用率达到最佳状态ღ★★。

　　将所有这些功能放在一个roofline图中ღ★★，就可以清楚地说明Achronix Speedster7t器件在低延迟ASR应用中相对于其他竞争性FPGA解决方案的优势ღ★★。该roofline图使用了由每个制造商公布的经过验证的TOPS数据ღ★★，展示了这些器件在实际应用中可以达到的效果ღ★★。

　　下图显示了一个有效TOPS的roofline模型ღ★★，它使用了Achronix为微基准（GEMV和MLP）和测试而构建的子集ღ★★，以及公司A [4] [5]和公司B（基于架构）发布的数据快播5.1官方下载ღ★★。橙色的竖线毫秒音频模块的最佳操作点ღ★★，用于低延迟ღ★★、实时ASR数据流应用ღ★★。在这个最佳操作点上ღ★★，Achronix的有效TOPS比公司A提高了44%ღ★★，比公司B的解决方案提高了260%ღ★★。

　　大多数ASR解决方案由Googleღ★★、Amazonღ★★、Microsoft Azure和Oracle等大型云服务提供商提供ღ★★。随着运营规模的扩大ღ★★，以及这些产品在市场上取得的成功ღ★★，在这些云API基础上构建产品的服务提供商面临着越来越高的成本压力ღ★★。较大规模的ASR提供商公开宣传成本从每分钟0.01美元到0.025美元不等[6]ღ★★、[7]ღ★★、[8]ღ★★、[9]ღ★★。行业报告显示ღ★★，呼叫中心的平均呼叫时间约为5分钟ღ★★。考虑一个大型企业数据或呼叫中心服务公司每天要处理50,000通电线分钟ღ★★。按照上述费率计算ღ★★，ASR处理成本将是每天1,500至6,000美元或每年50万至200万美元ღ★★。Achronix和Myrtle.ai的解决方案可以集成在一个加速卡上支持处理4000个RTSღ★★，每天可以处理超过一百万次的呼叫ღ★★。

　　有许多因素会决定独立ASR设备的成本ღ★★。在这个特定示例中ღ★★，假设Achronix ASR加速解决方案是通过基于FPGA的PCIe卡提供ღ★★，并集成到基于x86架构的2U服务器中ღ★★。该设备从系统集成商那里出售ღ★★，价格可能为50,000美元ღ★★，而每年运行服务器的成本可能是这个成本的两倍ღ★★。这样一来ღ★★，本地ASR设备第一年的费用就达到了10万美元ღ★★。将这种本地解决方案与云API服务进行比较ღ★★，终端用户可以在第一年节省5到20倍的费用尊龙平台人生就是博官网下载ღ★★。

　　高度紧凑的系统使企业能够随着其业务的增加而扩展ღ★★，而无需依赖日益昂贵的ASR云APIღ★★，也无需构建庞大的数据中心基础设施来提供本地解决方案ღ★★。

　　CAI中的ASR功能要求RNN机器学习算法具有低延迟ღ★★、高吞吐量的计算ღ★★，这对现代AI加速器提出了挑战ღ★★。声称推理速度高达150 TOPS的FPGA硬件加速器在大型计算引擎和高速存储器之间传输数据时会遇到瓶颈ღ★★，这些瓶颈可能导致硬件利用率低至5%ღ★★。Achronix和Myrtle.ai携手推出一个ASR平台ღ★★，该平台由一个200Wღ★★、x16 PCIe Gen4加速卡和相关软件组成ღ★★，可以同时支持多达4000个RTSღ★★，每24小时可以处理多达100万个ღ★★、时长5分钟的转录文件ღ★★。将单台x86服务器上的PCIe加速卡与云ASR服务的成本相比ღ★★，第一年的资本支出（CAPEX）和运营成本（OPEX）就可以降低高达90%ღ★★。

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