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Imagination推出多核 Series4 NNA—終極AI加速器為ADAS和自動駕駛提供顛覆行業的性能...

2020-11-15 14:11:12 資料庫

為下一代汽車應用場景提供回應最快和能效最高的神經網路加速功能

英國倫敦,2020年11月12日– Imagination Technologies宣布推出面向先進駕駛輔助系統(ADAS)和自動駕駛應用的新一代神經網路加速器(NNA)產品IMG Series4,Series4可為領先的汽車行業顛覆者、一級供應商、整車廠(OEM)和汽車系統級芯片(SoC)廠商提供強大助力,

Series4擁有全新的多核架構,可提供600 TOPS(每秒萬億次操作)甚至更高的超高性能,并且可為大型神經網路作業負載提供低帶寬和極低的延遲,

汽車行業正處于變革的風口浪尖,自動駕駛汽車和自動駕駛出租車等新的應用場景對人工智能(AI)的性能水平提出了更高的要求,為此,Imagination已經與汽車行業和其他重視功能安全的行業中的領先企業和創新者展開了合作,

Series4已經開始提供授權,并將于2020年12月在市場上全面供應,

Imagination的低功耗NNA架構旨在執行完整的網路推理,同時滿足功能安全要求,它可以一次執行多個操作,從而最大化每瓦性能并提供行業領先的能效,

Series4具有以下特性:

  • 多核擴展性和靈活性:多核架構支持在多個內核之間對作業負載進行靈活的分配和同步,Imagination的軟體提供了精細的控制能力,并通過對多個作業負載進行批處理、拆分和調度而提高了靈活性,現在可以在任意數量的內核上使用,Series4可為每個集群配置2個、4個、6個或者8個內核,

  • 超高性能:Series4的每個單核能夠以不到一瓦的功耗提供12.5 TOPS的性能,舉例來說,一個8內核集群可以提供100 TOPS的算力,那么,配有6個8核集群的解決方案就可以提供600 TOPS的算力,在AI推理方面,Series4 NNA的性能比嵌入式GPU快20倍以上,比嵌入式CPU快1000倍,

  • 超低延遲:通過將多個單核組成2核、4核、6核或8核的多核集群,所有內核可以相互協作,并行處理一個任務,降低處理延遲,縮短回應時間,例如,對于一個8核集群,理想情況下延遲會減少為單核獨立執行時的1/8,

  • 節省大量帶寬:Imagination的Tensor Tiling技術(Imagination’s Tensor Tiling,ITT)是一項正在申請專利的技術,也是Series4中新增的功能,它可以通過對計算任務進行tiling,充分利用片上存盤,提升資料處理效率,并節省訪問外部存盤的帶寬,ITT利用本地資料的依賴性將中間資料保存在片上存盤器中,這樣可以最大限度地減少將資料傳輸至外部存盤器,從而將帶寬降低多達90%,ITT是一種可擴展的演算法,在擁有大量輸入資料的網路上具有顯著優勢,

  • 車規級安全性:Series4包含IP級別的安全功能且設計流程符合ISO 26262標準,可以幫助客戶獲得ISO 26262認證,ISO 26262是旨在解決汽車電子產品風險的行業安全標準,Series4可以在不影響性能的情況下,安全地進行神經網路推理,硬體安全機制可以保護編譯后的網路、網路的執行和資料處理管道,

ABI Research智慧出行和汽車首席分析師James Hodgson說道:“雖然我們還在預計到2027年左右,對ADAS的需求將增長兩倍,但汽車行業已然將目光投向了更遠的全自動駕駛汽車和自動駕駛出租車,在從L2和L3級ADAS向L4和L5級全自動駕駛演進的程序中,神經網路的廣泛應用將是至關重要的因素,這些系統將要處理數以百計的復雜場景,從多個攝像頭和激光雷達等大量傳感器中提取資料,從而實作自動代客泊車、十字路口管理和復雜城市環境安全導航等解決方案,高性能、低延遲和高能效的結合將是實作高度自動駕駛的關鍵所在,”

Imagination Technologies人工智能業務高級總監Andrew Grant表示:“我們相信Series4 NNA將成為開發先進駕駛輔助系統和自動駕駛汽車的行業標準平臺,一些創新者已經在著手打造支持下一代ADAS功能和自動駕駛汽車的芯片,任何希望在汽車領域扮演重要角色的公司或研發團隊是時候將這項技術集成至他們的平臺中了,”

有關Series4 NNA的更多資訊,請識別下方二維碼觀看我們的主題會議,

END

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Imagination Technologies是一家總部位于英國的公司,致力于研發芯片和軟體知識產權(IP),基于Imagination IP的產品已在全球數十億人的電話、汽車、家庭和作業場所中使用,獲取更多物聯網、智能穿戴、通信、汽車電子、圖形影像開發等前沿技術資訊,歡迎關注 Imagination Tech !

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