Компания Imagination анонсировала аппаратный ускоритель нейронной сети (NNA) PowerVR Series2NX и графические процессоры PowerVR Series9XE и 9XM

Компания Imagination Technologies только что сообщила о двух анонсах: первый это их аппаратный ускоритель нейронной сети PowerVR Series2NX, второй это новое семейство графического процессора высокого класса: PowerVR Series9XE и 9XM.

Ускоритель нейронной сети PowerVR Series2NX


Нажмите, чтобы увеличить

Компания утверждает, что 2NX может обеспечить вдвое большую производительность и в половину большую пропускную способность по сравнению с ближайшим конкурентом и это первое специализированное аппаратное решение с поддержкой гибкой битовой глубины от 16-бит до 4-бит.

Основные преимущества их решения (основанные на рыночных данных, доступных в августе 2017 года из различных источников) включают:

  • Highest inference/mW IP-ядра для обеспечения минимального энергопотребления
  • Highest inference/mm2 IP-ядра для обеспечения наиболее экономичных решений
  • Решение с минимальной пропускной способностью и поддержкой полностью гибкой битовой глубины для веса и данных, включая режимы низкой пропускной способности до 4-бит
  •  2048 Макс. / цикл в одном ядре, с возможностью перехода на более высокие уровни с многоядерным процессором

Ожидается, что PowerVR 2NX NNA будет установлен в смартфонах и других мобильных устройствах, использующих Tensorflow Lite и API для Android, а также на платформе Caffe2Go, интеллектуальные камеры наблюдения, полуавтоматическое и автоматическое решение для вождения, домашние развлечения на телевизоре и телеприставками с использованием искусственного интеллекта для адаптации предпочтений определенного пользователя. На схеме ниже в изображении показана эволюция системы на кристалле (SoC) на протяжении многих лет, NNA также находит свой путь все больше и больше в системе на кристалле (SoC) и ее уже скоро запустят, как вы уже видели в обзоре Huawei Kirin 970 с собственным мобильным нейронным процессором (скорей всего не 2NX).

Нажмите, чтобы увеличить

Ресурсы разработки PowerVR 2NX содержат в себе инструменты отображения и настройки, образцы сетей, инструменты оценки и документацию с использованием стандартных отраслевых платформ машинного обучения, таких как  Caffe и Tensorflow. API-интерфейс Imagination DNN (Deep Neural Network), работающий с несколькими конфигурациями SoC, должен облегчить переход между CPU, GPU и NNA.

Сейчас PowerVR 2NX NNA доступен для лицензирования, это  будет означать, что появление продукция вместе с разрешением, возможно в 2018 году. Более подробную информацию о 2NX можно найти в блоге и на странице продукта.

PowerVR Series9XE и 9XM GPU


Нажмите, чтобы увеличить

Семейство Series9XE GPU относится к предыдущему поколению семейства Series8XE с одинаковой плотностью заполнения, но улучшенной производительностью приложений до 20%, при этом ожидается, что графический процессор будет использоваться в таких недорогих продуктах, как цифровые телевизоры, приставки, ТВ-донглы, мобильные телефоны среднего уровня и планшеты начального уровня.

Семейство Series9XM повысит производительность на 50% по сравнению с семейством Series8XEP за счет повышенной вычислительной плотности и его можно будет найти в телевизионных приставках премиум класса, смартфонах и планшетах среднего класса, а также в автомобильных приложениях ADAS.

Оба семейства имеют преимущества от улучшений в подсистеме памяти, сокращая пропускную способность на целых 25%, включая новую MMU, стандартную поддержку 10-битного YUV  и подходят для вывода изображения 4K.

Некоторые из ключевых преимуществ нового семейства Series9XE / 9XM включают:

  • Производительность/мм2
    • 9XE – Улучшенные игровые возможности графических процессоров при сохранении одинаковой плотности заполнения по сравнению с предыдущим поколением
    • 9XM – Несколько новых и усовершенствованных архитектурных элементов графического процессора обеспечивают до 70% более высокую плотность производительности, чем у конкурентов (по состоянию на август 2017 года) и до 50% лучше, чем предыдущее поколение 8XEP
  • Экономия пропускной способности до 25% по сравнению с графическими процессорами предыдущего поколения за счет архитектурных улучшений, включая сжатие параметров и группировку плитки
  • Улучшения в системе памяти: 36-разрядная адресация для улучшения системной интеграции, улучшенные размеры пакетов для эффективного доступа к памяти и расширенные возможности сжатия
  • Низкое энергопотребление благодаря технологии Tile Based Deferred Rendering (TBDR) от Imagination
  • Поддержка аппаратной виртуализации и мультидоменной безопасности OmniShield, позволяющей клиентам создавать системы, в которых приложения и операционные системы могут работать независимо и надежно на одной платформе
  • Поддержка графических интерфейсов API Khronos: OpenGL ES 3.2 и Vulkan 1.0
  • Поддержка современных вычислительных и визуальных API-интерфейсов, таких как RenderScript, OpenVX 1.1 и OpenCL 1.2 EP
  • Дополнительная поддержка технологии сжатия изображений без потерь PVRIC3 PowerVR

Компания также объясняет, что графический процессор Series9XE/9XM идеально подходит для использования с новым ускорителем PowerVR 2NX (Neural Network Accelerator), это может означать, что NNA можно будет встретить не только в устройствах премиум-класса, но и в продуктах начального и среднего уровня.

Доступно 4 IP-ядра для лицензирования графического процессора Series9XE:

  • 1 PPC с 16 F32 FLOPS/clock(GE9000)
  • 2 PPC с 16 F32 FLOPS/clock (GE9100)
  • 4 PPC с 32 F32 FLOPS/clock (GE9210)
  • 8 PPC с 64 F32 FLOPS/clock (GE9420)

и 3 IP-ядра графического процессора Series9XM :

  • 4 PPC с 64 FP32 FLOPS/clock (GM9220)
  • 4 PPC с 128 FP32 FLOPS/clock (GM9240)
  • 8 PPC с 128 FP32 FLOPS/clock (GM9240)

Посетите страницу продукта для получения более подробной информации о новых семействах PowerVR GPU.

Выражаем свою благодарность источнику с которого взята и переведена статья, сайту cnx-software.com.

Оригинал статьи вы можете прочитать здесь.

0 0 votes
Article Rating
Подписаться
Уведомление о
guest

Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте, как обрабатываются ваши данные комментариев.

0 Комментарий
Inline Feedbacks
View all comments