文档介绍：神经网络协同处理器降低视觉处理功耗
嵌入式视觉(EV)系统的成长正推动对于更高性能与节能的视觉处理能力需求。包括AMD、CEVA、ImaginaTIon、英特尔(Intel)、Nvidia以及ARM的授权客户等业界多家公司均积极因应这一成长中的趋势,利用FPGA、FPGA/MPU组合、GPU与专用异质多核心等各种不同的硬体,为设计任务实现最佳化。
新思科技(Synopsys Inc.)日前发布另一种解决方案——DesignWare EV处理器核心(IP)系列,专为整合于具有多颗CPU的SoC而设计,无论是采用来自ARM、英特尔、ImaginaTIon MIPS或PowerPC等其他CPU均可相容。
该IP核心系列目前包括EV52与EV54两款可为视觉运算应用最佳化的产品,采用28nm制程制造。EV52搭载基于该公司ARC指令集的双核心 RISC处理器,以高达1GHz的频率作业;而EV54则采用四核心建置,提供较EV52更高的性能。两款产品均内建2-8个可编程配置的物件侦测引擎处理单元(PE)。
Synopsys的视觉处理器结合基于ARC的RISC核心,以及卷积神经网路侦测引擎处理单元。
EV52和EV54处理器利用‘卷积神经网路’(CNN)演算法——从人脑处理视觉资讯方式取得灵感,N利用前馈人工神经网路,其中,个别神经元以一种反应视线内重叠区域的方式拼接排列。这种重叠是人眼得以追踪动作、辨识环境变化、区别不同物体以及反应脸部表情细微变化的重要关键。
Synopsys DesignWare ARC处理器资深产品行销经理Mike Thompson介绍:“该EV处理器系列是专为以1,000GOPS/N计算而设计的,它仅需使用约竞争视觉方案一小部份的功耗,即可为一系列广泛的物件应用实现更迅速与准确的侦测。”
Thompson指出,“虽然有多种视觉辨识演算法竞相争宠,N具有最重大进展,而且也是目前我们看到在目标应用中最佳的物件辨识方案,可作为相机、可穿戴式装置、家庭自动化、DTV、虚拟实境、游戏、机器人、数位看板、医疗与车载资讯娱乐系统等目标应用的理想选择。”
Synopsys目前正与嵌入式视觉市场中的多家厂商合作,包括Nvidia、CEVA、微软(Microsoft)等。然而,N能够取得超过95%的准确结果,但问题仍取决于如何在市场可接受的功耗/性能范围内达到这样的准确度。
Thompson表示,通用处理器(GPP)虽可用于视觉处理,但由于缺乏先进的数学运算资源而使其速度过于缓慢;绘图处理器(GPU)虽然有必要的数学运算资源,但却缺少有效移动视觉资料的能力,使其视觉性能相对较低而功耗相对较高。
“N成本降低到可负担的范围,以及可应用在消费产品的功耗水平。”Thompson以一系列典型物件侦测与手势办识应用的比较为例表示,EV处理器执行视觉任务的功耗大约比其他视觉解决方案的功耗更低5倍。采用内建EV处理器的SoC以每秒30格的视讯处理速率执行一项脸部侦测任务时,大约仅需175mW的功耗。相形之下,如果采用GPU来执行相同任务的话,至少需要更高8-10倍的功耗。
以每瓦数十亿次作业为衡量基准,EV处理器(最右)的执行效率超越了其他视觉方案的物件侦测与分析能力。
N演算法
为了将1或多个EV处理器整合