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j9.com九游会-解读|Arm机器学习处理器的独特之处
时间:2021-03-29 来源:首页 浏览量 8008 次
本文摘要:的功能与罕见的神经框架紧密结合,增加了网络部署成本,缩短了上市时间。

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的功能与罕见的神经框架紧密结合,增加了网络部署成本,缩短了上市时间。【图片来源: Arm Community所有者: Arm Community】再看看这个处理器的参数:性能: CPUs、GPUs、DSPs获得了大幅提升力,最多5 TOPs/W的加速器。网络反对:处理各种风行的神经网络。

还包括用于分类、物体观测、图像增强、语音识别、自然语言解读的卷积层(CNNs )和迭代(RNNs )。安全性—用作Arm TrustZone体系结构的基础,可持续执行大于攻击面。可扩展性:多核扩展使一个群集至少有8个NPUs和32个TOPs,网格装备至少有64个NPUs。

神经框架反对:与现有框架密切建立:由TensorFlow、TensorFlow Lite、Caffe、Caffe 2及其他ONNX建立的框架。Winograd卷积:与其他NPUs相比,通常的过滤器速度提高了225%,需要在更小的区域获得更高的性能。内存传输:利用各种传输技术,使系统内存的比特率最小化。

异构ML计算:针对Arm Cortex-A CPUs和Arm Mali GPUs进行了优化。开源软件功能:由于Arm NN的反对而增加成本,避免瞄准。

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为了使开发人员和未来的开发人员变得出色,该ML处理器构建了管理整个网络的持续运行和迭代、在后台迁移数据和移动到主存储器的DMA(Direct Memory Access ) 另外,板上的内存允许在中央存储权重和特征图,增加外部存储器的通信,缩短电池寿命,这再次接受消费者想要的标准用户体验。重要的是,这款ML处理器足够灵活,可以反对市场需求更高的用例,可以运营更多、更大的发行特性。一个集群可以搭载8个核心,具有32 TOP/s以上的性能。

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或者在网格部署中超过64 NPUs。最后,该ML处理器增强了性能,提高了效率,增加了网络部署成本,另外,通过相同的功能和可编程引擎的密切结合,使固件随着新功能的开发而改版,使该设计过时。总之,通过能力、效率、灵活性三者的融合,这个ML处理器在边缘定义ML推理小说的未来,让开发者建立今天最好的用户体验,同时满足未来用例市场的需要。


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