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AI时代进一部发展需要的新架构概述

2018-04-14 09:13 次阅读

AI时代进一部发展需要的新架构概述

视觉应用与人工智能(AI)正朝着精细化的方向发展,其背后的多种推动力中,最重要的两种是高端智能手机的先进功能以及ADAS(高级驾驶辅助系统)/自动驾驶技术。

智能手机的面部识别功能需要同时调用视觉与AI处理两种技术,而且技术难度不断增加。最难的部分在于非理想状态下的面部识别,如侧脸、戴帽子、部分脸被围巾遮盖等。为此,智能手机的摄像头变得越来越精细,采用多种传感器实现高动态范围图像(HDR)、双摄变焦、图像稳定等功能。

第二个推动力,即ADAS,它的设计需要满足两大需求。第一个是面向特定功能的性能要求,比如行人侦测、驾驶员注意力监控、道路偏离预警;第二个是降低功耗。大多数芯片都安装在空气流通较差的环境(没有风扇),甚至极端温度环境,如前挡风玻璃上后视镜的背面。

还有一些其他驱动因素,如虚拟现实、增强现实、机器人、无人机、监控摄像头等技术的发展,它们的需求与上述场景大同小异。

上述功能、视觉和AI技术通常被集成到单独的摄像头管道,从降噪、视觉后处理等任务开始,再到图像分类和分割。有时候,AI需要先完成场景分类,然后再执行HDR或Bokeh焦外成像(模糊处理在日语里被称作 boke)等精细图像处理任务。

总体看来,目前有以下三种技术需求:

将视觉和AI处理集成在单一DSP

提升性能

极低功耗的限制

为了满足这三种技术需求,新一代Tensilica Vision处理器应运而生。

全新Tensilica Vision Q6简介

提高性能,我们考虑了下面几套可选方案:

增加SIMD宽度或VLIW槽的数量。但是这样会增加编程难度,因为很多闲散资源无法有效利用。简单地增加算力比有效地利用算力要简单。

多核。可以立马将可用处理能力提高一倍(或更多),但是需要两倍的本地内存,而且很难做到每个核计算负载的平衡

升频。显而易见的提高性能的方法,但代价是面积(成本)和功耗的增加

打造更高性能的新架构

AI时代进一部发展需要的新架构概述

Cadence决定采取第四种方案。全新Vision Q6 DSP是第五代产品,面向视觉和AI 应用量身打造,采用13级流水线,16nm工艺下可实现1.5GHz处理器频率。较上一代P5,相同版图面积条件下的频率提升达50%。峰值性能的效率提高1.25倍。采用标准图像处理内核时,性能提升可达2倍。

流水线构成如下:

指令前端(3级)

指令解码与分派(2级)

AR/标量整数管道(5标量寄存器/标量流水线)

矢量DSP(3级)

读取和写入会在指令解码一级完成后分别进行。同时,矢量执行和标量执行也分开进行,这样可以提高标量性能,并提供了增加标量cache的机会。该cache可以提高标量处理能力50%,而且存储器速度越慢,cache优势就越明显(与没有cache的情况相比)。

Q6的另一个新特色是添加了一个分支预测。流水线越深,这个功能就越重要,因为一旦错过就必须清空并重新填充流水线。

Q6与P6向上兼容,为P6写的任何代码都可以无需修改在Q6上运行。但是Q6有一些新指令无法在P6上运行。

AI时代进一部发展需要的新架构概述

凭借AXI4互联技术,Q6可以在多处理器环境中运行。用户不仅可以使用多个Q6 核,在VQ6的系统中增加VisionC5来分担AI的处理。

Q6编程

AI时代进一部发展需要的新架构概述

在芯片上设计一大堆高性能处理资源是很容易的,但程序员可能最终无法从高层软件开发中获得这些处理资源。AI采用多种框架,Q6可以实现以下功能:

安卓神经网络:在安卓平台(即非苹果智能机)上实现本地AI应用

TensorFlow、TensorFlow Lite、Caffe

定制层支持:用户可以在标准网络基础上自行添加特殊功能

支持多种标准神经网络(MobileNet、Inception、Resnet、VGG、Segnet、FCN、YOLO、RCNN、SSD等)

安卓神经网络(ANN)相对比较新,去年10月刚刚发布,到现在也就半年的时间。ANN提供的神经网络API可以让开发者无需关注具体AI处理是在应用处理器(通常是高端ARM处理器)还是在专有的AI DSP上执行。。Q6支持运行在安卓8.1系统(Oreo)的ANN,可实现实时的优化执行。右图显示的是ANN各组件的协作方式。作为专用处理器(也可称DSP,术语不同而已)的Q6位于流程的中心。

AI时代进一部发展需要的新架构概述

上图中显示的是现有Tensilica AI工具链,也称为XNNC(Xtensa神经网络编译器)。该工具链需要一个神经网络描述符(在Caffe或Tensorflow框架下)将其编译成可以在Q6(或P6、C5)上运行的代码。它可以自动处理许多管理工作,如DMAtile管理。Tensilica AI处理技术采用8位定点权重,但经过几年的发展,32位浮点和8位定点也能实现同样的精度了(约0.5%量子化误差),其好处就是可以节省大量的功耗和面积。

对于HDR、语音身份认证、图像稳定等特殊算法,Cadence正与相关领域的合作伙伴展开广泛合作。我们还是Khronos公司OpenVX工作组的负责人,推动视觉处理分流标准的开发。

原文标题:新的AI时代需要新架构:Tensilica Vision Q6

文章出处:【微信号:gh_fca7f1c2678a,微信公众号:Cadence楷登】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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