SoC 设计与利用技巧引导厂商Socionext Inc.(以下公司)公布胜利发开一款集成有量化深度神经收集(DNN)技巧的原型芯片,可为小型、低功耗边沿盘算装备供给进步前辈的AI处置。
受日本新能源与财产技巧综合开辟机构(NEDO)委托,Socionext介入了以《进步前辈的低功耗AI-Edge LSI技巧开辟》为课题的项目研讨,胜利完成告终合量化DNN技巧的芯片测试,并确认了其运行和机能。该测试芯片搭载有量化DNN引擎,能以高速、低功耗履行深度进修推理处置。
今朝,基于通用GPU的边沿盘算处置器无法知足日益增加的人工智能处置需求。以搭载有图像辨认和剖析功效的边沿盘算装备为例,其体系功耗和发烧量与通用GPU比拟有显明增添,不得欠亨过晋升本钱扩容装备等方法知足AI处置需求。
量化DNN引擎
为进步AI处置机能并削减体系功耗,Socionext开辟了一款采取量化DNN技巧的专有系统架构,它削减了深度进修所需的参数和激活位。该系统架构将1-bit (binary)、2-bit (ternary) 低比特率技巧、传统8-bit技巧及公司独创的参数紧缩技巧联合,以较少的盘算资本履行大批盘算处置,并削减数据量。
除此以外,Socionext还开辟了一种新奇的片上存储技巧,可供给高效的数据传输,从而削减深度进修凡是所需的年夜容量片上或外部存储器。
经由过程联合上述新技巧,Socionext将AI芯片及DNN引擎原型化,并确认了其功效和机能。 原型化芯片经由过程YOLO v3以不到5W的低功耗及30fps的速度实现了目的检测,其效力是通用GPU的10倍。 此外,该芯片还配备了高机能、低功耗的Arm Cortex-A系列CPU,无需外部处置器即可以单芯片履行全部AI处置。
深度进修软件开辟情况
除硬件开辟外,Socionext还构建了深度进修软件开辟情况,经由过程联合TensorFlow作为基础框架,答应开辟职员用原始低bit位进行量化感知练习(Quantization Aware Training)和练习后量化(Post Training Quantization)。 开辟新芯片时,用户可以选择最佳量化技巧并将其利用于各类神经收集中履行高精度处置,例如在小型低功耗边沿装备上增设最进步前辈的盘算机视觉功效,利用于高等驾驶员帮助体系(ADAS)、监控摄像头和工场主动化等场景。
Socionext今朝正在经由过程对该原型芯片进行评估进一步伐整电路优化其机能。公司将持续与合作伙伴一路配合开辟并交付AI-Edge LSI终极产物,完成NEDO的委托项目。
搭载有量化DNN引擎的AI测试芯片
NEDO项目名称
《立异型AI芯片及下一代盘算技巧开辟》
《立异型AI边沿盘算技巧开辟》
《进步前辈的低功耗AI-Edge LSI技巧开辟》
关于Socionext Inc.
Socionext Inc.是一家新成立的立异型企业,为全球客户设计、开辟和供给片上体系(System-on-chip)产物。公司专注于成像、收集和电脑盘算等其他可以或许推进当今尖端利用成长的技巧。Socionext集世界一流的专业常识、经验和丰盛的IP产物组合,致力于供给高效益的解决计划与更佳的客户体验。Socionext 成立于2015年,总部设在日本横滨,在日本、亚洲、美国和欧洲设有处事处,引导其产物开辟和发卖。
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