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Cadence:Tensilica Vision C5 DSP不同于神经网络加速器
来源:赛斯维传感器网 发表于 2017/11/6

在硅谷2017夏季拜访Cadence总部时,刚刚发布不久的Cadence Tensilica Vision C5 DSP再一次被该公司的产品市场负责人提起,他们向电子工程专辑强调,Vision C5 DSP不是一个普通的神经网络加速器,而是专门针对神经网络进行了特定优化的DSP,可以实现全神经网络层的计算加速(卷积层、全连接层、池化层和归一化层),而不仅仅是卷积层的加速。

之前电子工程专辑记者邵乐峰曾经撰写过C5 DSP的报道,“神经网络DSP市场凑齐一桌麻将,Cadence Tensilica一落座就准备听牌”,但是这家公司的外国市场部的同事在看完文章后更糊涂了。“我们没有在打麻将,我们在认真做神经网络。”Pulin Desai,Cadence旗下Tensilica IVP事业部产品市场总监笑着回应了我们之前的报道。

Cadence Tensilica Vision C5 DSP,面向对神经网络计算能力有极高要求的视觉设备、雷达/光学雷达和融合传感器等应用量身优化。针对车载、监控安防、无人机和移动/可穿戴设备应用,Vision C5 DSP 1TMAC/s的计算能力完全能够胜任所有神经网络的计算任务。

Pulin Desai再次向电子工程专辑记者解释了Vision C5 DSP与神经网络加速器的区别。

 

神经网络DSP vs. 神经网络加速器

图:C5 DSP与神经网络加速器的区别

基于摄像头的视觉系统在汽车、无人机和安防领域最为常见,这种架构需要两种最基础的视觉优化计算模式。首先,利用传统视觉算法对摄像头捕捉到的照片或图像进行增强;其次,使用基于神经网络的认知算法对物体进行检测和识别。现有的神经网络加速器解决方案皆依赖与图像DSP连接的硬件加速器;神经网络代码被分为两部分,一部分网络层运行在DSP上,卷积层则运行在硬件加速器上。这种架构不但效率低下,且耗能较高。

Vision C5 DSP是专门针对神经网络进行了特定优化的DSP,可以实现全神经网络层的计算加速(卷积层、全连接层、池化层和归一化层),而不仅仅是卷积层的加速。因此,主视觉/图像DSP能力得以释放,独立运行图像增强应用,Vision C5 DSP则负责执行神经网络任务。通过移除神经网络DSP和主视觉/图像DSP之间的冗余数据传输,Vision C5 DSP的功耗远低于现有的神经网络加速器。同时,Vision C5 DSP还提供针对神经网络的单核编程模型。

为了让读者更快地明白这两者的区别,电子工程专辑记者还是打算再添几张PPT:

区别2:神经网络、加速器与神经网络DSP的区别

再附上一张Vision C5 DSP与目前商用的GPU的对比

 

图:Vision C5 DSP跟CPU、GPU、神经网络加速器在嵌入式系统中的应用场合对比

Pulin Desai总结:Vision C5 DSP是一款灵活前瞻的永不过时(future-proof)解决方案,支持各类内核尺寸、深度和输入规格。Vision C5 DSP采用多项系数压缩/解压技术,支持未来添加的新计算层。与之相反,CNN硬件加速器由于程序重编能力有限,扩展能力较差。

已经公布的Vision DSP 生态伙伴。不过小编没有看到有中国国内的公司。这也侧面说明中国的神经网络研究的步伐可能还有点落后吧。

最后附上Vision C5 DSP的参数与性能说明

依托独立引擎,Vision C5 DSP具备领先的神经网络性能:

• 不到1mm2的芯片面积可以实现1TMAC/秒的计算能力(吞吐量较Vision P6 DSP提高4倍),为深度学习内核提供极高的计算吞吐量

• 1024 8-bit MAC或512 16-bit MAC 确保8-bit 和16-bit精度的出色性能

• 128路8-bit SIMD或64路16-bit SIMD的VLIW SIMD架构

• 专为多核设计打造,以极少的资源代价获得NxTMAC的处理能力

• 内置iDMA和AXI4总线接口

• 使用与Vision P5和P6 DSP一致的经验证软件工具包

• 基于业界知名的AlexNet CNN Benchmark,Vision C5 DSP的计算速度较业界的GPU最快提高6倍;Inception V3 CNN benchmark,有9倍的性能提升。

Vision C5 DSP搭载Cadence神经网络Mapping工具链,可将Caffe和TensorFlow等映射为在Vision C5 DSP上高度优化过的可执行代码,充分发挥手动优化神经网络库的丰富功能。

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