Telefono mugikorren, segurtasunaren kontrolaren, automobilen eta errealitate areagotuko / errealitate birtualaren (AR / VR) arloetan, garatzen edo planifikatzen ari diren txertatutako aplikazio mota guztiek sare neuronalak dituzte eta sare neuronalen aplikazioak eztanda egiten ari dira. Sare neuronalen berrikuntzaren eremua apartekoa da, bere arkitektura etengabe eguneratzen da eta sare berriak, aplikazio berriak eta merkatuak ere sortzen ari dira etengabe. Sare neuronalen aplikazioen sakontzearekin eta konplexutasunarekin, egunetik egunera handitzen ari dira konputazio errendimendurako baldintzak. 4 urte baino gutxiagotan, MAC / fotogramen konputazio eskakizunak 16 aldiz handitu dira gutxi gorabehera (ikus 1. irudia).
1. irudia MAC / fotogramen konputazio eskakizunak haztea
Sare neuronalak garatzearekin batera, prozesadoreetan (CPUak eta GPUak erabili beharrean) gailuetan kapsulatzeko eskaerak handitzen jarraitzen du. Hala ere, sarearen prozesatze potentziak eta funtzionamendu abiadurak ez dute neurona sareko aplikazioen garapen eskakizunekin bat etorri. Gatazka hori bereziki nabaria da ikusmen aplikazioen eremuan. Orain arte, sare neuronaleko aplikazioen beharrak asetzeko ohiko datu zentroen baliabideetan soilik oinarritu daiteke. Hala ere, segurtasuna eta latentzia kontu garrantzitsuak bihurtzen diren heinean, ohikoagoa da sare neuronalak ezartzea sistema txertatuen bidez denbora errealeko datuak prozesatzeko. Sare neuronalen entrenamendu gehienak lineaz kanpo egin daitezkeen arren, sare neuronalak erabiltzen dituzten aplikazioek sisteman txertatu behar dute.
Txertatutako aplikazio guztietan, AR / VR edo errealitate mistoak erronka paregabeak ditu. Goiko eremuetako gailu gehienak gailu eramangarriak dira, hala nola kasko adimendunak, entzungailuak edo betaurreko adimendunak. Bateriaren energian oinarritzen dira eta energia kontsumorako sare neuronaleko irtenbidea aukeratzerakoan kontu garrantzitsuenetako bat dira. AR / VR aplikazioen beste baldintza garrantzitsu bat latentzia murriztea da, beraz, sare neuronalek gailua txertatzea ezarri behar dute. Gailu horiek guztiek nolabaiteko irudien ezagutza, keinuen ezagutza, kamera estereo segmentazioa, 3D detekzioa, buruaren jarraipena, begien detekzioa eta begien jarraipena egiteko gaitasunak behar dituzte. Irudi bidezko teknologia desberdin asko daude, baina denborarekin funtzio horietako batzuk, hala nola ingurune semantikoa ulertzea, keinuen ezagutza edo irudien ezagutza, sare neuronalen bidez gauzatuko dira. Irudi / ikusizko neurona sareez gain, gailu hauek ahots komandoak jasotzeko ere eskatzen dituzte soinu / audio sare neuronaletan.
Gaur egun azkar aldatzen ari den ingurune teknologikoan, AR / VR ekipoen fabrikatzaileek 2019, 2020 eta geroago merkaturatzeko produktuak berehala hautatu behar dituzte. Sare neuronal berria sartu ondoren, bere arkitekturan etengabeko aldaketak direla eta, ezin dugu ziurtatu egungo lan plataforma eraginkorraren eraginkortasuna etorkizuneko sisteman. Gainera, aplikazio horiek latentzia txikia eta energia kontsumo txikia ere eskatzen dute, eta hori ere bereziki garrantzitsua da; baina sare neuronalaren eskakizunen etengabeko hazkundea eta joera horren etengabeko aurrerapena ikusita, malgutasun eta etorkizunari begira nolabaiteko malgutasuna bermatu behar dugu.
Gaur egun, bi aukera nagusi daude sare neuronalak ezartzeko: CPU / GPU edo hardware azeleragailuak erabiltzea eta irudien DSP bat etortzea. Bi aukera horiek diseinatzaileek dituzten zenbait erronka konpon ditzakete; baina biek konpromiso desegokiak dituzte garapen erraztasunari, energia eraginkortasunari, latentziari, etorkizuneko bertsio berritzeko espazioari edo errendimenduari dagokionez. Hardware azeleragailua eta bat datozen irudien DSP gailu txertatuen aukeretako bat da, baina konbinazio hori ez da eraginkorra eta alferrikako energia kontsumoa sortuko du. Garapenerako zailtasunez gain, softwarea DSP eta azeleragailuaren artean ere banatu behar da. Geruza konbolutiboa deskargatzeak datuen transmisioaren zama nabarmen handituko du eta eraginkortasuna eragingo du. Gainera, hardwarea zinta ateratzerakoan finkatuta dago, beraz azeleragailu hauek ez dute lekurik izango etorkizuneko bertsio berritzeko.
Txertatutako aplikazioen beharrak asetzen dituzten sare neuronaleko DSP irtenbideek honako baldintza hauek bete behar dituzte: garatzeko erraza, datu kopuru handiak kudeatzeko gai, etorkizuneko bertsio berritzeko tokia, energia modu eraginkorrean erabiltzeko eta atzerapena minimizatzeko.
Kadentziaren irtenbidea: Tensilica Vision C5 seinale prozesadore digitala (DSP)
Ikuspegi eta fusio sentsoreen aplikazioetarako irtenbide optimizatua den heinean, Cadence Tensilica Vision C5 DSP industriako lehen DSPa da sare neuronalen prozesaketari eskainia eta prozesadore anitzeko arkitekturarako egokia. Irtenbide honek aurrekaririk gabeko abiadura eta energia kontsumo txikia lortzen ditu eta goi mailako neurona sareko teknologiaren eskakizun guztiak betetzen ditu.
Irtenbidea ia 20 urteko Xtensa prozesadore anitzeko esperientzia du oinarrian, hala nola memoria egitura partekatzea, baimendutako etenak, ilara sinkronizatuak eta prozesagailu anitzeko arazketa sinkronizatuak. Vision C5 DSP-k sare neuronaleko geruza guztien kalkulu-azelerazioa (geruza konboluzionala, guztiz konektatutako geruza, bateratze-geruza eta normalizazio-geruza) kalkulatzen du, ez bakarrik geruza bihurrituaren funtzioa. Hori dela eta, DSP ikusmen prozesatzailearen gaitasuna askatzen da irudiak hobetzeko aplikazioak modu independentean exekutatzeko; Vision C5 DSP-k inferentzia lanak egiten ditu. Hardware azeleragailuaren datuen transmisio erredundantea kenduta, Vision C5 DSPren energia kontsumoa dagoen sare neuronaleko azeleragailuarena baino askoz txikiagoa da.
Vision C5 DSP-k 1TMAC / seg-eko konputazio potentzia du, sare neuronalen gero eta konputazio baldintza gero eta handiagoak bete ditzake; kalkulu zehatzak ere baditu, nukleo anitzeko diseinu arkitektura du eta TMAC anitzeko kapsulatutako soluzioak onartzen ditu. Vision C5 DSP sare neuronal bat baino gehiago exekutatzen dituzten aplikazioetara zuzenduta dago. Bere ezaugarri programagarriak direla eta, irtenbideak etorkizuneko bertsio berritzeko tokia du eta diseinua aldatu ahala geruza berriak onartzen ditu.
Ikuspegia prozesatzeko sistema modu integralean diseinatu behar da, plataforma guztietarako aplikagarria, eta aldi berean hardwarea eta softwarea garatu behar dira. Teknologia hau garatu ahal izateko, diseinatzaileek algoritmo eraginkorrak onartzen dituzten tresnak eta IP erabili behar dituzte, eta erabilitako hardware plataformak aplikazio bakoitzaren helburu kostua eta energia kontsumo eskakizunak ere bete behar ditu. Sistemaren ikuspegitik, Cadencek ikusizko gailu txertatuen diseinatzaileei lagundu diezaieke produktu eraldatzaileak ahalik eta azkarren eta eraginkorren garatzeko.
Gure beste produktu:
