ברוכים הבאים ל I-Components.com

עִבְרִית
English polski Nederland Gaeilge 한국의 Slovenská Português ภาษาไทย Slovenija Hrvatska Kongeriket Italia العربية Français עִבְרִית español Dansk Svenska Deutsch Suomi românesc Türk dili Magyarország

FPGA מבוססי מאיץ רשת עצבית בביצועיו GPUs

זה היה הוכיח בתור התחלה GoogLeNet-V1 CNN, באמצעות רזולוציה של שמונה סיביות שלם. זה השיג 16.8 טרה פעולות לשנייה (TOPS) והוא יכול להסיק מעל 5,300 תמונות לשנייה על Xilinx Virtex UltraScale + XCVU9P-3 fpga. הגישה המודולרית, המדרגית, הופכת אותה לזיהוי אובייקטים ויישומי עיבוד וידאו בקצה ובענן, הסביר Fawcett, כמו גם להסיק במרכזי נתונים ומצלמות חכמות.

ניתן להגדיר את ה- DPU כדי לספק ביצועים מיטביים של מחשוב עבור טופולוגיות רשת עצביות ביישומי למידה של מכונה, תוך שימוש בארכיטקטורת DSP מקבילה, בזיכרון מבוזר ובפעילות חוזרת של לוגיקה וקישוריות לאלגוריתמים שונים.

ה- DPU משיגה ביצועים גבוהים ב -50% מכל רשת CNN מתחרה ומחזיקה ב- GPUs עבור צריכת חשמל נתונה או עלות, טוען החברה. "ה- fpga הוא פלטפורמת מכות וארכיטקטורה עולמית, שהיא גמישה מאוד להגהה עתידית ויכולה להפיק ביצועים טובים יותר מה- GPU ב- AI, עם זמן אחזור נמוך יותר", הוסיף פאוצט.

החברה גם הודיעה כי היא נותנת חסות ל- DPhil (PhD0 באוניברסיטת אוקספורד כדי ללמוד טכניקות ליישום תהליכי למידה מעמיקים על Fpgas, העבודה תהיה בשיתוף עם המחקר של אומניטק עצמו במנועי מחשוב ואלגוריתמים של AI.