增強的DesignWare EV6x系列可為實時視覺處理提供高達每秒4.5 TeraMAC的計算能力

　　亮點：

　　·DesignWare EV6x Vision Processor集成了多達4個512位向量DSP和1個CNN引擎，為各種當(dāng)前和新興的嵌入式視覺應(yīng)用提供可擴展性能

　　·含專用可編程CNN引擎的EV6x處理器支持所有CNN圖形

　　·MetaWare EV Development Toolkit是一套支持OpenCL C,、OpenVX和OpenCV的工具,，可簡化應(yīng)用軟件的開發(fā)

　　·MetaWare EV Development Toolkit中的新CNN映射工具可將處理任務(wù)自動分派給可用的硬件資源,，以便加快執(zhí)行速度

　　新思科技（Synopsys, Inc.，納斯達克股票代碼：SNPS）日前宣布：已經(jīng)增強了DesignWare? EV6x Vision Processor中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）引擎,，以應(yīng)對高性能嵌入式視覺應(yīng)用越來越高的視頻分辨率和幀率要求,。在實施16nm FinFET制程技術(shù)時，通常條件下,，CNN引擎可提供高達每秒4.5 TeraMAC的計算能力,，其性能是以前的Synopsys CNN引擎的4倍。它還支持系數(shù)和特征映射壓縮/解壓縮,，以降低數(shù)據(jù)帶寬要求,，降低功耗。視覺CPU從一個向量DSP擴展到四個向量DSP，可與CNN引擎并行運行,，從而為高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）,、視頻監(jiān)控、增強現(xiàn)實和虛擬現(xiàn)實,、同步定位與建圖（SLAM）等一系列高性能嵌入式應(yīng)用提供最大的吞吐量,。

　　Morpho US, Inc.副總裁Toshi Torihara表示：“在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，嵌入式視覺應(yīng)用核心的技術(shù)需求需要提供將高精度和高性能與低功耗和小面積相結(jié)合的解決方案,。DesignWare EV6x Vision Processor獨特地結(jié)合了向量DSP和可編程CNN引擎,，支持設(shè)計人員在其嵌入式設(shè)備中實施視覺功能，該嵌入式設(shè)備的性能效率高于基于CPU和GPU的替代方案,?！?/p>

　　DesignWare EV6x處理器系列集成了標量、向量DSP和CNN處理單元,，可進行高度準確,、快速的視覺處理。EV6x支持所有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),，包括AlexNet、VGG16,、GoogLeNet,、Yolo、Faster R-CNN,、SqueezeNet和ResNet等受歡迎的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),。設(shè)計人員可以在EV6x的12位CNN引擎上運行原本為32位浮點硬件準備的CNN訓(xùn)練圖形，從而在維持相同的檢測精度時顯著降低其設(shè)計的功耗和面積,。在使用16-nm FinFET制程技術(shù)實施時（最糟的情況下）,，引擎提供高達每秒每瓦2,000GMAC的能效。EV6x的CNN硬件還支持為8位精度訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),，以利用內(nèi)存帶寬較低,、圖形類型功耗要求較低的優(yōu)勢。

　　為了簡化應(yīng)用軟件開發(fā),，有一套全面的工具和軟件支持EV6x處理器,。最新版本DesignWare ARC? MetaWare EV Development Toolkit包括CNN映射工具，它能分析使用Caffe和Tensorflow等受歡迎的框架訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),，并自動生成用于可編程CNN引擎的可執(zhí)行文件,。為了盡可能靈活和防止過時，該工具還能在視覺CPU和CNN資源間分配計算,，以支持新興的全新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法以及客戶特定的CNN層,。結(jié)合基于OpenVX?、OpenCV和OpenCL C嵌入式視覺標準的軟件開發(fā)工具，MetaWare EV Development Toolkit允許設(shè)計人員擁有加速嵌入式軟件開發(fā)所需的全套工具,。

　　Synopsys IP營銷副總裁John Koeter表示：“隨著高性能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人工智能應(yīng)用中變得更加普及,，設(shè)計人員需要硬件技術(shù)和軟件技術(shù)才能按時提供支持視覺的SoC。憑借經(jīng)過硅驗證的EV6xVision Processor的性能和功能增強,，設(shè)計人員可以更有效地設(shè)計和部署基于機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用,，使這些應(yīng)用具有在市場中脫穎而出所需的性能和能效?！?/p>

　　可用性與資源

　　含可選嵌入式CNN引擎的DesignWare EV61,、EV62和EV64處理器計劃于2017年8月發(fā)售。MetaWare EV Development Toolkit現(xiàn)已發(fā)售,。對套件的CNN映射工具中TensorFlow框架的支持計劃于2017年10月提供,。