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赛灵思推reVISION堆叠技术 拓展视觉导向机器学习应用领域

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来源: DIGITIMES   发布者:DIGITIMES
热度105票   时间:2017年4月11日 17:19
当前愈来愈多科技领域及产业对于导入人工智能(AI)技术有更高的需求,不过目前全球AI技术仍在初期发展阶段,仍未见可一体适用于更广泛嵌入式系统领域、由系统设计师所采用的深度神经网络推论引擎(Inference Engine),对此赛灵思(Xilinx)在德国纽伦堡(Nuremberg)举行的“Embedded World”大会上,推出名为“reVISION”的堆叠技术,盼借此可改善此一技术困境,让更多对硬件设计不熟悉或不专业的软件及系统工程师,可更易于且更快速开发智能化视觉导向系统。

支援多款常用神经网络 为视觉系统建构更快速发展途径

根据科技网站EE Times报导,赛灵思推reVISION堆叠技术,形同于将该公司的技术拓展至更广泛的视觉导向机器学习(ML)应用领域,外界认为reVISION堆叠技术提供许多视觉导向应用一个可扩展且弹性的平台选择方案,而reVision堆叠技术的建构基础,则包含平台、演算法及应用开发的资源。

具体而言,reVISION堆叠技术支持多款受业界青睐的神经网络,诸如AlexNet、GoogLeNet以及SqueezeNet等神经网络,为AlexNet、GoogLeNet、SqueezeNet、SSC以及FCN等特定新兴神经网络提供特殊的演算法支持,并为前馈神经网络“卷积神经网络”(Convolutional Neural Network;CNN)层提供预定义执行等资料库元素。

reVision为快速反应的视觉系统建构了最快的发展途径,相较于其他嵌入式绘图芯片(GPU)与传统系统单芯片(SoC),reVISION将机器学习推论的每秒每瓦影像效能提高达6倍、电脑视觉每秒每瓦每帧处理速度提升达42倍,但延迟却仅有5分之1。

赛灵思认为8位元及其以下的定点精度,为显著提升机器学习效率推论系统的一大关键,为获得最佳的回应时间,赛灵思企业战略资深副总裁Steve Glaser认为,赛灵思必须确保其客户能够透过推论及控制,借由传感器创建一个简化的资料流程。

外界指出,reVISION堆叠技术必须与工业应用程式(App)环境如“Caffe”及演算法开发工具等共存,才有其功能意义,到了2017年第3季将OpenVX新增至reVISION堆叠技术中将成为一大要务。即使是对硬件不熟悉的软件开发者,也可透过C、C++或OpenCL语言搭配如Caffe与OpenCV这类业界标准框架与函式库,在MPSoC这类SoC上开发各类嵌入式视觉应用。

reVISION堆叠技术在市场上催生出许多快速成长的应用,包含工业、汽车、高阶消费性产品、医疗及航太与国防等领域,以及扩增实境(AR)、自驾车、无人机(Drone)、机器人等领域。

技术途径与NVIDIA、英特尔不同

值得注意的是,赛灵思在设计自有机器学习推论系统上,所采技术途径与目前同样投入AI领域研发的NVIDIA及英特尔(Intel)有所不同,如Linley Group资深分析师Loring Wirbel指出,传统CPU/GPU业者所采途径是从以训练为基础的学习大型架构开始发展,如NVIDIA推出的Tesla P100及英特尔的Knights Landing,之后再以单精度或半精度架构如NVIDIA的P40及英特尔的Knights Mill,为无人监督的学习删减系统。

至于赛灵思的软件,Wirbel指出是基于可重组加速堆叠(Reconfigurable Acceleration Stack)、以云端为基础的无人监督推论系统原始堆叠,以及扩展推论能力至网络边缘及嵌入式应用等技术途径,来开发自有AI软件技术。虽然可能有人认为与其他业界相较,赛灵思采取相对较为落后的技术途径,不过现况是机器学习产品开发者在训练及推论子系统上也朝多个方向发展,因此不能说哪种技术途径就是对的,其他就是错的。

Glaser指出,赛灵思的视觉客户在开发机器学习技术上,主要采用Zynq SoC或MPSoC,赛灵思在本届Embedded World大会上也提供其Zynq SoC给全球23汽车制造商、超过80款内建先进驾驶辅助系统(ADAS)车型。Zynq SoC内建4核心安谋(ARM) Cortex-A53处理器、Mali GPU、H.265硬件加速器、可程式化逻辑及可程式化IO。

Wirbel认为,赛灵思现阶段的优势在于,在微软(Microsoft)采用Altera以及大陆百度(Baidu)采用赛灵思技术下,如今业者在机器学习发展上信任FPGA及可程式化SoC产品,但这不代表FPGA未来就会在推论或训练市场部门快速囊括大部分市占率。 


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