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PaulBrasnett:神经网络加速器将和CPU及GPU一样重要

本文摘要:11月13日至14日,由中国高新技术行业门户主办、人工智能网络主办的“2017中国人工智能大会”在深圳举行。

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11月13日至14日,由中国高新技术行业门户主办、人工智能网络主办的“2017中国人工智能大会”在深圳举行。Imagination公司的首席PowerVR技术专家PaulBrasnett提供了主题《ImaginationAI:StimulatetheInnovationofHumanSociety》的演说,共享了人工智能在唤起人类创造性方面的作用,Imagination公司最近开发的PowerVRNNA神经网络在演说中,PaulBrasnett首先说明了ImaginationTechnologies公司关于人工智能的最近方案。原始独立的硬件IP神经网络加速器由神经网络(NN )专用的PowerVR架构构建,可以获得业界领先的面积效率。

为移动、监视、汽车和消费系统开发SoC的公司功耗非常低,可以在较大的芯片面积中构建新的PowerVRSeries2NXNNA神经网络加速器,构建神经网络的高性能运算据介绍,PowerVRSeries2NXNNA神经网络加速器包括硬件IP、软件和工具,可以为SoC获得原始的神经网络解决方案。能够有效地继续执行所有罕见的神经网络运算层。根据推理小说任务计算市场的需要,独立国家可以使用。

需要额外的硬件。也可以与其他处理器(如CPU和GPU )结合使用。PaulBrasnett说:“包括CNN (卷积神经网络)、RNN (循环神经网络)、LSTM (长期存储网络)的神经网络推动了各种产业的爆炸性技术进展。

NNA是基本类型的处理器,预计和CPU和GPU一样不重要。》嵌入式视觉联盟2017年1月实施的嵌入式视觉开发人员调查表明,随着科学技术的持续发展,更好的公司需要利用神经网络开发产品和服务。相应地,PaulBrasnett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,如CPU和GPU。我们第一次向市场推出原始硬件加速器,几乎反对低精度的灵活性方式,使神经网络以较低的功耗和比特率工作,很高兴能获得比竞争对手方案更高意义上的著性能和单位面积性能。

我们得到的工具可以使开发者非常慢地落成,并使其神经网络继续运行,因此可以使收益缓慢减少。”之后,PaulBrasnett明确理解PowerVR2NXNNA在市场上的应用,主要包括以下五个方面:1.移动随着TensorflowLite和AndroidAPI的发布,Caffe2Go架构PowerVR2NX是目前唯一的IP解决方案,通过反对低功耗、小面积、MMU和安卓来满足移动解决方案部署的所有市场需求。

在GPU不可或缺的移动设备中,公司可以将新的PowerVRSeries9XE或9XMGPU和2NXNNA组合在完全相同的芯片上运行,作为独立GPU。其优异的性能不足以与业界的独立GPU竞争。2 .智能监视家庭和商业场所加装的监视摄像机数量大幅减少,推进神经网络视觉处理的市场需求。

考虑到比特率市场的需要、数据的机密性和其他因素,照相机的设计必须重新增加一定程度的“网络边缘”(edge )视频信息分析处理的能力。这些照相机一般只有GPU或者非常小的GPU和低性能的CPU,所以需要高效高性能的独立型神经网络加速器。2NXNNA是理想的自由选择,不具备高度的扩展性,可以同时满足消费性和商用的市场需求。3 .汽车神经网络应用包括驾驶员的警觉性监视、驾驶员的视线跟踪、座位使用、路标检测、驾驶员路径分析、道路使用者检测、驾驶员识别等。

随着今后几年自动驾驶车和智能运输系统的数量减少,这些应用将继续扩大。汽车系统需要原始硬件解决方案,如2NXNNA,以满足相关的性能需求。4 .家庭娱乐机顶盒和电视逐渐获得基于神经网络的解决方案。

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例如,需要适应环境特定使用者的嗜好的能力。取得自动的儿童摇滚,根据使用者的不道德自动停止节目这些特性,公司可以提高其差异,减少收益。在这些设备上构建神经网络的关键是高效的比特率和低成本,以及反对NNAPI,这些都是2NXNNA最重要的特性。此外,许多新的NNA娱乐,包括AR/VR。

5 .修改开发者的工作Imagination是让开发者获得所有合适的工具,让他们建设慢、精彩,并且继续执行其神经网络,运算比特率与精度极其平衡。原始的PowerVRNXMappingTool提供了从行业标准的机器学习框架到Caffe和Tensorflow的出色部署切换。高级网络设计者可以在2NXNNA上设计构建神经网络,充分发挥硬件特性。

Imagination还可以获得标准化的ImaginationDNN (深度神经网络) API,可以在CPU、GPU和NNA之间进行很好的切换。这个单一的API需要跨多个SoC装备继续运行,因此可以在现有设备上很好地开发原型。更详细的内容是没有被关注的人工智能网络的以前的专题报道!。


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