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Imagination发布PowerVR NNA神经网络加速器

时间:08-22 来源:3721RD 点击:

Imagination Technologies 宣布推出完整、独立式的硬件IP神经网络加速器,通过神经网络(NN)专用的PowerVR架构实现,可提供业界领先的面积效率。为移动、监控、汽车与消费系统开发SoC的公司将能以非常低的功耗,在最小的芯片面积中集成新款 PowerVR Series2NX NNA神经网络加速器,以实现神经网络的高性能运算。

包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)在内的神经网络正推动各个产业的爆发性技术进展。NNA是一种基本类型的处理器,预计会跟CPU和GPU一样重要,而这两类处理器Imagination均已能供应。NNA的潜在应用不计其数,其中包括AR/VR头戴设备中的特征检测与眼球追踪;汽车安全系统中的行人检测与驾驶员警觉性监控;智能监控系统中的脸部辨识与人群行为分析;网络诈欺检测、内容建议(content advice)、以及预测性UX;虚拟助理应用中的语音识别与回应;以及无人机中的防撞与对象追踪等。

根据嵌入式视觉联盟(https://www.embedded-vision.com)于2017年1月进行的嵌入式视觉开发人员调查显示,79%的受访者表示他们已经利用或正计划利用神经网络来执行其产品或服务中的计算机视觉功能。随着科技持续的快速进展,更多的公司都将能够利用神经网络来开发产品与服务。Imagination的客户已为安全、移动、汽车与机顶盒等多个市场开发与部署基于NN的系统。

嵌入式视觉联盟创始人Jeff Bier表示:"很多系统与应用程序开发人员正采用深度神经网络算法把新的感知功能带到他们的产品之中。在许多案例中,主要的挑战在于能为这些要求严苛的算法提供足够的处理性能,同时满足严格的产品成本与功耗限制。像PowerVR 2NX NNA 这类的专用处理器,是专为神经网络算法所设计,将能在许多新应用中推动这些强大算法的部署。"

随着神经网络日益普及,2NX NNA 这样的专用硬件解决方案 -- 与单纯的DSP解决方案相比,它可提供8倍的性能密度提升 -- 将能以最低的功耗与成本达到最高的性能。此外,一直以来,神经网络非常耗费带宽,因此内存的带宽需求会随着神经网络模型规模的增长而增加。这会为SoC设计人员和OEM公司在设计系统时,因为要提供NNA所需的带宽而带来重大的挑战。PowerVR 2NX能最小化外部DDR内存的带宽需求,确保系统的性能不会受到带宽的限制。PowerVR 2NX NNA专用硬件的普及应用,将能推动各种基于神经网络技术的应用程序进一步发展。

PowerVR 2NX NNA可实现最高效率的解决方案

PowerVR 2NX是从头开始全新设计的架构,可提供:

•业界最高的单位毫瓦推理 (inference/mW) IP内核,以提供最低的功耗*

•业界最高的单位面积推理 (inference/mm2) IP内核,可实现最具成本效益的解决方案*

•业界最低带宽的解决方案*--支持权重与数据的高灵活性位宽,包括低至4位的低带宽模式

•业界领先的性能,单一内核为每周期2048 MAC,并可采用多核设计进一步提升性能

•在硬件架构的基础上提供了最全面的系统级的神经网络解决方案

Imagination公司 PowerVR 产品与技术营销资深总监 Chris Longstaff 表示:"神经网络加速的专用硬件将成为未来SoC的标准IP模块,就如同CPU和GPU一样。我们很高兴率先向市场推出完整的硬件加速器,能完全支持高精准度的灵活方式,使神经网络能以最低的功耗与带宽运作,并提供优于竞争对手方案的绝对性能与单位面积性能。我们提供的工具将能让开发人员非常快速地启用并执行其神经网络,因此能快速增加营收。"

2NX包括硬件IP、软件与工具,可为SoC提供完整的神经网络解决方案。它能有效地执行所有常见的神经网络运算层。依据推理任务的运算需求,它能独立使用 ─ 无须额外的硬件 ─ 或是与CPU和GPU等其它的处理器结合运用。

神经网络无所不在

PowerVR 2NX NNA是专为适应多种市场的推理引擎所设计,其高度可扩展架构适用于未来的更多应用市场。

移动:随着Tensorflow Lite以及 Android API的即将发布,再加上Caffe2Go架构的快速进展,我们将看到智能手机AI应用程序数量的快速爆发。公司需要高效率的方式来执行包括影像辨识、语音辨识、计算摄影等在内各种的推理任务。PowerVR 2NX是现今唯一的一套IP解决方案,能以低功耗、小面积、MMU和对Android的支持,来满足移动解决方案部署的所有需求。在GPU不可或缺的移动设备中,公司能把新的 PowerVR Series9XE或 9XM GPU与 2NX NNA在相同的芯片中搭配运用,以作为独立式GPU。其优异的性能足以和业界的独立式GPU竞争。

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