电子工程专辑
UBM China

SoC设计将被“深度学习”颠覆

上网日期: 2015年05月21日 ?? 作者: Colin Johnson ?? 我来评论 字号:放大 | 缩小 分享到:sina weibo tencent weibo tencent weibo


打开微信“扫一扫”,打开网页后点击屏幕右上角分享按钮

1.扫描左侧二维码
2.点击右上角的分享按钮
3.选择分享给朋友

关键字:深度学习? SoC设计? 嵌入式视觉?

用于神经网络的SoC优化?

以嵌入式视觉SoC来看,目前还没有就最佳的CNN架构达成共识。

Cognivue 和渥太华大学的Laganiere认为,大规模的平行架构是有效处理CNN的必要方式。在平行处理中,某一影像采用特定参数可产生另一幅影像,而在该影像 上施加另一个滤波时,即产生另一幅影像。Laganiere说:“因此,在SoC中你需要更多的本地内存来储存中介的结果。”

遗 憾的是在一个大型CNN中,最后可能会出现几百万种参数。他解释说,“好消息是我们已经有了简化这一过程的方法,能够移除一些不必要的连接。”然而,在处 理CNN的不同节点上仍然存在挑战,你无法预先决定要将那个节点连接到那个节点。“这就是为什么你需要一个可编程的设计架构,而不能透过硬件连接这些节 点。”

同时,Bier说,在为CNN设计处理器时,“你可以用简单且统一的架构。”而不是设计一个不同的SoC架构,然后在 每次出现新算法时再进行一次优化;CNN处理器只需要一些附带较少变量的简单算法。他解释说:“话句话说,你可以减少神经网络处理器的可编程性,只 要我们知道正确的设定方法和输入系数。但很多公司都还没准备好这样做,因为这些事还在发展中。”

为了实现视觉SoC的CNN应用,芯片供应商用尽了从CPU、GPU到FPGA和DSP的一切。因此,Bier认为有关CNN架构的争论才刚刚开始。

无疑地,尽管深度学习预示着嵌入式视觉SoC的未来,Bier表示,像Mobileye等主要的视觉芯片供应商已经积累了大量基于视觉的汽车安全专业知识,所以, “尽管在未来的竞争激烈,Mobileye仍具有先发制人的优势。”

吴韧并强调将深度学习导入到嵌入式系统的重要性。但在谈到智能型手机和可穿戴式装置导入深度学习将面临的挑战时,他总结出三个要点:

首先,“我们仍在寻找杀手级的应用”,他以MP3为例表示,当业界开发出MP3时,人们知道这玩意儿是做什么用的,因此开发SoC时也较简单。尽管在装置上导入深度学习听起来不错,但最佳应用是什么?目前还没人能回答。

其次,“深度学习需要一个生态系统,”他强调,研究机构和企业之间的合作至关重要,而且非常有帮助。

最后,“我们还得让更小的装置具备深度学习的能力,”吴韧表示,使其得以实现高性能与低功耗才是关键。

本文授权编译自EE Times,版权所有,谢绝转载


?第一页?上一页 1???2???3???4





我来评论 - SoC设计将被“深度学习”颠覆
评论:
*? 您还能输入[0]字
分享到: 新浪微博 qq空间
验证码:
????????????????
?

关注电子工程专辑微信
扫描以下二维码或添加微信号“eet-china”

访问电子工程专辑手机网站
随时把握电子产业动态,请扫描以下二维码

?

5G网络在提供1Gbps至10Gbps吞吐量方面具有很好的前途, 并且功耗要求比今天的网络和手机都要低,同时还能为关键应用提供严格的延时性能。本期封面故事将会与您分享5G的关键技术发展,以及在4G网络上有怎样的进步。

?
?
有问题请反馈
推荐到论坛,赢取4积分X