神经网络DSP市场凑齐一桌麻将,Cadence Tensilica一落座就准备听牌


神经网络技术当前正以"令人难以置信"的速度飞快演进。不仅每隔几个月就会诞生新的神经网络算法,而且在2012-2015年这短短的3年时间内,神经网络算法的复杂度也增加了16倍,远远超过摩尔定律的发展速度。

by 邵乐峰 EETimes China, May. 22, 2017 – 

Cadence公司日前针对车载、监控安防、无人机和移动/可穿戴设备应用,正式公布业界首款独立完整的神经网络处理器--Vision C5 DSP。在16纳米制程条件下,C5 DSP所占用的芯片面积不到1mm2,却可以实现1TMAC/秒的计算能力(吞吐量较Vision P6 DSP提高4倍),而且功耗远比CPU、GPU等处理器更低,适合各种嵌入式运算设备使用。

Cadence公司Tensilica事业部市场高级总监Steve Roddy表示,神经网络技术当前正以"令人难以置信"的速度飞快演进。不仅每隔几个月就会诞生新的神经网络算法,而且在2012-2015年这短短的3年时间内,神经网络算法的复杂度也增加了16倍,远远超过摩尔定律的发展速度。如果再考虑到不同应用市场对神经网络性能的差异化需求,我们"其实很难想象会有厂商愿意用2017年的参考设计硬件平台,去为2019-2020年以后出货的产品做规划。而且从市场上现有的解决方案来看,也都很难能够在低功耗和灵活性之间取得平衡。"

目前,神经网络算法开发者普遍采用通用型CPU/GPU芯片来执行新的算法。在Steve Roddy看来,尽管CPU/GPU能够提供很好的编程环境与应用设计灵活性,获得成本也远比自己开发一款ASIC芯片低廉,但这种作法更适合在数据中心和云端,对于功耗、体积和成本均受到严格限制的嵌入式设备而言其实并不合适。

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