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Origin E2

下载 Origin E2 产品简介

优化功耗和面积的最佳AI 推理引擎

OriginTM E2 系列 IP是业内先进的针对功耗和面积进行了优化的神经处理单元 (NPU),适用于智能手机和各类边缘电子设备。Origin E2 系列密切关注处理器利用率和内存要求,从而降低系统功耗,优化性能并减少延迟。E2 的性能可灵活配置,支持 1 TOPS 到 20 TOPS 的各种应用。

 

原生运行:一种新的NPU范式

典型的 AI 加速器通常还是基于CPU(中央处理器)或 GPU(图形处理器)的架构,依靠复杂的软件栈将神经网络转换为一长串基本指令。这些指令往往执行效率低,处理器利用率低(在 20% 到 40% 之间)。艾伯德采用创新技术,将 Origin 设计为专用 NPU,直接使用元数据高效执行神经网络,可实现平均高达 80% 的处理器持续利用率。元数据中包含了每一层的功能(例如卷积或池化)和其他重要细节(例如卷积的大小和形状)。Origin NPU无需对训练好的神经网络作出任何更改,对模型准确度影响极小。此方法可大幅简化软件栈。且艾伯德提供功能强大的、基于 Apache TVM 的软件栈。艾伯德的原生执行范式可简化新模型的采用,并加速产品上市时间。

 

市场领先的能效

要理解不同 NPU 之间的相对能效不是一件简单的事情。艾伯德的 Origin 系列产品具有市场领先的能效,平均能耗值为 18 TOPS/W(采用 TSMC 7 纳米工艺,在 1GHz 系统时钟下以 INT8 精度运行 ResNet50),这里没有用到任何稀疏化、压缩或剪枝技术。艾伯德的产品能够支持所有这些技术,从而进一步提高能效。Origin 多次被评为卓越的节能型 NPU

在下面来自客户报告的示例中,客户将艾伯德 NPU 的功耗与之前使用的相同神经网络 (NN) 的 NPU 解决方案进行了对比。两款 NPU 都使用相同的制成,这样的直接比较能够显示出艾伯德 NPU 的真实节能数据。结果显示,在不牺牲精度、尺寸或性能的前提下,艾伯德 NPU 可节能 50% 以上。

 


广泛支持各种神经网络

人工智能是一门快速发展的科学,几乎每天都有新的神经网络发布。艾伯德的 Origin E6 NPU 支持 RNN、CNN、LSTM 和其他类型神经网络, 包括 Inception、MobileNet、YOLO v3、FSRCNN、EfficientNet、Unet 和 Transformer, 而且输入信号分辨率可高达 8K。此外,Origin 还支持定制和专有网络,并为您的设计提供支持未来新网络的能力。

 

针对特定需求进行优化

虽然市场上有许多通用 AI 处理器,但通用解决方案普遍效率欠佳。通用 AI 处理器通常面积较大,超出特定应用所需的尺寸,同时还会消耗更多的功率。Origin E2 IP 核心针对客户的特定应用领域和功率要求进行了优化。无论是针对特定的单个或系列网络进行性能优化,调整大小满足芯片面积限制,还是通过配置来满足系统功耗要求,E2 都能够提供优化的 PPA(功耗、性能、面积)。艾伯德通常仅需其他 NPU 芯片面积的一半,即可实现卓越性能。在设计过程中,艾伯德与客户密切合作,了解客户的特定应用需求和限制,并在交付 IP 之前提供周期准确的 PPA 估计。

 

经过硅验证并部署于数百万台消费类产品 

选择不同的 AI 处理器,可能“成就或毁掉”一款设计。艾伯德的 Origin IP已在先进制程节点中经过硅验证,并已在全球数百万台消费类设备中成功部署。

特征
规格
  • 高效性能 18 TOPS/W
  • 0.5 至 10K INT8 MACS 的可扩展性能
  • 可在片上处理实时高清视频和图像
  • 高级激活内存管理
  • 低延迟
  • T可针对特定工作负载进行调整
  • 用于神经网络的硬件调度器
  • 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
  • 训练好即可处理模型,无需软件优化
  • 使用熟悉的开源平台,如 TFlite
  • 以软 IP 提供:可移植到任何工艺

计算能力0.5K 至 10K INT8 MACS
功耗效率高效的 18 TOPS/W (INT8)
作业数单
神经网络支持CNN, RNN 和其他神经网络架构
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INT4/INT8/INT16 激活值/权重 & 激活值/权重
量化Channel-wise 量化(TFLite 规格)
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
工作负载可在片上处理 4K 视频和 8K 图像

优势

Industry-leading performance and power efficiency.

业界领先的性能和功耗效率(高达 18 TOPS/W)

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.

无任何变动即可运行训练好的模型,并且无需依赖硬件的优化。

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.

改进了工作负载的性能,同时仍能运行多种模型。

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
  • 可扩展性:从 1 至 20 TOPS,单个可扩展架构即可满足广泛的应用性能要求
  • 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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