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學(xué)嵌入式電腦內(nèi)存多大_以AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為導(dǎo)向的嵌入式系統(tǒng)市場迎來爆發(fā)期,
(文章來源:OFweek)
隨著許多嵌入式系開始變得智能且自主,以人工智能(AI)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為導(dǎo)向的嵌入式系統(tǒng)市場即將起飛,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器大戰(zhàn)一觸發(fā)。嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器市場持續(xù)升溫,從智能音箱、無人機(jī)到智能燈泡等越來越多的系統(tǒng)準(zhǔn)備在本地執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以取代傳送至云端進(jìn)行運(yùn)算的途徑。
英特爾旗下子公司Movidius在上周推出了一款采用USB外形的獨(dú)立式人工智能(AI)加速器。 El-Ouazzane說,這款名為Movidius神經(jīng)運(yùn)算棒(Neural Compute Stick)的AI加速器設(shè)計(jì),可輕松簡單地插入Raspberry Pi或X86 PC,讓大學(xué)研究人員、獨(dú)立軟件開發(fā)人員與程序增補(bǔ)人員易于為嵌入式系統(tǒng)進(jìn)行編譯、調(diào)整以及加速深度學(xué)習(xí)應(yīng)用。
Movidius在去年秋天被英特爾收購后,如今已成為英特爾新技術(shù)部門的一部份。 Movidius之前曾經(jīng)開發(fā)出業(yè)界首款視覺處理器——Myriad 2 VPU。 如今,El-Ouazzane表示,推出這款運(yùn)算棒的最終目標(biāo)在于讓Movidius VPU成為可在邊緣執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參考架構(gòu)。盡管目標(biāo)遠(yuǎn)大,但業(yè)界分析師隨即指出,Movidius Myriad 2 VPU當(dāng)然不是嵌入式系統(tǒng)中可在邊緣執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的唯一選擇。
TIrias Research首席分析師Jim McGregor表示:從技術(shù)上來看,您可以使用任何具有處理組件的開發(fā)板,并用于執(zhí)行一種模型。 例如機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine learning)/AI模型已經(jīng)執(zhí)行于各種廣泛的處理器和SoC了,特別是針對行動(dòng)領(lǐng)域。高通(Qualcomm)以Snapdragon系列實(shí)現(xiàn)的影像辨識可說是最佳的例子。 高通從Snapdragon 820開始采用自家開發(fā)的模型,McGregor說:Snapdragon基本上就是推理引擎。
具有平行處理組件(如GPU、DSP和FPGA)的處理解決方案非常適于作為推理引擎。 McGregor解釋說,許多正在開發(fā)中的客制化芯片解決方案都采用可內(nèi)建于SoC的DSP或FPGA。Linley Gwennap首席分析師Linley Gwennap對此表示贊同。 他在最近出刊的《微處理器報(bào)告》(Microprocessor Report)中寫道:高通、蘋果(Apple)和英特爾(Movidius)都在打造一種新的產(chǎn)品類別:神經(jīng)加速器。
Gwennap解釋說,對于這些以客戶端為基礎(chǔ)的加速器需求來自于要求極低延遲的自動(dòng)駕駛車。 Gwennap在該報(bào)告的評論中指出,在本地進(jìn)行處理的新技術(shù)將會(huì)開始滲透至一些較低成本的應(yīng)用。 他預(yù)測,在消費(fèi)裝置中,小型的神經(jīng)加速器可能是SoC中的一個(gè)重要區(qū)塊,就像是繪圖核心或圖像處理器一樣。 幾家知識產(chǎn)權(quán)(IP)供貨商開始提供這一類加速器,期望盡可能地降低額外的硬件成本。
Gwennap在的訪談中指出,Movidius Neural Compute STIck對于開發(fā)人員幾乎沒有什么不同。對于開發(fā)人員來說,這并沒什么不起。 典型的PC就能產(chǎn)生至少100GFLOPS,特別是如果它還內(nèi)建繪圖卡,直接在PC上進(jìn)行開發(fā)會(huì)更好。 對于需要較低功率處理器的嵌入式系統(tǒng),高通Snapdragon 835提供超過250GOPS的效能,對于大多數(shù)的推理應(yīng)用來說都夠了。
不過,Movidius的El-Ouazzane并不贊同這樣的看法。首先,Movidius Neural Compute STIck利用USB讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更易于存取,有利于制造商或程序增補(bǔ)人員用于開發(fā)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原型或進(jìn)行調(diào)整。其次是電源效率的問題。 El-Ouazzane指出,Movidius的解決方案可讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在邊緣運(yùn)算時(shí)旳功耗小于2瓦(W)。
然后,還有成本的考慮。 El-Ouazzane說:我認(rèn)為這是一個(gè)殺手級因素。 Movidius Neural Compute STIck要價(jià)79美元,可望讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展變得超級普遍。他預(yù)期開發(fā)人員能使用Movidius的神經(jīng)運(yùn)算平臺(tái)(Neural Compute Platform)應(yīng)用程序編程接口(API),將經(jīng)過訓(xùn)練的Caffe、前饋卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)輸入工具套件中,并進(jìn)行配置,然后編譯成一種可用于嵌入式部署的調(diào)整版本。
(責(zé)任編輯:fqj) |
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