91欧美超碰AV自拍|国产成年人性爱视频免费看|亚洲 日韩 欧美一厂二区入|人人看人人爽人人操aV|丝袜美腿视频一区二区在线看|人人操人人爽人人爱|婷婷五月天超碰|97色色欧美亚州A√|另类A√无码精品一级av|欧美特级日韩特级

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫(xiě)文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

Imagination展示了多項(xiàng)基于其先進(jìn)圖形處理器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器IP的應(yīng)用演示

Dbwd_Imgtec ? 來(lái)源:Imagination Tech ? 作者:Imagination Tech ? 2021-01-08 14:37 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

集成電路產(chǎn)業(yè)是國(guó)家戰(zhàn)略性支柱產(chǎn)業(yè),是國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)信息化的重要基礎(chǔ)。當(dāng)前我國(guó)集成電路產(chǎn)業(yè)發(fā)展正處于關(guān)鍵期,國(guó)家高度重視并出臺(tái)一系列政策和措施予以大力支持。集成電路設(shè)計(jì)業(yè)作為整個(gè)產(chǎn)業(yè)的龍頭和技術(shù)、產(chǎn)品創(chuàng)新的主要環(huán)節(jié),在產(chǎn)業(yè)發(fā)展中承擔(dān)著重要責(zé)任,而知識(shí)產(chǎn)權(quán)(IP)在其中則扮演著關(guān)鍵的角色。 12月10日-11日,“中國(guó)集成電路設(shè)計(jì)業(yè)2020年會(huì)”(ICCAD 2020)在重慶舉行,這場(chǎng)集成電路產(chǎn)業(yè)的年終盛會(huì)也是業(yè)內(nèi)企業(yè)和從業(yè)人員的一次大聚會(huì)。Imagination Technologies作為全球領(lǐng)先的半導(dǎo)體IP廠商也如約出席大會(huì),并通過(guò)技術(shù)應(yīng)用展示和主題演講與業(yè)界同仁展開(kāi)了深入的交流。

Imagination展示了多項(xiàng)基于其先進(jìn)圖形處理器GPU)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器(NNA)IP的應(yīng)用演示。例如,基于瑞薩R-Car H3芯片的GPU硬件虛擬化演示,該芯片采用了Imagination的PowerVR GX6650 GPU。通過(guò)硬件虛擬化功能,同一個(gè)GPU可以同時(shí)處理多個(gè)任務(wù),并且通過(guò)物理隔離確保這些任務(wù)互不影響,實(shí)現(xiàn)了最高的安全性。

Imagination演示了基于先進(jìn)IP的多項(xiàng)應(yīng)用 另一項(xiàng)精彩演示是基于GPU和NNA的汽車(chē)環(huán)繞視圖應(yīng)用。GPU將攝像頭圖像拼接在一起推理出光照條件,利用環(huán)境光照渲染整個(gè)車(chē)身;同時(shí),采集一定的圖像用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析,NNA會(huì)基于GoogLeNet SSD算法實(shí)現(xiàn)人的檢測(cè)。 此外,Imagination還展示了領(lǐng)先的低功耗PowerVR光線追蹤技術(shù),以及利用不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,基于NNA來(lái)實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義分割、姿態(tài)檢測(cè)、人臉檢測(cè)、目標(biāo)檢測(cè)等應(yīng)用。

Imagination的精彩演示吸引多位參觀者駐足觀看 在本次大會(huì)的“IP與IC設(shè)計(jì)”專(zhuān)題論壇上,Imagination解決方案高級(jí)技術(shù)經(jīng)理鄭凱發(fā)表了題為“SoC IP 助力智能計(jì)算實(shí)現(xiàn)性能、功耗、面積新突破”的演講,全面介紹了Imagination新近發(fā)布的最新一代GPU和NNA產(chǎn)品。

Imagination解決方案高級(jí)技術(shù)經(jīng)理鄭凱發(fā)表演講 鄭凱表示,中國(guó)是全球最大的半導(dǎo)體市場(chǎng),但85%的半導(dǎo)體器件依賴(lài)進(jìn)口,如何盡快實(shí)現(xiàn)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的進(jìn)口替代事關(guān)國(guó)家經(jīng)濟(jì)和安全。Imagination作為一家中資擁有的全球性半導(dǎo)體IP企業(yè),致力于通過(guò)創(chuàng)新技術(shù)和高效服務(wù)為中國(guó)芯片廠商提供廣泛支持,并已在移動(dòng)、汽車(chē)、桌面、云計(jì)算無(wú)人機(jī)等領(lǐng)域擁有大量合作伙伴。 “Imagination在10月和11月陸續(xù)發(fā)布了最新的IMG B系列多核GPU和IMG Series4多核NNA,在進(jìn)一步豐富和強(qiáng)化我們產(chǎn)品線的同時(shí),可以為客戶(hù)提供更高的性能和渲染能力,以及更低的功耗、延遲和成本?!编崉P介紹道。

相比IMG A系列,B系列在功耗預(yù)算相同的情況下實(shí)現(xiàn)了30%的性能提升 IMG B系列GPU包括BXE、BXM、BXT、BXS四類(lèi)產(chǎn)品,鄭凱以旗艦款BXT為例介紹了B系列的特性。四核BXT可以提供6 TFLOPS的性能,每秒可處理192 Gigapixel(十億像素),擁有24 TOPS的AI算力,同時(shí)可提供行業(yè)最高的性能密度。從手持設(shè)備到數(shù)據(jù)中心,BXT GPU可以為各類(lèi)應(yīng)用提供難以置信的高性能。

Imagination Tensor Tiling技術(shù)助力Series4 NNA降低了90%的帶寬需求

IMG Series4 NNA憑借全新的多核架構(gòu)實(shí)現(xiàn)了超高性能和超低延遲。例如,一個(gè)8核集群可以提供100 TOPS的算力,延遲在理想情況下也會(huì)減少為單核獨(dú)立執(zhí)行時(shí)的1/8。此外,Series4包含IP級(jí)別的安全功能且設(shè)計(jì)流程符合ISO 26262車(chē)規(guī)標(biāo)準(zhǔn),使其成為先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)和自動(dòng)駕駛等汽車(chē)應(yīng)用的理想選擇。

責(zé)任編輯:lq

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫(xiě)或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
  • 集成電路
    +關(guān)注

    關(guān)注

    5453

    文章

    12589

    瀏覽量

    374845
  • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    關(guān)注

    42

    文章

    4838

    瀏覽量

    107915
  • IP技術(shù)
    +關(guān)注

    關(guān)注

    0

    文章

    16

    瀏覽量

    8450

原文標(biāo)題:進(jìn)口替代是關(guān)鍵 IMG先進(jìn)IP技術(shù)助力中國(guó)集成電路業(yè)加快自主發(fā)展 |ICCAD 2020

文章出處:【微信號(hào):Imgtec,微信公眾號(hào):Imagination Tech】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評(píng)論

    相關(guān)推薦
    熱點(diǎn)推薦

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初步認(rèn)識(shí)

    日常生活中的智能應(yīng)用都離不開(kāi)深度學(xué)習(xí),而深度學(xué)習(xí)則依賴(lài)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)。什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心思想是模仿生物神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu),特別是大腦中神經(jīng)
    的頭像 發(fā)表于 12-17 15:05 ?350次閱讀
    <b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>的初步認(rèn)識(shí)

    工業(yè)級(jí)-專(zhuān)業(yè)液晶圖形顯示加速器RA8889ML3N簡(jiǎn)介+顯示方案選型參考表

    本帖最后由 MTCN2013 于 2025-11-17 15:23 編輯 專(zhuān)業(yè)液晶圖形顯示加速器能夠有效減少對(duì)MCU運(yùn)算資源的占用,對(duì)于只需普通單片機(jī)運(yùn)算資源的儀器儀表來(lái)說(shuō),專(zhuān)業(yè)圖形顯示
    發(fā)表于 11-14 16:03

    一些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器的設(shè)計(jì)優(yōu)化方案

    特征圖保留不變,完成和所有相關(guān)卷積核點(diǎn)積以后再加載,最多復(fù)用 R*R*M 次。 3.不同網(wǎng)絡(luò)模型的效果 如圖所示,后者相對(duì)于前者,減少了連線資源和復(fù)雜度。 4.DNN加速器空間架構(gòu)片上存儲(chǔ)
    發(fā)表于 10-31 07:14

    CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)原理及在MCU200T上仿真測(cè)試

    CNN算法簡(jiǎn)介 我們硬件加速器的模型為L(zhǎng)enet-5的變型,網(wǎng)絡(luò)粗略分共有7層,細(xì)分共有13層。包括卷積,最大池化層,激活層,扁平層,全連接層。下面是各層作用介紹: 卷積層:提取特征?!安蝗?/div>
    發(fā)表于 10-29 07:49

    NMSIS神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫(kù)使用介紹

    NMSIS NN 軟件庫(kù)是一組高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)核,旨在最大限度地提高 Nuclei N 處理器內(nèi)核上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能并最??大限度地減少其內(nèi)存占用。 該庫(kù)分為多個(gè)功能,每個(gè)功能涵蓋特定類(lèi)別
    發(fā)表于 10-29 06:08

    SNN加速器內(nèi)部神經(jīng)元數(shù)據(jù)連接方式

    的數(shù)量級(jí),而且生物軸突的延遲和神經(jīng)元的時(shí)間常數(shù)比數(shù)字電路的傳播和轉(zhuǎn)換延遲要大得多,AER 的工作方式和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)相吻合,所以受生物啟發(fā)的神經(jīng)形態(tài)處理器中的NoC或SNN
    發(fā)表于 10-24 07:34

    CICC2033神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署相關(guān)操作

    在完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量化后,需要將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署到硬件加速器上。首先需要將所有權(quán)重?cái)?shù)據(jù)以及輸入數(shù)據(jù)導(dǎo)入到存儲(chǔ)內(nèi)。 在仿真環(huán)境下,可將其存于一個(gè)文件,并在 Verilog 代碼中通過(guò) read
    發(fā)表于 10-20 08:00

    液態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LNN):時(shí)間連續(xù)性與動(dòng)態(tài)適應(yīng)性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    神經(jīng)元,但卻能產(chǎn)生復(fù)雜的行為。受此啟發(fā),與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,LNN旨在通過(guò)模擬大腦中神經(jīng)元之間的動(dòng)態(tài)連接來(lái)處理信息,這種網(wǎng)絡(luò)能夠順序
    的頭像 發(fā)表于 09-28 10:03 ?1299次閱讀
    液態(tài)<b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>(LNN):時(shí)間連續(xù)性與動(dòng)態(tài)適應(yīng)性的<b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的并行計(jì)算與加速技術(shù)

    問(wèn)題。因此,并行計(jì)算與加速技術(shù)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究和應(yīng)用中變得至關(guān)重要,它們能夠顯著提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能和效率,滿(mǎn)足實(shí)際應(yīng)用中對(duì)快速響應(yīng)和大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的需求。
    的頭像 發(fā)表于 09-17 13:31 ?1171次閱讀
    <b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>的并行計(jì)算與<b class='flag-5'>加速</b>技術(shù)

    Andes晶心科技推出新一代深度學(xué)習(xí)加速器

    高效能、低功耗 32/64 位 RISC-V 處理器核與 AI 加速解決方案的領(lǐng)導(dǎo)供貨商—Andes晶心科技(Andes Technology)今日正式發(fā)表最新深度學(xué)習(xí)加速器 AndesAIRE AnDLA I370。此產(chǎn)品專(zhuān)為
    的頭像 發(fā)表于 08-20 17:43 ?2492次閱讀

    Arm神經(jīng)技術(shù)是業(yè)界首創(chuàng)在 Arm GPU 上增添專(zhuān)用神經(jīng)加速器的技術(shù),移動(dòng)設(shè)備上實(shí)現(xiàn)PC級(jí)別的AI圖形性能

    Arm 神經(jīng)技術(shù)是業(yè)界首創(chuàng)在 Arm GPU 上增添專(zhuān)用神經(jīng)加速器的技術(shù),首次在移動(dòng)設(shè)備上實(shí)現(xiàn) PC 級(jí)別的 AI 圖形性能,為未來(lái)的端側(cè) AI 創(chuàng)新奠定基礎(chǔ)
    的頭像 發(fā)表于 08-14 17:59 ?2797次閱讀

    MAX78000采用超低功耗卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速度計(jì)的人工智能微控制技術(shù)手冊(cè)

    的Maxim超低功耗微控制相結(jié)合。通過(guò)這款基于硬件的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)加速器,即使是電池供電的應(yīng)用也可執(zhí)行AI推理,同時(shí)功耗僅為微焦耳級(jí)。
    的頭像 發(fā)表于 05-08 11:42 ?1020次閱讀
    MAX78000采用超低功耗卷積<b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b><b class='flag-5'>加速</b>度計(jì)的人工智能微控制<b class='flag-5'>器</b>技術(shù)手冊(cè)

    MAX78002帶有低功耗卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器的人工智能微控制技術(shù)手冊(cè)

    的Maxim超低功耗微控制相結(jié)合。通過(guò)這款基于硬件的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)加速器,即使是電池供電的應(yīng)用也可執(zhí)行AI推理,同時(shí)功耗僅為微焦耳級(jí)。
    的頭像 發(fā)表于 05-08 10:16 ?883次閱讀
    MAX78002帶有低功耗卷積<b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b><b class='flag-5'>加速器</b>的人工智能微控制<b class='flag-5'>器</b>技術(shù)手冊(cè)

    TPU處理器的特性和工作原理

    張量處理單元(TPU,Tensor Processing Unit)是一種專(zhuān)門(mén)為深度學(xué)習(xí)應(yīng)用設(shè)計(jì)的硬件加速器。它的開(kāi)發(fā)源于對(duì)人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的需求,尤其是深度學(xué)習(xí)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算。
    的頭像 發(fā)表于 04-22 09:41 ?4465次閱讀
    TPU<b class='flag-5'>處理器</b>的特性和工作原理

    NVIDIA實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)渲染技術(shù)的突破性增強(qiáng)功能

    發(fā)者能使用 NVIDIA GeForce RTX GPU 中的 AI Tensor Cores,在游戲的圖形渲染管線內(nèi)加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)渲染。
    的頭像 發(fā)表于 04-07 11:33 ?1221次閱讀