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终端AI芯片硬件相似,软件才是成功的关键?:博发彩票
时间:2021-03-08 来源:博发彩票 浏览量 74010 次

博发彩票-属性。 据报道,NeuPro反对8位和16位神经网络,MAC单元在运行时的利用率约为90%以上,整体处理器的设计大幅减少了DDR比特率,功耗谋求提高。 此外,NeuPro通过与CEVA-XM4或CEVA-XM6视觉平台组合,可以灵活自由地选择图像处理、计算机视觉和神经网络的处理。

当然,为了满足设备AI性能的市场需求,NeuPro系列处理器获得了2TOPS到12.5TOPS的性能,包括512个MAC单元的NP500面物联网、可佩戴设备、照相机在内的4个AI处理器NP1000包括1024个MAC单元,适用于中速智能手机、ADAS、工业应用程序和AR/VR头戴式设备。 包括2048个MAC单元的NP2000射击高端智能手机,监视,机器人,无人机。

包含4096个MAC单元的NP4000被用作企业监视和自动运行的高性能边缘处理。 (公众号: ) NeuPro包括CNN、RNN、DNN、XNN等,由于多网络和型号的反对,处理性能提高,同时处理器面积不减少,功耗也不适当减少。 为了降低功耗,CEVA营销副总裁Moshe Sheier表示:“由于数据的读取和AI处理器中蓄积的能量消耗不占很大比重,所以NeuPro分割、传输和废弃神经网络的结构。

另外,NeuPro Engine和VPU单元之间的数据交换也可以直接通过地下通道,不需要用SoC总线相互交换,中间数据的读取大幅度减少。 》为了保持硬件的灵活性,Moshe Sheier表示:“虽然视觉应用有了很大的发展,但是无论是新的经常出现的层还是模型,都可以放在我们的Vision DSP(VPU )上进行处理,在维持DSP的强功耗和性能优势的同时, Moshe Sheier同时,AI还处于初期阶段,目前情况是各家AI处理器IP在SoC中所占的面积非常大,人工智能还在大幅度进化,未来算法和设计的改进不会持续AI技术的改版。 在AI处理器的设计中,每个产品都没有特色,但都很相似。 大家都填补了MAC单元,用更好的MAC单元构建了更高的硬件指标,但在某种程度上,面积和功耗是相似的。

此时,还必须考虑MAC单元的成本、利用率以及最后的功耗和面积。 因此,为了缩短产品周期,更好地应对环境OEM制造商大幅度变化的市场需求,软件功能最显着,通过固件的融合极大地应对环境技术的变化,提高效率的AI方案对产品落地来说是最重要的。 属性。

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软件才是AI处理器流畅度的关键吗? 与NeuPro系列处理器对应的是CDNN神经网络软件框架,其主要作用是将用户用于接受不同框架训练的神经网络的分析、传输等处理,然后自动进行基础硬件CDNN能够构建的自动化基于CEVA对应和协议的理解和分析,通过长年的累积来判别什么样的作业是合适的硬件,另外,CEVA在同一框架中使用了不同的硬件平台软件你会发现CEVA也在完善CDNN。 最近发布的CDNN版本包括Facebook、Microsoft和AWS建立的开放神经网络交换(ONX ),构建AI社区内的互操作性和可移植性,开发人员为项目CEVA副社长兼视觉业务部门总经理Ilan Yona表示:“CEVA为了构建对外开放且可相互运用的AI生态系统,人工智能应用开发人员充分利用生态系统的各种不同深度的自学框架,考虑到其功能和易用性,是必要的。 通过对CDNN编译器技术施加ONX反对,使CEVA-XM和NeuPro的顾客和生态系统合作伙伴获得了更普遍的功能,作为培训和非常丰富的神经网络应用程序使用。

“从语音处理来看,觉醒和关键词识别都从传统算法全面改变为神经网络处理。 这个算法的改版和软件的改版相反对硬件拒绝更高的改版,也就是说算法和平台不会大幅改版。 因此,在AI处理器的进化过程中,我们必须大量使用必要的软件平台,不能依赖几乎相同的硬件,从而缩短产品的生命周期。

》总结终端产品的AI市场需求使很多公司转移到AI领域,AI芯片公司的市场需求使半导体IP公司推出AI处理器IP。 如果算法和模型仍然过于平静,获得标准化IP和平台的公司将不会生气地推出产品,而是在算法和模型平静下来后,自由选择合适的时机和领域上市。 终端AI芯片近的地方是减少MAC单元提高性能,同时为了降低功耗,为了增加数据的读取和存储,使用了专业的技术。

更重要的是,除了构建具有可编程性能的硬件以保持对未来算法和模型的适应性之外,软件的更高部署性还保持了AI处理器中的竞争力, 成为缩短产品周期的重要部分相关报道:一家AI芯片首发公司获得微软/英特尔等六大科技公司的千万美元投资进入安防市场:比特大陆发布终端AI芯片和多个AI产品的增长速度令人难以置信! AI芯片市场将在2025年以许可证禁令刊登市场规模约为378亿美元的原创文章。 以下,听取刊登的心得。

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