终端AI芯片硬件相似,软件才是成功的关键?|界面登陆

栏目:国内业绩

更新时间:2021-01-19

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据报道,NeuPro反对8位和16位神经网络,MAC机组在运行时的利用率约为90%以上,整体处理器的设计大大降低了DDR比特率,以求提高功耗。此外,NeuPro还可以与CEVA-XM4或CEVA-XM6视觉平台相结合,使图片处理、计算机视觉和神经网络处理具有灵活的自由选择。

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当然,为了满足不必要设备对AI性能的市场需求,NeuPro系列处理器可以获得2TOPS到12.5TOPS的性能,明确分为4种AI处理器,包括512个MAC单元的NP500面向物联网、可穿戴设备和照相机,包括1024个MAC单元的NP1000面向中级智能手机、ADAS、工业应用于AR/VR头戴设备,包括2048个MAC单元的NP2000面向高级智能手机、监控、机和无人机(公共编号:)NeuPro包括CNN、RNN、DNN、XNN等,多网络和模型的反对在提高处理性能的同时,处理器的面积也不可避免地会减少,功耗也不会适当减少。为了降低消耗电力,CEVA市场营销副社长Moshesheier回答说:数据的读取和存储在AI处理器中的能源消耗不占很大的比例,NeuPro不分解神经网络的结构,进行传输和处理,同时将32位浮点分析为16位、8位以及更低位数另外,NeuProEngine和VPU单元之间的数据交换也可以通过直接地下通道,不需要通过SoC总线交换,大幅度减少中间数据的读取。

为了维持硬件的灵活性,MosheSheier说:视觉应用于大幅度发展,但无论是新经常出现的层还是模型,都可以处理在VisionDSP(VPU)上,维持DSP的强大功耗和性能优势MosheSheier同时回答说,AI还处于初期阶段,现在的状况是各家AI处理器IP在SoC中所占的面积极大,但人工智能仍在大幅发展,未来算法和设计的改良不会继续给AI技术带来改版。AI处理器处理器的设计中,虽然每个产品都不会有自己的特点,但它们非常相似,因为每个人都在填充MAC单元,并使用更好的MAC单元来构建更高的硬件指标,但在一定程度上,面积和功耗非常相似。此时,我们还必须考虑MAC单元的成本、利用率和最终功耗和面积。

因此,如何缩短产品周期,更好地适应环境OEM厂商的大变化市场需求至关重要,此时软件的发展最显着,通过韧性融合,大大适应环境技术的变化和提高效率的AI方案对产品的着陆至关重要。的双曲馀弦值。软件是AI处理器顺利的关键吗?据介绍,与NeuPro系列处理器应用于CDNN神经网络软件框架,主要是将用户用于不同框架训练的神经网络展开分析、传输等处理,自动部署到底部的硬件。

MosheSheier特别强调,CDNN足以构建的自动化是基于CEVA对应用于和协商的理解和分析,加长年累计识别哪些工作适合哪些硬件,CEVA不同的硬件平台软件用于同一个框架。CEVA也不断完善CDNN,最近发表的CDNN版本具有开放的神经网络交换(ONNX,Facebook、微软公司和AWS创立的对外开放形式,用于构筑AI社区内的相互操作性和移植性,开发人员可以反对项目CEVA副社长兼视觉业务部门总经理IlanYona回答说:CEVA为了构建对外开放、可操作的AI生态系统,人工智能应用程序开发者必须充分利用生态系统中各种深度自学框架,考虑其功能和易用性,为了自由选择适当的深度自学框架通过对CDNN编译器技术加入ONNX的反对,CEVA-XM和NeuPro的客户和生态系统合作伙伴获得了更普遍的功能,作为训练和非常丰富的神经网络应用。MosheSheier说:看声音处理,醒来和关键词识别都从传统算法全面改变为神经网络处理,这种算法的改版和软件的改版反而不会明确拒绝硬件的改版,也就是说算法和平台不会改版。因此,在AI处理器的发展过程中,我们需要的多用软件平台几乎不能依赖同样的硬件,缩短产品的生命周期。

总结终端产品的AI市场需求,很多公司转入AI领域,AI芯片公司的市场需求推进半导体IP公司发售AI处理器IP。可以看出,当算法和模型仍然过于稳定时,获得标准化知识产权和平台的公司并不生气出产品,而是在算法和模型稳定后自由选择合适的时机和领域进入市场。异构架构是AI芯片更好的自由选择,终端AI芯片接近的地方是减少MAC单元提高性能,同时为了减少电力消耗,增加数据的读取和存储也被用于专业技术。更重要的是,为了维持未来算法和模型的适应性,除了构建具有可编程性能的硬件外,软件的更高可编程性成为AI处理器的竞争力,缩短产品周期的重要部分。

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