科技产业报订阅
Advantechline
 

透过神经网络加速器 助长嵌入式设备的AIoT效能

Imagination Technologies视觉及AI部门资深总监Andrew Grant。

伴随AI热潮延烧,加上Silicon密度不断提升、运算成本持续下探,Imagination Technologies视觉及AI部门资深总监Andrew Grant指出有一场革命正进行,肇因于行动消费者的需求骤增,导致专用神经网络加速硬件逐步进入大众市场;但他认为,「行动」并非神经网络与深学习所能扩展的唯一市场,而会无所不在地出现于人们日常生活。

「AIoT实现新世界,而背后重要的驱动力,即是低功耗嵌入式AI,只因它带动边缘运算兴起。」Andrew Grant说,所谓嵌入式人工智能,就是把AI算法放进嵌入式设备;需要使用边缘运算的场景愈来愈多,遍布不同领域,譬如IoT领域的智慧城市、智能建筑应用,汽车领域的自动紧急煞车、车道偏离警示等应用,及工业机器人领域的瑕疵检测、情境感知等应用。

综观AIoT应用题材,「智能汽车」无疑是最受瞩目的焦点,一旦透过AIoT串联车、云、城市基础设施(监控摄影机)、V2X/V2V各方信息,便可实时执行AI推论,完美实现先进驾驶辅助系统(ADAS)、自驾车等应用目标。Imagination已针对智能汽车需求,发展出可部署于汽车驾驶舱的PowerVR视觉及AI应用方案,其内含GPU、CPU及神经网络,可直接满足碰撞侦测、驾驶员监控、抬头显示器等功能需求。

Andrew Grant指出,从数码驾驶舱/HMI、ADAS推进到自驾车,意谓汽车对于确保安全性与可靠度的需要愈来愈高,相对来说,每辆车必须拥有的屏幕数量、IC数量及计算能力,同步呈现大幅飙升之势,因而带动GPU、神经网络加速器(NNA)的市场需求水涨船高,特别是NNA,可望为AI应用带来莫大的可扩展性。

Andrew Grant说明,之所以需要采用NNA,系因神经网络需要高带宽、高计算力的支持,而专用的NNA架构正是完美解决方案,最能符合SoC设计中最重视的成本效益原则。以Imagination最新款的PowerVR Series3NX而论,其效能小至0.6 TOPS、大到160 TOPS,支持范围甚广且性能甚高,可望促使各种嵌入式设备大规模采用 AIoT。

  •     按赞加入DIGITIMES智能应用粉丝团