Origin E2

优化功耗和面积的最佳AI 推理引擎

Origin^TM 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。