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[導(dǎo)讀]許多公司一直在提供在現(xiàn)有 CPU、GPU 和 DSP 內(nèi)核上運(yùn)行深度學(xué)習(xí)作業(yè)的軟件。Arm 甚至舉辦了關(guān)于在其低端 Cortex-M 內(nèi)核上運(yùn)行計算機(jī)視覺任務(wù)的網(wǎng)絡(luò)研討會,盡管它還推出了專門用于深度學(xué)習(xí)的加速器內(nèi)核。

許多公司一直在提供在現(xiàn)有 CPU、GPU 和 DSP 內(nèi)核上運(yùn)行深度學(xué)習(xí)作業(yè)的軟件。Arm 甚至舉辦了關(guān)于在其低端 Cortex-M 內(nèi)核上運(yùn)行計算機(jī)視覺任務(wù)的網(wǎng)絡(luò)研討會,盡管它還推出了專門用于深度學(xué)習(xí)的加速器內(nèi)核。

4 月,高通推出了其 QCS603 和 QCS605 芯片及相關(guān)軟件,專為將 AI 功能引入物聯(lián)網(wǎng)而量身定制。它們本質(zhì)上是 Snapdragon SoC 的變體,其中一些版本支持工業(yè)用戶延長使用壽命。

就英特爾而言,它一直在積極地收購具有硬件加速器的初創(chuàng)公司,用于推理和訓(xùn)練工作。它在 2016 年對 Movidius 的收購面向客戶端系統(tǒng),其芯片已經(jīng)出現(xiàn)在 DJI 和安全攝像頭的多架無人機(jī)中。它已經(jīng)發(fā)布了多代芯片,The Linley Group 的首席分析師 Linley Gwennap 預(yù)計它將在未來幾年內(nèi)縮水到核心并出現(xiàn)在 PC 芯片組中。

Movidius 內(nèi)核只是英特爾收購的幾種架構(gòu)之一。它于 2016 年收購了 Nervana,后者的加速器主要專注于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并于 2017 年收購了 Mobileye,其芯片專注于自動駕駛汽車的人工智能。

汽車領(lǐng)域尤其具有競爭力。英特爾的 MobileEye 正與包括寶馬在內(nèi)的 OEM 密切合作。許多初創(chuàng)公司都專注于該領(lǐng)域,包括 AImotive,該公司目前正在設(shè)計一種測試芯片,以在自己的車隊(duì)中運(yùn)行。

一些世界上最大的嵌入式處理器公司仍在追趕深度學(xué)習(xí)。

The Linley Group 的分析師 Mike Demler 表示,到目前為止,瑞薩在汽車處理器中擁有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎,但在其他市場上沒有。然而,該公司在 6 月的 VLSI 研討會上發(fā)表了一篇關(guān)于嵌入式 AI 動態(tài)可重構(gòu)加速器的論文。

在同一事件中,IBM Research 描述了一種深度學(xué)習(xí)內(nèi)核,能夠每瓦提供多個 tera 運(yùn)算。就其本身而言,聯(lián)發(fā)科討論了使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)的 4K 視頻編碼器。

到目前為止,一些主流微控制器公司尚未就他們的深度學(xué)習(xí)產(chǎn)品計劃發(fā)表公開聲明,但毫無疑問,他們的實(shí)驗(yàn)室已經(jīng)開展了工作。例如,分析師 Demler 指出,他尚未收到 Microchip、意法半導(dǎo)體或德州儀器關(guān)于該主題的消息。

恩智浦在 1 月份演示了在原型智能微波爐和冰箱上運(yùn)行深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的 i.MX SoC。FoodNet 演示展示了使用現(xiàn)有 GPU 塊和 ARM Cortex-A 和 -M 內(nèi)核的混合,這些芯片運(yùn)行多達(dá) 20 個分類器并在 8 到 66 毫秒內(nèi)處理推理操作。

也就是說,NXP 與許多嵌入式芯片供應(yīng)商一樣,希望很快與第三方加速器制造商合作。最終,它的目標(biāo)是提供自己的 AI 加速器塊。

QuickLogic 領(lǐng)先一步。它于 5 月 4 日宣布了其 Quick AI 平臺,將其用于智能揚(yáng)聲器的 EOS S3 芯片與 Nepes Corp 的 AI 加速器芯片配對。來自兩個第三方的軟件有助于定制算法并在現(xiàn)場訓(xùn)練它們以用于工廠視覺系統(tǒng)等用途,預(yù)測性維護(hù)和無人機(jī)。

谷歌內(nèi)部的 TPU明確表示,深度學(xué)習(xí)需要線性代數(shù)加速器,通常采用具有大量內(nèi)存的大型乘法累加 (MAC) 陣列的形式。Gwennap 說,一些設(shè)備正在為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特定方面添加硬件,例如激活和池化。

萊迪思基于在其 FPGA 中使用兩個加速器內(nèi)核組合了一個產(chǎn)品——一個用于廣泛使用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),另一個用于二值化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這些芯片的功耗范圍從 1 毫瓦到 1 瓦,封裝尺寸小至 5.5 mm 2 ,批量價格從 1 美元到 10 美元不等。

就其本身而言,F(xiàn)lex Logix 在 6 月下旬宣布了其第一個 AI 加速器內(nèi)核——EFLX4K。它可用于創(chuàng)建針對適合深度學(xué)習(xí)的 16 位和 8 位操作優(yōu)化的多累加單元數(shù)組。這些陣列可以配置為提供從 441 GigaMACs/秒到 22 TeraMACs/秒的吞吐量。


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