Origin E2
在功率优化的封装中实现理想性能
Origin™ E2 专为手机和边缘节点等耗电应用而设计。E2 深度学习加速器 (DLA) 无需外部 DRAM 访问，节省了系统功耗，同时提高了性能，降低了延迟，缩减了系统 BOM 成本。其高效引擎的功耗不到 1W，可实现 18 TOPS 的性能。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。
特征
规格
- 高效性能 18 TOPS/W
- 2 至 9K 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
| Compute Capacity | 2.25K, 4.5K, or 9K INT8 MACs |
| Power Efficiency | 18 Effective TOPS/W (INT8) |
| Number of Jobs | Single |
| NN Support | CNN, and other NN architectures |
| Layer Support | Standard NN functions, including Conv, Deconv, FC, Activations, Reshape, Concat, Elementwise, Pooling, Softmax, Bilinear etc. |
| Data types | INT8/INT16 Activations INT8 Weights |
| Quantization | Channel-wise Quantization (TFLite Specification) Optional custom Quantization based on workload needs |
| Latency | Optimized for smallest Latency with Deterministic Guarantees. |
| Memory | Smart On-chip Dynamic Memory Allocation Algorithms |
| Frameworks | TensorFlow, TFlite, ONNX |
| Workloads | Capable of processing 4K video & 8K images on-chip |
优势
业界领先的性能和功耗效率（高达 18 TOPS/W）
架构可满足多种计算需求。
大幅降低内存需求，无需片外 DRAM。
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。
确定的实时性能
改进了工作负载的性能，同时仍能运行多种模型。
简单的软件栈。
实现与训练好的模型相同的精度。
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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