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[导读]新思科技近日推出其全新的DesignWareARCEV7x嵌入式视觉处理器系列,配备深度神经网络(DNN)加速器,适用于机器学习和人工智能(AI)边缘应用。ARC EV7x视觉处理器集成了多达四个增强视觉处理单元(VPU)和一个DNN加速器(最多拥有14080个MAC),典型条件下可在16纳米FinFET工艺技术中提供高达35 TOPS的性能,是ARC EV6x处理器的4倍。

新思科技近日推出其全新的DesignWareARCEV7x嵌入式视觉处理器系列,配备深度神经网络(DNN)加速器,适用于机器学习和人工智能(AI)边缘应用。ARC EV7x视觉处理器集成了多达四个增强视觉处理单元(VPU)和一个DNN加速器(最多拥有14080个MAC),典型条件下可在16纳米FinFET工艺技术中提供高达35 TOPS的性能,是ARC EV6x处理器的4倍。

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(图片来源:新思科技)

新思科技EV处理器产品营销总监Gordon Cooper表示,EV7x处理器是EV6x处理器的优化版本,但是不只是增加了4倍的MAC,增加MAC只是增强CNN(卷积神经网络)图形性能的一个简单部分,真正关键的是改善了外部内存访问所需的内存带宽,从而使其功耗降至最低。新型处理器处理带宽的方式使其运算能力能够扩展至100TOPS,因而能够使用更低成本的DRAM接口。

此外,需要高级图像测绘工具在增加的MAC上划分CNN图形,与EV6x处理器相比,EV7x处理器每秒帧吞吐量提升了65%。

DesignWare ARC EV7x视觉处理器的异构多核架构包括多达四个高性能VPU。每个EV7x VPU包含一个32位标量单元和一个512位宽矢量DSP,可配置为8位、16位或32位运算,用于在不同的数据流上同时进行乘法-累加。新思科技表示,该DNN加速器采用了一种特殊架构,与其他神经网络IP相比,能够更快访问内存、性能更高且功效更好。除了支持CNN,该DNN加速器还支持批量的LSTM(长短期记忆),用于需要基于时间序列的应用,例如根据观察到的路径和速度预测行人的位置。

此外,该视觉引擎与DNN加速器并行工作,使得EV7x对于自动驾驶汽车和ADAS的应用特别高效,因为此类应用中需要多个摄像头和视觉算法同时运行。

新款EV7x处理器还重视安全性,从芯片内存到视觉引擎和DNN加速器的数据传输会受到可选择的AES-XTS加密引擎的保护。该引擎可以防止训练数据集以及面部识别和视网膜扫描等个人生物数据被利用。

ARC EV7x Vision视觉处理器系列由MetaWare EV开发工具包提供支持,后者是一个基于通用嵌入式视觉标准(包括OpenVX和OpenCL C)的综合高生产力软件开发环境。该工具套件能够在EV7x处理器的视觉引擎上开发高效的计算机视觉应用,以及在专用的DNN加速器上自动映射和优化神经网络图。映射工具支持Caffe和Tensorflow框架,以及ONNX神经网络交换格式。该嵌入式ARC EV7x视觉处理器结合高性能视觉引擎和DNN加速器以及编程工具,可适用于各种视觉应用。

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