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谷歌携手Movidius为移动设备导入深度学习功能

上网日期: 2016年03月10日 ?? 作者: Junko Yoshida ?? 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:谷歌? 深度学习? 移动设备?

嵌入式视觉处理芯片

与Movidius的联盟并不至于妨碍Google与其它嵌入式视觉SoC供应商的合作关系。

不过,奇怪的是,虽然可以从诸如Ceva、Cadence和Synopsys等公司取得硅IP,但目前市场上的嵌入式视觉SoC厂商却寥寥无几,Bier说。

芯片供应商正使用从CPU和GPU到FPGA和DSP等一切手段,将CNN整合于视觉SoC。但是,当涉及为诸如穿戴设备等嵌入式设备应用而优化的芯片时,“你需要成本更低且能以极低功耗执行的芯片,”Bier说。

高通(Qualcomm)为其具认知能力的“Zeroth平台”提供嵌入式视觉。某些系统供应商采用赛灵思(Xilinx)的Zynq FPGA实现嵌入式视觉。Cognivue(现为恩智浦半导体的一部份)声称推出一款专门用于复杂深度学习(CNN)分类器的平行处理芯片。但恩智浦(NXP )只专注汽车市场——这个不断成长中市场目前正由Mobileye所主导。

Movidius首席执行官强调,“理论是一回事,但要将CNN部署于商用的毫瓦(mW)级功耗芯片又是另一回事。”

El-Ouazzane坦承,当Movidius开始开发其计算机视觉芯片时,“我们并不一定会想到CNN。”但过去几年来,“我们见证了业界对于在云端中使用CNN的兴趣正快速成长。”无心插柳柳成荫,Movidius后来发现这种芯片很适合人工智能神经网络。

Google之所以选择Movidius,主要是因为该公司的最新芯片MA2450,是目前市场上唯一可用在设备上进行机器学习的芯片。

MA2450是Movidius Myriad 2系列视觉处理单元SoC的一员。

Myriad 2的独特微架构《电子工程专辑》
Myriad 2的独特微架构
Source:Movidius

Myriad 2提供了“高度可保持的芯片上数据和指令带宽,以支持12个处理器、2个 RISC处理器以及高性能的视讯硬件加速器,”Movidius表示。

特别是它还包含一款称为SHAVE(串流混合架构向量引擎)的专用处理器。SHAVE包含广泛且深度的缓存器档案以及一个可变长度超长指令字(VLLIW)来控制多个功能单元,包括在功能单元和处理器级实现高平行性与吞吐量的充份SIMD能力。

SHAVE处理器是一种“混合串流处理器架构,集GPU、DSP和RISC的最佳功能于一身,同时支持8/16/32位整数以及16/32位浮点运算,以及具有对稀疏数据结构的硬件支持等独特功能,”Movidius解释。

Movidius MA2450是其上一代MA2100的升级版,El-Ouazzane介绍。MA2450采用台积电(TSMC)的28nm HPC制程,而MA2100采用的是台积电28nm HPM制程。MA2450的计算机视觉功耗仅为MA2100的1/5;而且,MA2450的SHAVE处理器功耗也降低了35%。MA2450的内存是 4Gbit DRAM,较MA2100的1Gbit增加许多。MA2450内部的2个32位RISC处理器可作业于600MHz,相形之下,MA2100的作业频率 为500MHz。

编译:Susan Hong

本文授权编译自EE Times,版权所有,谢绝转载

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