使用交互式人工智能（CAI）實(shí)現(xiàn)語音轉(zhuǎn)錄成本降低高達(dá)90%

交互式人工智能（CAI）簡(jiǎn)介

什么是交互式人工智能（AI）？

交互式人工智能（CAI）使用機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）的子集深度學(xué)習(xí)（DL），通過機(jī)器實(shí)現(xiàn)語音識(shí)別、自然語言處理和文本到語音的自動(dòng)化。CAI流程通常用三個(gè)關(guān)鍵的功能模塊來描述：

1.語音轉(zhuǎn)文本（STT），也稱為自動(dòng)語音識(shí)別（ASR）

2自然語言處理（NLP）

3文本轉(zhuǎn)語音（TTS）或語音合成

圖1：交互式AI構(gòu)建模塊

本篇白皮書詳細(xì)介紹了自動(dòng)語音識(shí)別（ASR）的應(yīng)用場(chǎng)景，以及Achronix如何在實(shí)現(xiàn)ASR解決方案的同時(shí)將相關(guān)成本降低高達(dá)90%。

細(xì)分市場(chǎng)和應(yīng)用場(chǎng)景

僅在美國(guó)就有超過1.1億個(gè)虛擬助手在發(fā)揮作用[1]，大多數(shù)人對(duì)使用CAI服務(wù)都很熟悉。主要示例包括移動(dòng)設(shè)備上的語音助手，例如蘋果的Siri或亞馬遜的Alexa；筆記本電腦上的語音搜索助手，例如微軟的Cortana；自動(dòng)呼叫中心應(yīng)答助理；以及支持語音功能的設(shè)備，例如智能音箱、電視和汽車等。

支持這些CAI服務(wù)的深度學(xué)習(xí)算法可以在本地電子設(shè)備上進(jìn)行處理，或者聚集在云中進(jìn)行遠(yuǎn)程大規(guī)模處理。支持?jǐn)?shù)百萬用戶交互的大規(guī)模部署是一個(gè)巨大的計(jì)算處理挑戰(zhàn)，超大規(guī)模的提供商已經(jīng)通過開發(fā)專用的芯片和設(shè)備來處理這些服務(wù)。

現(xiàn)在，大多數(shù)小型企業(yè)都可以使用亞馬遜、IBM、微軟和谷歌等公司提供的云API，輕松地將語音接口添加到他們的產(chǎn)品中。然而，當(dāng)這些工作負(fù)載的規(guī)模增加時(shí)（本白皮書后面將介紹一個(gè)具體的示例），使用這些云API的成本將會(huì)變得過高，迫使企業(yè)尋求其他解決方案。此外，許多企業(yè)運(yùn)營(yíng)對(duì)數(shù)據(jù)安全性有更高的要求，因此需要將解決方案必須保留在企業(yè)的數(shù)據(jù)安全范圍內(nèi)。

企業(yè)級(jí)CAI解決方案可用于以下應(yīng)用場(chǎng)景：

自動(dòng)呼叫中心

語音和視頻通信平臺(tái)

健康和醫(yī)療服務(wù)

金融和銀行服務(wù)

零售和售貨販賣設(shè)備

詳細(xì)介紹ASR處理過程

ASR是CAI流程的第一步，在這里語音被轉(zhuǎn)錄為文本。一旦文本可用，就可以使用自然語言處理（NLP）算法以多種方式對(duì)其進(jìn)行處理。NLP包括關(guān)鍵內(nèi)容識(shí)別、情感分析、索引、語境化內(nèi)容和分析。在端到端的交互式AI算法中，語音合成用于生成自然的語音響應(yīng)。

最先進(jìn)的ASR算法是通過端到端的深度學(xué)習(xí)來實(shí)現(xiàn)。不同于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）在語音識(shí)別中很常見。正如來自TechTarget [10]的David Petersson在《CNN與RNN：它們有何不同？》文章中提到：RNN更適合處理時(shí)間數(shù)據(jù)，與ASR應(yīng)用非常適配?；赗NN的模型需要較高的計(jì)算能力和存儲(chǔ)帶寬來處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并滿足交互式系統(tǒng)所需的嚴(yán)格的延遲目標(biāo)。當(dāng)實(shí)時(shí)或自動(dòng)響應(yīng)太慢時(shí)，它們會(huì)顯得遲緩和不自然。通常只有犧牲處理效率才能實(shí)現(xiàn)低延遲，這會(huì)增加成本，并且對(duì)于實(shí)際部署來說會(huì)變得過于龐大。

Achronix與采用現(xiàn)場(chǎng)可編程邏輯門陣列（FPGA）進(jìn)行AI推理的專業(yè)技術(shù)公司Myrtle.ai展開合作。Myrtle.ai利用其MAU推理加速引擎在FPGA上實(shí)現(xiàn)基于RNN的高性能網(wǎng)絡(luò)。該設(shè)計(jì)已集成到Achronix Speedster®7t AC7t1500 FPGA器件中，可以利用Speedster7t架構(gòu)的關(guān)鍵架構(gòu)優(yōu)勢(shì)（將在本白皮書后面進(jìn)行探討），大幅提高實(shí)時(shí)ASR神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加速處理，從而與服務(wù)器級(jí)中央處理器（CPU）相比，可處理的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流（RTS）的數(shù)量增加2500%。

數(shù)據(jù)加速器：如何實(shí)現(xiàn)資源的合理平衡分配

數(shù)據(jù)加速器可以卸載通常由主CPU執(zhí)行的計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)和/或存儲(chǔ)處理工作負(fù)載，從而可以顯著減少服務(wù)器的占用空間。本白皮書介紹了用一臺(tái)服務(wù)器和一個(gè)Achronix基于ASR的加速卡可取代多達(dá)25臺(tái)服務(wù)器。這種架構(gòu)大大降低了工作負(fù)載成本、功耗和延遲，同時(shí)提高了工作負(fù)載吞吐量。然而，只有在硬件得到有效使用并且部署具有成本效益的情況下，使用數(shù)據(jù)加速硬件來實(shí)現(xiàn)高性能和低延遲才有意義。

ASR模型對(duì)現(xiàn)代數(shù)據(jù)加速器來說是一種挑戰(zhàn)，通常需要手動(dòng)調(diào)整以實(shí)現(xiàn)比平臺(tái)主要性能規(guī)格的個(gè)位數(shù)效率更高的性能。實(shí)時(shí)ASR工作負(fù)載需要高存儲(chǔ)帶寬以及高性能計(jì)算。這些大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需的數(shù)據(jù)通常存儲(chǔ)在加速卡上的DDR存儲(chǔ)器中。將數(shù)據(jù)從外部存儲(chǔ)器傳輸?shù)接?jì)算平臺(tái)是該工作負(fù)載中的性能瓶頸，特別是在進(jìn)行實(shí)時(shí)部署的時(shí)候。

圖形處理器（GPU）架構(gòu)是基于數(shù)據(jù)并行模型，較小的批處理量（batch size）會(huì)導(dǎo)致GPU加速硬件的利用率較低，從而導(dǎo)致成本增加和效率降低。硬件加速解決方案數(shù)據(jù)表（以TOPS即每秒萬億次操作為單位進(jìn)行衡量）中的性能數(shù)據(jù)并不能總是很好地表示實(shí)際性能，因?yàn)樵S多硬件加速器件由于與器件架構(gòu)相關(guān)的瓶頸而未得到充分利用。這些數(shù)據(jù)以TOPS為單位，強(qiáng)調(diào)了加速器計(jì)算引擎的處理能力，但忽略了關(guān)鍵因素，例如外部存儲(chǔ)器的批處理量、速度和規(guī)模，以及在外部存儲(chǔ)器和加速器計(jì)算引擎之間傳輸數(shù)據(jù)的能力。對(duì)于ASR工作負(fù)載，關(guān)注存儲(chǔ)帶寬和在加速器內(nèi)高效地傳輸數(shù)據(jù)為加速器性能和效率的實(shí)現(xiàn)提供了更強(qiáng)有力的指導(dǎo)。

加速器必須具有更大的外部存儲(chǔ)規(guī)模和非常高的帶寬。當(dāng)今的高端加速器通常使用高性能的外部存儲(chǔ)器，存儲(chǔ)規(guī)模達(dá)8-16 GB，運(yùn)行速度可高達(dá)4 Tbps。它還必須能夠?qū)⑦@些數(shù)據(jù)傳輸?shù)接?jì)算平臺(tái)而不會(huì)影響性能。然而，無論如何去實(shí)現(xiàn)高速存儲(chǔ)和計(jì)算引擎之間的數(shù)據(jù)通道，它幾乎在所有情況下都是系統(tǒng)性能的瓶頸，特別是在實(shí)時(shí)ASR這樣的低延遲應(yīng)用中。

FPGA設(shè)計(jì)旨在存儲(chǔ)和計(jì)算之間提供最佳的數(shù)據(jù)路由通道，從而為這些工作負(fù)載提供一個(gè)出色的加速平臺(tái)。

Achronix解決方案與其他FPGA解決方案的對(duì)比

在機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）加速領(lǐng)域中，已有FPGA架構(gòu)宣稱其推理速度可高達(dá)150 TOPS。然而在實(shí)際應(yīng)用中，尤其是在那些對(duì)延遲敏感的應(yīng)用（如ASR）中，由于無法在計(jì)算平臺(tái)和外部存儲(chǔ)器之間高效地傳輸數(shù)據(jù)，所以這些FPGA遠(yuǎn)不能達(dá)到其聲稱的最高推理速度。由于數(shù)據(jù)從外部存儲(chǔ)器傳輸?shù)紽PGA器件中的計(jì)算引擎時(shí)出現(xiàn)了瓶頸，從而造成了這種性能上的損失。Achronix Speedster7t架構(gòu)在計(jì)算引擎、高速存儲(chǔ)接口和數(shù)據(jù)傳輸之間取得了良好的平衡，使Speedster7tFPGA器件能夠?yàn)閷?shí)時(shí)、低延遲的ASR工作負(fù)載提供高性能，可實(shí)現(xiàn)最高TOPS速率的64%等級(jí)。

圖2：Speedster7t器件的計(jì)算、存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)傳輸能力

Speedster7t架構(gòu)如何實(shí)現(xiàn)更高的計(jì)算效率

在Speedster7t上搭載的機(jī)器學(xué)習(xí)處理器（MLP）是一種優(yōu)化的矩陣/向量乘法模塊，能夠在單個(gè)時(shí)鐘周期內(nèi)進(jìn)行32次乘法和1次累加，是計(jì)算引擎架構(gòu)的基礎(chǔ)。AC7t1500器件中的Block RAM（BRAM）與2560個(gè)MLP實(shí)例都處于同一位置，這意味著更低的延遲和更高的吞吐量。

借助于這些關(guān)鍵的架構(gòu)單元，Myrtle.ai的MAU低延遲、高吞吐量的ML推理引擎已集成到Speedster7t FPGA器件中。

在構(gòu)建最佳的ASR解決方案時(shí)，集成了之前提到的來自Myrtle.ai的MAU推理引擎，使用了2560個(gè)MLP中的2000個(gè)。由于MLP是一個(gè)硬模塊，它可以運(yùn)行在比FPGA邏輯陣列本身更高的時(shí)鐘速率上。

圖3：機(jī)器學(xué)習(xí)處理器

在AC7t1500器件中使用了8個(gè)GDDR6存儲(chǔ)控制器，它們總共可提供高達(dá)4 Tbps的雙向帶寬。如上所述，強(qiáng)大的計(jì)算引擎和大容量、高帶寬的存儲(chǔ)依賴于高速、低延遲和確定性的數(shù)據(jù)傳輸，以提供低延遲ASR應(yīng)用所需的實(shí)時(shí)結(jié)果。

隨后這些數(shù)據(jù)進(jìn)入到Speedster7t的二維片上網(wǎng)絡(luò)（2D NoC）。該二維片上網(wǎng)絡(luò)是Speedster7t架構(gòu)中的另一種硬結(jié)構(gòu)，時(shí)鐘頻率高達(dá)2 GHz，可與所有I/O、內(nèi)部硬模塊和FPGA邏輯陣列本身互連。憑借20 Tbps的總帶寬，2D NoC提供了最高的吞吐量，并通過適當(dāng)?shù)膶?shí)現(xiàn)方式，可以在外部GDDR6存儲(chǔ)器和支持MLP的計(jì)算引擎之間提供最具確定性的、低延遲的數(shù)據(jù)傳輸。

圖4：總帶寬為20 Tbps的2D NoC

與其他競(jìng)爭(zhēng)性廠商的解決方案不同，2D NoC消除了Speedster7t ASR解決方案在存儲(chǔ)器和計(jì)算引擎之間的任何瓶頸，在這些非常低的批處理速率下，硬件加速器的利用率達(dá)到最佳狀態(tài)。

將所有這些功能放在一個(gè)roofline圖中，就可以清楚地說明Achronix Speedster7t器件在低延遲ASR應(yīng)用中相對(duì)于其他競(jìng)爭(zhēng)性FPGA解決方案的優(yōu)勢(shì)。該roofline圖使用了由每個(gè)制造商公布的經(jīng)過驗(yàn)證的TOPS數(shù)據(jù)，展示了這些器件在實(shí)際應(yīng)用中可以達(dá)到的效果。

下圖顯示了一個(gè)有效TOPS的roofline模型，它使用了Achronix為微基準(zhǔn)（GEMV和MLP）和測(cè)試而構(gòu)建的子集，以及公司A [4] [5]和公司B（基于架構(gòu)）發(fā)布的數(shù)據(jù)。橙色的豎線表示批處理量為8毫秒和80毫秒音頻模塊的最佳操作點(diǎn)，用于低延遲、實(shí)時(shí)ASR數(shù)據(jù)流應(yīng)用。在這個(gè)最佳操作點(diǎn)上，Achronix的有效TOPS比公司A提高了44%，比公司B的解決方案提高了260%。

圖5：有效TOPS的Roofline模型

在一年內(nèi)實(shí)現(xiàn)ASR處理成本降低高達(dá)90%的目標(biāo)

大多數(shù)ASR解決方案由Google、Amazon、Microsoft Azure和Oracle等大型云服務(wù)提供商提供。隨著運(yùn)營(yíng)規(guī)模的擴(kuò)大，以及這些產(chǎn)品在市場(chǎng)上取得的成功，在這些云API基礎(chǔ)上構(gòu)建產(chǎn)品的服務(wù)提供商面臨著越來越高的成本壓力。較大規(guī)模的ASR提供商公開宣傳成本從每分鐘0.01美元到0.025美元不等[6]、[7]、[8]、[9]。行業(yè)報(bào)告顯示，呼叫中心的平均呼叫時(shí)間約為5分鐘。考慮一個(gè)大型企業(yè)數(shù)據(jù)或呼叫中心服務(wù)公司每天要處理50,000通電話，每通電話5分鐘。按照上述費(fèi)率計(jì)算，ASR處理成本將是每天1,500至6,000美元或每年50萬至200萬美元。Achronix和Myrtle.ai的解決方案可以集成在一個(gè)加速卡上支持處理4000個(gè)RTS，每天可以處理超過一百萬次的呼叫。

有許多因素會(huì)決定獨(dú)立ASR設(shè)備的成本。在這個(gè)特定示例中，假設(shè)Achronix ASR加速解決方案是通過基于FPGA的PCIe卡提供，并集成到基于x86架構(gòu)的2U服務(wù)器中。該設(shè)備從系統(tǒng)集成商那里出售，價(jià)格可能為50,000美元，而每年運(yùn)行服務(wù)器的成本可能是這個(gè)成本的兩倍。這樣一來，本地ASR設(shè)備第一年的費(fèi)用就達(dá)到了10萬美元。將這種本地解決方案與云API服務(wù)進(jìn)行比較，終端用戶可以在第一年節(jié)省5到20倍的費(fèi)用。

表1：Achronix ASR解決方案與云API服務(wù)的對(duì)比總結(jié)

高度緊湊的系統(tǒng)使企業(yè)能夠隨著其業(yè)務(wù)的增加而擴(kuò)展，而無需依賴日益昂貴的ASR云API，也無需構(gòu)建龐大的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施來提供本地解決方案。

總結(jié)

CAI中的ASR功能要求RNN機(jī)器學(xué)習(xí)算法具有低延遲、高吞吐量的計(jì)算，這對(duì)現(xiàn)代AI加速器提出了挑戰(zhàn)。聲稱推理速度高達(dá)150TOPS的FPGA硬件加速器在大型計(jì)算引擎和高速存儲(chǔ)器之間傳輸數(shù)據(jù)時(shí)會(huì)遇到瓶頸，這些瓶頸可能導(dǎo)致硬件利用率低至5%。Achronix和Myrtle.ai攜手推出一個(gè)ASR平臺(tái)，該平臺(tái)由一個(gè)200W、x16PCIe Gen4加速卡和相關(guān)軟件組成，可以同時(shí)支持多達(dá)4000個(gè)RTS，每24小時(shí)可以處理多達(dá)100萬個(gè)、時(shí)長(zhǎng)5分鐘的轉(zhuǎn)錄文件。將單臺(tái)x86服務(wù)器上的PCIe加速卡與云ASR服務(wù)的成本相比，第一年的資本支出（CAPEX）和運(yùn)營(yíng)成本（OPEX）就可以降低高達(dá)90%。

欲了解更多信息，請(qǐng)通過網(wǎng)站www.achronix.com/contact-us聯(lián)系A(chǔ)chronix。

參考資料：

https://www.statista.com/statistics/973815/worldwide-digital-voice-assistant-in-use/

https://www.microsoft.com/en-us/research/project/project-brainwave/

Myrtle.ai未發(fā)表的白皮書，關(guān)于在Speedster AC7t1500器件中托管的ASR應(yīng)用

M. Langhammer, G. Baeckler和S. Gribok，《SpiderWeb-高性能FPGA NoC》，2020 IEEE國(guó)際并行和分布式處理研討會(huì)（IPDPSW），2020年，第115-118頁(yè)，doi:10.1109/IPDPSW50202.2020.00025。

https://arxiv.org/pdf/2010.06075.pdf

https://aws.amazon.com/transcribe

https://cloud.google.com/speech-to-text

https://www.ibm.com/cloud/watson-speech-to-text

https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/speech-service

https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/feature/CNN-vs-RNN-How-they-differ-and-where-they-overlap