该加速器在国内FPGA上的实现和部署已经完成,其性能与具有相同规模硬件资源的国外FPGA相当。 本文论证了基于国产FPGA的CNN异构方案的可行性,该研究是国产FPGA应用生态中CNN加速领域的一次罕见尝试。
当然,如果只想先跑个 ncnn 玩玩看的话,我们可以直接在“固件下载”选择一款全志原厂为我们准备好的固件,比如我可以选择 D1哪吒HDMI测试固件20210804(开机HDMI就有小企鹅启动logo) (名字有点长) 为例。这个固件估计是为展示 HDMI 输出功能而设计的,我们给开发板用 HDMI 线接上个屏幕就能看到个小企鹅,但是因为它...
实际上,RISC-V与CNN进行配合工作。ADI MCU产品线资深业务经理李勇表示,Cortex-M4F主要做一些应用和通信,同时内部还配有FLASH和SRAM。而RISC-V则是一颗小内核,采用32位精简指令集,它主要配合CNN来工作。由于CNN工作时需要输入一些原始数据,比如图片、声音、波形等数据通过通信接口或者图像camera接口输入进来后,会由RISC-...
使用深度学习来模拟ISP算法为克服这些限制提供了机会。 CSANet是一种为图像构建而设计的CNN模型,以DAM (Double Attention Module)为特征,通过通道注意和空间注意来增强图像细节。与基于金字塔的架构(如 AWNet)相比,CSANet更加轻量级。 该模型使用移动AI 2021研讨会提供的数据集进行训练,该数据集将普通图像传感器捕获的...
基于RISC－V加速器实现现场可编程门阵列 CNN异构的控制方案主要包括以下几点：核心处理器选择：采用RISCV软核CPU作为核心处理器，利用其在低功耗、高性能和灵活性方面的优势。选定紫光同创PG2L100H作为目标FPGA平台，该平台支持RISCV软核的集成与运行。加速器结构设计：加速器结构包含输入缓存、权重缓存模块、...
同时作为很早就参与将RISC-V和AI结合的芯片供应商,晶心科技一直跟随着AI算法的演进趋势,来调配自己的芯片硬件架构。比如从早期的CNN,到现在业界转向Transformer,晶心科技都会预先对这些算法技术趋势进行评估,然后在硬件产品上率先实现更高效的硬件适配的布局。
可以想象一下,如果想为特定的机器学习工作负载优化一个处理器,以卷积神经网络(CNN)为例。 随着向设备级人工智能处理的重要转变,在为物联网应用选择SoC或MC时,运行人工智能/机器学习任务的能力成为必须具备的条件。但是嵌入式设备通常受到资源限制,因此很难在嵌入式平台上运行人工智能算法。
并且GAP8作为通用处理器不仅仅能运行CNN算法,还有更大的弹性在端侧进行其他类型的复杂运算。 Loic Lietar还认为,物联网在边缘计算上潜力巨大,但今天的这样的需求主要受限于市场缺少能够依赖电池做长时间边缘计算的处理器。 随着像GAP8这样的产品的诞生,我们可以找到不同的应用场景并进一步扩展物联网市场。 竞争中都...
公司已完成研发第一代端侧NPU CNN100。CNN100支持各类神经网络模型(检测、人脸识别、语音降噪等)及INT8和INT16两种精度。其内部采用的算子融合技术及数据流架构能有效降低推理过程中CPU的参与次数,从而加快推理过程;同时,架构采用分布缓存的特点也能有效规避NPU频繁访问外部缓存所带来的功耗。公司第二代NPU CNN200的...
可以把GAP8分为两部分,左侧的FC控制器以及右侧的官方称为Cluster的8个处理器集群以及一个HWCE(硬件卷积引擎,用于加速计算CNN网络模型)。 先来看左侧部分,FC控制器可以当做我们比较常见通用型MCU,具有8KB L1 Cache以及512 KB L2 Cache,并且支持1个周期内的8个Cluster核心并行访问;而L2虽然存储空间比较大,但具有更...