Imagination為自定義處理器創建神經網絡加速器

Imagination Technologies將使芯片設計人員能夠輕松地將神經網絡加速器嵌入其芯片中，從而大大加快人工智能處理速度。

總部位于倫敦的Imagination正在推出一種芯片制造商可以在芯片中使用的設計，從明年某個時候開始。芯片組件可以嵌入更大的芯片設計中，對于移動設備，監控設備，汽車技術和消費電子等應用中的神經網絡處理非常有用。神經網絡在模式識別等領域取得了快速進展，導致人工智能應用的巨大爆炸。

PowerVR產品和技術營銷高級總監Chris Longstaff在接受VentureBeat采訪時表示，PowerVR神經網絡加速器的性能是其性能的2倍，使用的帶寬是最接近的競爭對手的一半。他說，它比競爭對手稱為“數字信號處理器”的芯片強大8倍。

“由于功率，帶寬，性能，可靠性，安全性和延遲，AI處理將在邊緣發生，”Longstaff說。“自動駕駛汽車不能依賴5G，4G或3G信號到數據中心。它不會起作用。我們認為神經網絡加速器將成為無處不在的硬件塊。“

加速器將支持多種操作系統，包括Linux和Android。它可用于片上系統設計(將單個芯片中的不同組件混合在一起)，并提供高性能和低功耗。

Longstaff表示，神經網絡加速器(NNA)可能是一類新的處理器，可能與中央處理器和圖形處理單元一樣重要。Imagination提供CPU和GPU，現在它也將添加NNA。

該技術可用于移動設備中的攝影增強和預測文本增強等功能; 增強現實和虛擬現實頭戴式耳機中的特征檢測和眼動追蹤; 汽車安全系統中的行人檢測和駕駛員警覺性監控; 智能監控中的面部識別和人群行為分析; 在線欺詐檢測，內容建議和預測用戶體驗; 虛擬助手中的語音識別和響應; 無人機中的碰撞避免和主體跟蹤。

例如，如果無人機以每小時150英里的速度飛行，它需要足夠的處理智能來知道何時避開障礙物。通過NNA處理，它可以避免一個距離不到一米的物體。而Longstaff表示，可能需要NNA兩秒鐘才能搜索1000張照片以獲得模式，而GPU可能需要60秒。

在嵌入式視覺聯盟進行的嵌入式視覺開發者調查中，79%%的芯片制造商的受訪者表示他們已經在使用或計劃使用神經網絡在其產品或服務中執行計算機視覺功能。

嵌入式視覺聯盟的創始人杰夫比爾在一份聲明中說：“許多系統和應用程序開發人員正在采用深度神經網絡算法為其產品帶來新的感知功能。在許多情況下，關鍵的挑戰是為這些要求苛刻的算法提供足夠的處理性能，同時滿足嚴格的產品成本和功耗限制。像PowerVR 2NX NNA這樣專門為神經網絡算法設計的專用處理器將能夠在許多新應用中部署這些強大的算法。“

在其他新聞中，Imagination還推出了兩款新的PowerVR GPU：成本敏感的PowerVR Series9XE和9XM GPU。Apple過去曾在其智能手機中使用過Imagination的圖形技術，但它已停止這樣做，現在正在創建自己的圖形組件。