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Origin E1

下载 Origin E1 产品简介

针对神经网络优化的
AI 处理

艾伯德 OriginTM E1 NPU(神经处理单元)是一系列人工智能处理核心,每一个核心都针对边缘、智能手机、消费类设备等常用的一类具体神经网络进行过单独优化。 各神经网络都具有自身独特的工作负载和处理需求,通常与其他网络大相径庭。 如果未对这些独特的差异进行优化处理,则可能导致严重低效和重大开销。 艾伯德针对具体的神经网络量身打造 Origin E1 IP,推出的 NPU 不仅消耗尽可能少的硅面积和外部带宽,而且能够提供最佳的性能和利用率。 这就可以确保在门铃摄像头、家用电器、IoT 端点等功率受限的设备中实现理想的 PPA(功率、性能、范围)部署。

特征
规格
  • 1 TOPS 性能
  • 18 TOPS/W 典型功耗 (7nm)
  • >80% 平均利用率
  • 对片上内存要求极低甚至无要求
  • 针对具体工作负载调整
  • 训练好即可处理模型;无需软件优化
  • 高级激活函数内存管理
  • 低延迟
  • 硬件调度器
  • 支持标准的神经网络功能,包括卷积、反卷积、全连通、激活函数、Reshape、Concat、Elementwise、池化、Softmax、双线性插值等
  • 训练好即可处理模型,无需软件优化
  • 使用熟悉的开源平台,包括 TFlite

计算能力1 TOPS
功耗效率高效的 18 TOPS/W (INT8)
神经网络支持ResNet 50 V1, ResNet 50 V2, Inception V3, RNN-T, MobileNet V1,
MobileNet SSD, BERT, EfficientNet, FSR CNN, Unet, YOLO V3,
ShufleNet2, and others
作业数单
层支持标准神经网络功能,包括卷积、反卷积、全连通、激活函数、Reshape、Concat、Elementwise、池化、Softmax、双线性插值等
数据类型INT8/INT16 激活值
INT8 权重
量化Channel-wise 量化(TFLite 规格)
基于工作负载需求的可选自定义量化
延迟已针对最小延迟进行了优化,提供确定保证。
内存 智能片上动态内存分配算法
框架TensorFlow, TFlite, ONNX

优势

Industry-leading performance and power efficiency.

业界领先的性能和功耗效率。

Drastically reduces memory requirements.

架构可满足多种计算需求。

No DRAM required.

大幅降低内存需求,无需片外 DRAM

Drastically reduces memory requirements.

大幅减少内存需求。

Run trained models unchanged without the need for hardware dependent optimizations.

确定的实时性能。

Improved performance for your workloads, while still running breadth of models.

灵活适应不断变化的应用。

Simple software stack.

简单的软件栈。

Achieve same accuracy your trained model.

实现与训练好的模型相同的精度。

Simplifies deployment to end customers.

简化了对最终客户的部署。

好处

  • 效率:业界领先的 18 TOPS/W 可实现更高的处理效率和更低的功耗
  • 简单性:消除了复杂的编译器,降低了设计复杂度,缩减了成本,加快了上市时间
  • 可配置性:可独立配置的构建块实现了设计优化,并能进行适当规模的部署
  • 可预测性:确定的 QoS
  • 可部署性:市场上优秀的 TOPS/mm2,可确保理想的处理/芯片尺寸设计
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