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可为任何应用进行扩展的
AI 加速器平台

艾伯德的统一计算流水线架构 IP 支持高效的硬件调度和高级内存管理，从而实现优秀的端到端低延迟性能。该架构已在数学上被证明，为神经网络 (NN) 执行使用的内存最少。我们的 Origin™ 深度学习加速器 IP 使系统设计人员能够满足一系列低延迟、节能和高性能要求。这将大幅降低芯片面积，减少 DRAM 访问，提高带宽，节省功耗，并显著提高性能。由于神经网络会生成大量中间数据，因此，通过尽量减少内存，可以在片上实时运行高分辨率神经网络处理，如 4K/8K 视频。艾伯德 Origin 以理想的 IP 大小提供卓越性能，易于集成和扩展，并可根据您的独特需求进行定制。对于功率受限的应用，如耳机和智能扬声器，我们提供 TimbreAI T3，这是一款超低功率 AI 推理引擎，专为音频降噪而设计。

艾伯德的 Origin 架构允许设计人员在无需改变的情况下运行训练好的神经网络，而不需要针对硬件进行特定的优化。

Origin 使 AI 硬件和软件工程师能够实现更高的精度和可预测的性能。原生数据包执行架构可实现简化的软件环境，从而降低设计复杂性并简化集成工作。

Origin 可实现高达 128 TOPS 的持续性能，典型利用率达到 70 至 90%（在运行诸如 ResNet 之类常见 AI 工作负载的硅中测量）。其性能和利用率处于业内一流水平，让用户能够以比其他解决方案更低的功耗运行 AI 模型。在第三方测试中，艾伯德的架构已经过硅验证，可以达到 18 TOPS/W 的效率。Origin 在图像相关的任务方面表现出色，如计算机视觉、图像分类和目标检测。此外，它还能够执行与 NLP（自然语言处理）相关的任务，如机器翻译、句子分类和生成。Origin 以非常小的内存占用提供确定的性能和可扩展的片上执行能力，并可从 DRAM 带宽很少或没有 DRAM 带宽的边缘解决方案扩展到高性能应用，如自动驾驶和云应用，而不需要其他解决方案所需的软件膨胀。简单而言，Origin 产品系列为寻求单一 DLA 架构的工程师提供理想的解决方案，该架构可以根据各种应用要求轻松扩展，同时保持理想的处理能力、功耗和面积。

艾伯德的 4 个 Origin 神经网络引擎 IP 产品系列可以进行调整，以满足任何人工智能应用的需求。在下文了解有关艾伯德 Origin E1, Origin E2, Origin E6, 和 Origin E8 的详情。

Origin E2

Origin E2 专为手机和边缘节点等功耗敏感型设备中的单作业 AI 应用而设计。Origin E2 仅使用片上内存，消除了对外部 DRAM 访问的需求，在提高性能的同时节省了系统功耗，降低了延迟，并缩减了系统 BOM 成本。Origin E2 可针对特定工作负载进行调整，从而为独特的应用要求提供理想的性能配置文件