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Design&Reuse主辦的IP SoC China 2020大會以在線方式舉行

Dbwd_Imgtec ? 來源:Imagination Tech ? 作者:Imagination Tech ? 2020-09-21 14:11 ? 次閱讀
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9月15日,由Design&Reuse主辦的IP SoC China 2020大會以在線方式舉行。會議邀請了多家領(lǐng)先半導(dǎo)體企業(yè),尤其是半導(dǎo)體知識產(chǎn)權(quán)(Silicon IP)廠商的高管或技術(shù)專家,圍繞人工智能、汽車、RISC-V、物聯(lián)網(wǎng)、視頻、網(wǎng)絡(luò)和接口、設(shè)計平臺等話題發(fā)表了精彩演講,并在線回答了參會者的問題。 Imagination Technologies作為全球領(lǐng)先的半導(dǎo)體IP廠商受邀在人工智能(AI)分會上發(fā)表主題演講并參與問答環(huán)節(jié)。隨著AI技術(shù)和應(yīng)用的發(fā)展越發(fā)火熱,Imagination不斷加大對AI領(lǐng)域的投入。截至目前,Imagination針對AI的研究已經(jīng)超過7年,積累了80多項已申請或已批準(zhǔn)的AI專利,其可支持多種AI應(yīng)用的PowerVR圖形處理器GPU)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器(NNA)IP獲得了業(yè)界的一致認(rèn)可。

Imagination持續(xù)投資于AI領(lǐng)域

AI芯片市場需求潛力巨大

本次會議上,Imagination中國區(qū)戰(zhàn)略市場與生態(tài)高級總監(jiān)時昕帶來了題為“高效開發(fā)和部署AI應(yīng)用——從云到邊緣”的演講,從AI芯片的發(fā)展趨勢,Imagination Series3NX NNA的特性和優(yōu)勢,Imagination NNA和GPU協(xié)同工作以支持AI應(yīng)用等方面進(jìn)行了精彩分享。

AI芯片營收的增長趨勢

時昕表示:“近幾年,AI獲得了非常多的應(yīng)用,在云端和邊緣側(cè)都有很多市場機(jī)會。根據(jù)ABI Research的預(yù)測,未來最大的需求是邊緣側(cè)的推理芯片,在2024年大約有70億美元的市場需求,云端的推理芯片也有大約40億美元的需求,這110億美元的市場空間意味著Imagination的AI IP可以幫助我們的芯片客戶去爭取巨大的市場機(jī)會。統(tǒng)一架構(gòu)的芯片既可用于云端,也可用于邊緣,從而能使客戶有效降低芯片的設(shè)計與流片成本?!?/p>

Imagination的AI芯片IP有哪些優(yōu)勢?

在演講中,時昕重點(diǎn)介紹了Imagination PowerVR Series3NX NNA的性能優(yōu)勢和對各類應(yīng)用場景的廣泛支持:“相比我們前一代的2NX NNA,3NX NNA可以在更低功耗的基礎(chǔ)上提供70%的算力提升,同時也會提供更多的位寬選擇,PPA(性能、功耗、面積)指標(biāo)會比2NX高很多?!?/p>

在2NX NNA優(yōu)異性能的基礎(chǔ)上,3NX進(jìn)一步實現(xiàn)了性能的大幅提升 此前,Imagination的2NX NNA曾經(jīng)在很多AI Benchmark榜單上霸榜,隨著基于3NX NNA IP的芯片面世,也將為終端產(chǎn)品帶來更好的體驗。

另外,時昕表示,“3NX NNA擁有非常強(qiáng)的算力可配置性,可以提供從1 TOPS到上百TOPS的算力,以滿足豐富的AI應(yīng)用場景對算力的不同需求。對于強(qiáng)調(diào)低功耗但性能要求不嚴(yán)苛的場景,例如一些物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備,可以選用我們較小的單核NNA;對于場景復(fù)雜度和算力需求很高的應(yīng)用,例如自動駕駛,我們可以通過多核形式提供上百TOPS的算力,客戶可以根據(jù)自身需求進(jìn)行靈活的、有針對性的選擇。”

借助NNPU技術(shù)預(yù)處理圖像

在介紹3NX NNA時,時昕特別強(qiáng)調(diào)了Imagination的NNPU技術(shù)。NNPU是3NX在2NX基礎(chǔ)上新增的一個可編程計算模塊,可以針對NNA無法處理的一些計算進(jìn)行預(yù)處理。

NNPU技術(shù)的應(yīng)用場景 例如,通常為了獲得更廣的視角會使用魚眼相機(jī),但是拍攝出來的視頻會存在畸變,這時就可以使用NNPU利用Dewarping等算法對圖像進(jìn)行校正;又如,多攝像頭環(huán)繞視圖的視頻拼接也可以使用NNPU來處理。在NNPU進(jìn)行預(yù)處理之后,再將視頻交給NNA,由其針對目標(biāo)檢測/識別等應(yīng)用進(jìn)行非常高效的計算和處理。

AI協(xié)同構(gòu)建強(qiáng)大計算平臺

NNA除了可以單獨(dú)使用外,還可以和Imagination的傳統(tǒng)優(yōu)勢產(chǎn)品GPU配合使用,Imagination將這種技術(shù)稱為AI協(xié)同(AI Synergy)。

Imagination創(chuàng)新性的AI協(xié)同技術(shù)

“我們的GPU在邊緣側(cè)和云端都可以支持硬件虛擬化,因此可以將GPU的部分能力用于圖像渲染,另一部分能力與NNA加速器配合用于AI計算,從而形成異構(gòu)AI計算平臺。同時,為了減小內(nèi)存墻的影響,我們采用了片上存儲器,可以降低存儲帶寬和延遲,并且可以和芯片上的其他內(nèi)核分享存儲,從而在提高性能、支持快速處理的同時可以降低成本?!睍r昕介紹道。

Imagination強(qiáng)大而豐富的軟件體系 除了硬件外,為了方便AI應(yīng)用開發(fā)者,Imagination還提供了完整的驅(qū)動和軟件開發(fā)套件。一套API即可滿足多種方案的開發(fā)需求,還支持在GPU和NNA之間互聯(lián)互通。 此外,Imagination作為Android神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API標(biāo)準(zhǔn)的制定和參與者,其軟件還可以支持Android開發(fā),開發(fā)人員使用NNA API可以將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功能帶入基于Android的移動設(shè)備。在Android之外,Imagination的軟件也完全支持各種常見的LinuxRTOS操作系統(tǒng)。

END

原文標(biāo)題:從云到邊緣!Imagination NNA實現(xiàn)AI應(yīng)用的高效開發(fā)和部署 | IP SoC China2020

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