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傳統SoC效能有瓶頸 MPSoC驅動AI多元應用

文‧Dale Hitt 發布日期:2019/01/24 關鍵字:AICNNRNN

隨著智慧安全、機器人或無人駕駛汽車等應用越來越依靠嵌入式人工智慧(AI)技術,來提高效能及提供全新的使用者經驗,傳統運算平台上的推論引擎很難在有限的功耗、延遲和物理尺寸限制下滿足實際的需求。推論引擎受限於嚴格定義的推論精度、匯流排寬度,以及較低調整彈性的記憶體,來最佳化速度、效率與晶片面積。因此,我們需要一個靈活應變的運算平台來滿足在嵌入式AI上運行先進卷積神經網路(CNN)時所需的要求。

放眼未來,在面對更先進的神經網路時,能隨時進行調整的靈活性是我們關注的焦點。現今廣受歡迎的CNN正加速被新型的先進架構所取代。然而,傳統系統單晶片(SoC)的設計必須要使用當前的神經網路架構知識,而且從開發到部署通常需花費約三年的時間,像RNN或膠囊網路(Capsule Network)等新型神經網路,可能會使傳統SoC變得低效,且難以提供保持競爭力所需的效能。

因此,若嵌入式AI要滿足終端使用者的期望,特別是要跟上可預見未來裡不斷提升的需求,就必須採用更加靈活的自我調適運算平台。我們利用使用者可配置的多重處理系統晶片(MPSoC)元件,整合主應用處理器和可擴展的可編程邏輯結構,其包含可配置的記憶體架構與滿足可變精度推論所需的訊號處理技術,來滿足上述需求。

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