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LeapMind宣佈推出超低功耗AI推理加速器IP產品「Efficiera v2版本」

本文作者:LeapMind       點擊: 2021-12-01 09:58
前言:
基於v1版本使用記錄和市場評價進行了完善,可應用於更多實際產品
2021年12月1日--邊緣AI標準的領先公司LeapMind Co., Ltd.今天宣佈推出其正在開發和授權的超低功耗AI推理加速器IP產品「Efficiera」v2版本(以下簡稱v2)。LeapMind於2021年9月發佈了Efficiera v2的測試版,收到了許多公司的Beta測試和反饋,包括SoC芯片供應商和終端用戶產品設計師。Efficiera v2計劃於2021年12月上市,如果感興趣,請咨詢business@leapmind.io
 
LeapMind首席執行官Soichi Matsuda表示:「去年,我們正式推出了Efficiera v1商業版本,許多公司參與了評估,到2021年9月底,我們與8家日本國內公司簽訂了授權協議。我們明確地感受到公司'向世界普及使用機器學習的新設備'的理念正在通過v1產品穩步發展。我們將進一步推動技術創新,擴大產品陣容,繼續努力推廣人工智能。」
 
Efficiera v2根據v1的使用記錄和市場評價,擴大了可用於更廣泛性能和更多實際產品的應用範圍,同時保持了最小的電路規模。產品完善度得到進一步提升。 
Efficiera v2概念
 
LeapMind總監兼首席技術官Hiroyuki Tokunaga博士表示:「自去年v1發佈以來,我們加強了設計/驗證方法和開發過程,目的是『開發世界上最節能的DNN加速器』。我們一直在開發v2,以期達到ASIC和ASSP的採用要求。我們還在深度學習方面開發了一個推理學習模型,以最大程度擴大超小量化技術的好處。LeapMind的最大優點是,我們可以提供一種技術來掌握這兩大優勢。」
 
Efficiera v2的主要規格和特徵
A. 擴大應用範圍,覆蓋更廣泛的性能,同時保持最小的電路規模。
 
硬件功能
-- 通過多路復用MAC陣列+多核,性能可擴展性可達48倍
V2使您將卷積管道中的MAC陣列數量增加到v1的三倍 (x1,x4可選擇),並通過支持您最多選擇4個核心來進一步擴大性能可擴展性。
-- 除卷積和量化之外,硬件執行跳過連接和像素嵌入
1. 跳過連接是多層CNN(卷積神經網絡)中常用的一種操作(v1中由CPU執行) 
2. 像素嵌入是一種量化輸入數據方法
-- 使用與Efficiera 1中配置相同的資源
1. 由於存在可以創造價值的應用,僅僅因為AI功能可以在有限規模的FPGA設備上實現。 
2. LeapMind分析了一個實用深度學習模型的執行時間,仔細選擇了更多硬件功能。

集成進SoC芯片
-- AMBA AXI接口
AMBA AXI繼續作為外部接口使用,而且當接口被看作黑盒子時與以前一樣,很容易從現有設計中遷移。
-- 單時鐘域
FPGA中的目標頻率
-- FPGA的工作頻率與以前相同,雖然不同設備有所不同,但預計約為150至250MHz。
1. 256 GOP/秒,@125MHz(1核) 
2. 高達12 TOP/秒,@250MHz(2核)
-- 作為加密RTL提供
B. 通過改進設計/驗證方法和審核開發過程,我們確保了質量不僅適用於FPGA,也適用於ASIC/ASSP。
C. 開始提供一個模型開發環境(NDK),使用戶能夠為Efficiera開發深度學習模型,迄今為止只有LeapMind實現了這項工作。
-- 為Efficiera創建超小量化DL模型所需的代碼和信息包
-- 如果您是GPU深度學習模型的開發者,您可以立即使用它
-- 深度學習框架支持PyTorch和TensorFlow 2
-- 學習環境是一個配備GPU的Linux服務器
-- 推理環境是一種配備Efficiera的設備
-- 提供來自LeapMind的支持

Efficiera簡介
Efficiera是一種專為CNN推理處理設計的超低功率AI推理加速器IP,在FPGA或ASIC設備上以電路形式運行。「極低比特量化」技術將模型量化到 1 或 2 比特,最大限度地提高了佔大部分推理處理的卷積功率和面積效率,而不需要先進的半導體生產工藝或特殊的單元庫。通過使用該產品,深度學習功能可以集成到各種邊緣設備中,包括消費電子產品(如家用電器)、工業設備(如建築機械、監控攝像機、廣播設備),以及受功率、成本和散熱限制的小型機器和機器人,這在過去技術上很困難。產品網站:https://leapmind.io/business/ip/
 
LeapMind簡介
LeapMind成立於2012年,秉承「向全世界推廣採用機器學習的新設備」的企業理念。截止日前,公司已募集投資總額達49.9億日元。公司在極低比特量化方面具有獨道技術,可以使深度學習變得更有效率,目前已擁有與150多家主要從事製造業(含汽車行業)的公司的項目合作記錄。此外,基於開發軟件和硬件的經驗,LeapMind還正在開發其Efficiera半導體IP。
 
 

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