Паскаральнік нейроннай сеткі на базе FPGA пераўзыходзіць графічныя працэсары

Яна была прадэманстравана як GoogLeNet Inception-v1 CNN, выкарыстоўваючы васьмі бітнае цэлае дазвол. Ён дасягнуў 16,8 аперацый па тэрарызме ў секунду (TOPS) і можа зрабіць больш за 5300 малюнкаў у секунду на Xilinx Virtex UltraScale + XCVU9P-3 fpga. Модульны маштабуецца падыход робіць яго прыдатным для выяўлення аб'ектаў і прыкладанняў для апрацоўкі відэа на ўскрайку і ў воблаку, растлумачыў Фоўтт, а таксама для высновы ў дата-цэнтры і інтэлектуальныя камеры.

DPU можа быць наладжаны для забеспячэння аптымальнай вылічальнай прадукцыйнасці для тапалогій нейроннай сеткі ў праграмах машыннага навучання, выкарыстоўваючы паралельную архітэктуру DSP, размеркаваную памяць і рэканфігурацыю логікі і падключэння для розных алгарытмаў.

DPU забяспечвае больш чым на 50% большую прадукцыйнасць, чым любыя канкуруючыя CNN, і атрымлівае больш эфектыўныя графічныя працэсары пры зададзеным бюджэце харчавання або выдаткаў, заяўляе кампанія. "Fpga - гэта платформа і архітэктура, якая перамагла ў свеце, якая вельмі гнуткая для забеспячэння будучыні і можа пераўзыходзіць графічныя працэсары ў AI з меншай затрымкай", - дадаў Фоўтт.

Кампанія таксама заявіла, што фінансуе DPhil (PhD0 у Оксфардскім універсітэце) для вывучэння метадаў рэалізацыі паскарэння глыбокага навучання на fpgas. Праца будзе ажыццяўляцца ў супрацоўніцтве з уласным даследаваннем Omnitek па вылічальных рухавіках і алгарытмах AI.