FPGA oinarritutako sare neuronal azeleragailuak GPUak gainditzen ditu

GoogLeNet Inception-v1 CNN gisa frogatu zen, zortzi biteko osoko bereizmena erabiliz. 16,8 terra operazio segundoko (TOPS) lortu zituen eta segundoko 5.300 irudi baino gehiago inferi daitezke Xilinx Virtex UltraScale + XCVU9P-3 fpga batean. Ikuspegi modularra eta eskalagarria, objektuak detektatzeko eta bideoak prozesatzeko aplikazioetarako egokia da ertzean eta hodeian, azaldu du Fawcett-ek, baita datu zentroetan eta kamera adimentsuetan inferentzia egiteko ere.

DPU konfigura daiteke errendimendu neurologikoko aplikazioetan sare neurologikoko topologiei buruzko konputazio errendimendua eskaintzeko, DSP arkitektura paraleloa erabiliz, memoria banatua eta logika eta konektibitatea berriro konfiguratzeko algoritmo batzuetarako.

Konpainiak esan du konpainiak DPUk% 50 baino handiagoa lortzen duela lehian dauden edozein CNNk eta kanpoko GPUak egiten dituela. "FPga mundu-mailako joera duen plataforma eta arkitektura da, etorkizunean probatzeko oso malgua dena eta AI-ko GPUak gainditzen ditu, latentzia txikiagoa du", gehitu du Fawcett-ek.

Horrez gain, konpainiak jakinarazi du DPhil (Doktore00a Oxford Unibertsitatean) babesten duela fpgas-en ikaskuntza sakona azkartzeko teknikak aztertzeko. Lana Omnitek-ek AI konputagailuen motorrak eta algoritmoak ikertzeko lankidetza izango du.