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融合計算突破界限,英特爾大小腦融合架構(gòu)加速具身智能進化

Monika觀察 ? 來源:電子發(fā)燒友 ? 作者:莫婷婷 ? 2025-04-24 00:08 ? 次閱讀
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電子發(fā)燒友網(wǎng)報道(文/莫婷婷)具身智能作為新興市場,有望為國內(nèi)市場帶來新的增長點。自動化技術(shù)已在工業(yè)和各個行業(yè)得到應(yīng)用,工業(yè)機器人廠商開始探索具身智能領(lǐng)域。然而人形機器人/具身智能還面臨著落地挑戰(zhàn),例如數(shù)據(jù)匱乏、硬件設(shè)計的挑戰(zhàn),落地確定性、安全性以及成本等問題。

為此,英特爾基于公司在AI領(lǐng)域的技術(shù)基礎(chǔ),正式發(fā)布了基于酷睿Ultra系列處理器的具身智能大小腦融合方案,通過大小腦融合的單系統(tǒng)架構(gòu)解決當前雙系統(tǒng)方案存在的問題,推動具身智能加速落地。

這是一套怎么樣的解決方案,能夠解決具身智能機器人的哪些痛點,落地情況如何?


雙系統(tǒng)架構(gòu)難解具身智能落地難題

在具身智能機器人中,機器人的大腦負責處理從各種外部設(shè)備如傳感器收集的數(shù)據(jù),通過分析這些數(shù)據(jù)來引導機器人的行為,做出相應(yīng)決策。機器人的小腦專注于接收來自多種傳感器的信息,對這些信息進行處理與分析后,指導機器人的精確運動控制。

現(xiàn)階段,具身智能機器人主流算力平臺采用的是大小腦雙系統(tǒng)方案,小腦部分是以x86為主,包括英特爾12、13代酷睿,凌動N97、N305等,采用小板子實現(xiàn)功耗和尺寸的優(yōu)化;大腦部分主流方案還是以業(yè)界主流GPU為主。兩個系統(tǒng)通過網(wǎng)絡(luò)進行通信,最終實現(xiàn)雙系統(tǒng)方案。

英特爾技術(shù)專家指出,雙系統(tǒng)方案的確是解決了部分問題,但很多時候更多是無奈之舉,因為現(xiàn)在市面上沒有單系統(tǒng)能同時提供CPU算力和GPU算力。雙系統(tǒng)方案存在硬件成本較高、功耗與尺寸優(yōu)化空間有限、網(wǎng)絡(luò)通信不可控延遲、軟硬件研發(fā)成本上升等。

浙江人形機器人創(chuàng)新中心首席科學家、浙江大學求是特聘教授熊蓉在接受媒體采訪時表示,雙系統(tǒng)方案很難去做多種傳感器的融合,如果一些傳感器放在大腦上,它往下傳就會出現(xiàn)信息過大,對帶寬會有要求,有延遲等問題。

與此同時,具身智能計算負載需求不斷演變,從人工設(shè)計算法慢慢轉(zhuǎn)向到數(shù)據(jù)驅(qū)動模型的階段,計算也從CPU為主計算發(fā)展到CPU、GPU并重,甚至云端輔助的階段。

面向新的需求,當前大小腦融合架構(gòu)采用的雙系統(tǒng)方案存在的痛點制約了具身智能的進一步發(fā)展。英特爾認為具身智能機器人的發(fā)展需要異構(gòu)算力,單系統(tǒng)架構(gòu)成為解題思路。


英特爾大小腦融合架構(gòu),AI計算能力近100 TOPS

英特爾中國網(wǎng)絡(luò)與邊緣技術(shù)產(chǎn)品總監(jiān)王景佳表示,英特爾在AI領(lǐng)域進行了大量的產(chǎn)品研發(fā),2023年英特爾發(fā)布酷睿Ultra系列處理器。它并非單純的CPU,而是突破性地把CPU、GPU、NPU封裝在一起,讓低功耗的SoC可以提供強勁的算力,由此滿足了具身智能在絕大多數(shù)場景需求。

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圖:英特爾中國網(wǎng)絡(luò)與邊緣技術(shù)產(chǎn)品總監(jiān)王景佳


英特爾以酷睿Ultra高性能異構(gòu)SoC計算平臺為核心,英特爾結(jié)合硬件模塊化的設(shè)計,以及全新軟件開發(fā)套件和AI加速框架,推出了具身智能大小腦融合解決方案。

酷睿Ultra系列處理器集成了CPU、GPU和NPU三大處理單元,以提供強大的綜合性能,尤其是在AI相關(guān)的任務(wù)處理上。

CPU提供了X86算力與實現(xiàn)實時的運動控制,運行主頻最高可達5.1GHz。在AI工作負載下,其實時確定性可達到20微秒抖動。NPU的AI 性能/瓦特效率高達20 倍,在2W的工作負載下提供13 TOPS的AI推理能力。GPU能夠提供高性能推理與并行加速,實現(xiàn)最高77 TOP算力。這對于AI計算而言是非常大的助力,可以支持各類視覺模型、大型語言模型,甚至端到端大模型。

這些強大的性能,成為英特爾具身智能大小腦融合解決方案的基石。

英特爾技術(shù)專家介紹,在硬件層面,英特爾具身智能方案搭配英特爾酷睿Ultra核心板,基于Arrow Lake-H可提供高達96 TOPS的性能?;?8A的下一代Panther Lake將提供180 TOPS的性能,計劃在今年下半年發(fā)布。未來英特爾的產(chǎn)品算力還將進一步提升,為具備智能機器人的落地提供強大的算力支持。

方案還支持MxM嵌入式顯卡插槽,可以進一步擴展英特爾銳炫獨立顯卡,從而進一步擴展系統(tǒng)AI計算能力。還提供攝像頭轉(zhuǎn)接板以及獨立的IO載板。

在軟件與AI層面,英特爾提供全棧開發(fā)軟件。同時,為了更好支持實時運動控制,提供實時調(diào)優(yōu)的BKC、RTLinux內(nèi)核、EtherCAT IgH主站協(xié)議棧示例,適配EtherCAT接口電機。英特爾還在CPU上優(yōu)化傳統(tǒng)視覺和運動規(guī)劃算法,通過iGPU和NPU優(yōu)化基于深度學習和大模型的感知操作。

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圖:英特爾具身智能軟件開發(fā)套件


英特爾技術(shù)專家表示,我們在集成顯卡(iGPU)上也進行了具身智能相關(guān)算法的測試。例如,對于機器人在物體檢測中常用的YOLO v8算法,在2048x2048高分辨率下,使用FP16的網(wǎng)絡(luò)精度進行測試,推理效率可以達到108 FPS,效率非常高。

此外,英特爾具身智能方案搭載了最新一代的英特爾銳炫B系列顯卡(Battlemage),采用Xe2架構(gòu)核心。每個Xe核心的性能提升高達70%,每瓦性能也提升了50%。AI能力進一步擴展。

以6B-9B規(guī)模的大模型為例,在銳炫B系列顯卡上進行大語言模型推理測試顯示,首個token的生成時間約為100毫秒,后續(xù)token的生成時間約為10-15毫秒。這對于具身智能應(yīng)用中的人機交互、內(nèi)容生成,以及通過大語言模型進行動作編排的應(yīng)用場景來說,都是非常出色的解決方案。

英特爾通過大小腦融合的方式,以基礎(chǔ)通用大模型與硬件技術(shù)的協(xié)同突破,以及開放生態(tài)所帶來的加速效應(yīng),推動具身智能向?qū)嵺`應(yīng)用場景的邁進。


具身智能大小腦融合方案加速落地

英特爾中國邊緣計算事業(yè)部行業(yè)解決方案高級總監(jiān)李巖表示,具身智能機器人的核心在于“具身智能”,即通過物理實體與環(huán)境交互,實現(xiàn)感知、決策和控制。英特爾在機器人控制系統(tǒng)方面積累了豐富的經(jīng)驗,尤其是在強實時性和可靠性方面。目前,市面上大部分機器人均采用英特爾芯片。

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圖:英特爾中國邊緣計算事業(yè)部行業(yè)解決方案高級總監(jiān)李巖



2025英特爾具身智能解決方案推介會上,信步科技副總經(jīng)理葉志輝推出了具身智能硬件開發(fā)平臺HB03,搭載英特爾酷睿 Ultra 200系列處理器和英特爾銳炫 B570顯卡,AI性能更強大。HB03提供薄款(50×142×53mm)和厚款(150×142×78mm),薄款在保證系統(tǒng)可靠性、低功耗、高效散熱的前提下,提供了更緊湊的尺寸,能夠適配人形機器人內(nèi)部空間限制。此外,HB03采用模塊化設(shè)計也更便于開發(fā)定制。

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圖:信步科技具身智能硬件開發(fā)平臺HB03


浙江人形機器人創(chuàng)新中心也推出了基于英特爾酷睿處理器的人形機器人——“領(lǐng)航者2號NAVIAI”。與上一代相比,強化手臂作業(yè)能力,實現(xiàn)5公斤負載和0.1毫米精度,全身有41個自由度。“在具身智能方面,我們首先專注于打造底層控制,提供各個關(guān)節(jié)力位姿的高精準高實時控制,最高控制頻率可以達到4000Hz,英特爾CPU為其提供了很大的支撐?!毙苋亟淌谔岬?。

小結(jié):

“在看待具身智能整個市場時,不僅要關(guān)注新興的人形機器人,更要看到更廣闊的、需要智能化賦能的市場。”英特爾認為,具身智能≠人形機器人,專用場景市場也有著巨大的機會,例如手臂機器人、AGV/AMR等。

英特爾推出的基于酷睿Ultra系列處理器的具身智能大小腦融合方案,為行業(yè)提供了高效、可靠的解決方案,也將成為具身智能領(lǐng)域的一次重要技術(shù)進步。通過開放生態(tài)與持續(xù)迭代,英特爾不僅推動了人形機器人的發(fā)展,也為更廣泛的智能設(shè)備市場帶來了新的機遇,如手臂機器人和AGV/AMR等,加速了具身智能技術(shù)的實際落地應(yīng)用。

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