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捨棄加速器! Tensilica獨立自含式DSP IP 更有效率

時間:2017-06-15 09:08來源:COMPOTECHAsia 作者:任苙萍 點擊:
節能系統設計之低功耗運算核心
 

照片人物:Cadence Tensilica 處理器事業群資深總監Steve Roddy
 
神經網路(NN) 已成深度學習顯學,但運算極具挑戰。益華電腦(Cadence) 旗下Tensilica 新近發佈的Vision C5,顛覆同業在影像數位訊號處理器(DSP) 綑綁「NN硬體加速器」(accelerator) 的作法,是業界首款真正專為NN 獨立運作而生、被稱為「獨立自含式」的DSP IP。Cadence Tensilica 處理器事業群資深總監Steve Roddy指出,早先DSP+NN 引擎的方式乃將神經網路編碼分割處理,不斷在DSP 的網路層與加速器的卷積層之間加載、卸載,而將其他層級的運算工作全數丟給主要DSP/CPU/GPU 一肩獨攬。相較之下,新款VisionC5 所建構的「通用型」神經網路DSP,可加速所有神經網路運算架構,包括:卷積(Convolutional)、全連接、池化/ 取樣(Pooling) 及標準化(Normalization),以精算「型態辨識」(Pattern recognition) 與相鄰資料間的關係。
(責任編輯:jane)
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