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效率远高于CPU、GPU和DSP的嵌入式视觉处理器将问世

上网日期: 2015年04月23日 ?? 作者: 张迎辉 ?? 我来评论 字号:放大 | 缩小 分享到:sina weibo tencent weibo tencent weibo


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关键字:Synopsys? 嵌入实时视觉系统? 云计算?

如何突破精度的瓶颈?

Synopsys公司近日对外发布了全新DesignWare EV视觉处理器产品。该系列的EV52和EV54视觉处理器是完全可编程和可配置的视觉处理器IP核,它们结合了软件解决方案的灵活性与专用硬件的低成本和低功耗特性。

fig.4 Synopsys DesignWare ARC嵌入式视觉处理器家族的技术原理图,内嵌4个RISC CPU和2至8个E(processing element)。《电子工程专辑》
fig.4 Synopsys DesignWare ARC嵌入式视觉处理器家族的技术原理图,内嵌4个RISC CPU和2至8个E(processing element)。

上面这张图实际上是实现高效实时处理的关键:多个可并行、独立运算的PE可快速进行目标检测,即运行卷积神经网络(CNN)等算法,而且所有的RISC和PE单元均可编程配置。

Synopsys DesignWare ARC处理器高级产品营销经理Mike Thompson在媒体见面会上对电子工程专辑记者说,EV处理器以超过1000GOPS/W的性能实现了卷积神经网络(CNN),从而能够仅以其他视觉解决方案的一小部分功耗,实现对诸如面部、行人和手势等多样化的目标快速而准确的监测。

Mike表示, EV处理器系列得到了基于OpenCV和OpenVX等现有和新兴的嵌入式视觉标准,以及Synopsys的MetaWare开发工具包的综合性软件编程环境的支持。通过把专为视觉数据处理而优化的高性能硬件与高效编程工具结合在一起, EV处理器成为了各种嵌入式视觉应用的一种理想解决方案,包括视频监控、手势识别和目标监测等应用。

据Mike Thompson介绍,Synopsys从2012年开始开发DesignWare ARC嵌入式视觉处理器,一开始其识别率就达到了85%,如果是通过更好的CNN模型和不断培训,准确率还可以更高。“2015年谷歌微软的视觉识别精度是95%,但那是通过服务器云处理实现的。如果经过更多的CNN的培训,我们的解决方案的精度甚至可能更高。”Mike 说。“它就像是人的眼睛和大脑,刚开始看到一样东西时,你可能会认不出来,但如果你天天都不断地去看,识别的准确率就会很高。”

EV处理器系列包含多个高性能处理内核,可在典型的28nm工艺技术中实现高达1GHz的运行速率。EV处理器系列也实现了一种前馈卷积神经网络(CNN)结构,它支持一个可编程的点对点串流互连网络,以用于快速和准确的目标监测这一视觉处理的关键任务。执行单元处理器的数量可配置,开发人员能够在视觉应用中利用通用的任务级和数据级并行处理功能,去执行复杂的图像和视频识别算法,同时仅消耗市场上其它可用视觉处理器五分之一的功耗。

高生产率的编程工具

在开发方面,Synopsys提供了一个完整的、包括OpenVX和OpenCV库、以及Synopsys的MetaWare开发工具包的软件编程环境,简化了Synopsys EV处理器系列的应用软件开发。可用于EV处理器的OpenCV源程序视觉库提供了用于实时计算机视觉的2500多种功能。

这些处理器都是可编程的,同时可以被“训练”从而支持任何监测目标图形。OpenVX框架包括43个标准计算机视觉内核, 它们已专为运行在EV处理器上而进行了诸如边缘监测、图像金字塔创建和光流估计等优化。用户们也可定义新的OpenVX内核(kernel),为其目前的视觉应用带来灵活性,同时满足未来目标监测的需求。OpenVX内核可以在运行时分配给EV处理器的多个单元执行,从而简化了处理器的编程。完整的工具套件和源程序库、以及可提供的参考设计使得设计人员能够高效的构建、调试、评估和优化其嵌入式视觉系统。

第3页:专为无缝集成到SoC中而设计的EV处理器


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