《電子技術(shù)應(yīng)用》
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CEVA推出深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架 加快低功耗嵌入式系統(tǒng)中的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用

2015-10-25

       全球領(lǐng)先的蜂窩通信、多媒體和連接性DSP IP平臺(tái)授權(quán)廠商CEVA公司宣布推出實(shí)時(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件框架CEVA 深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CEVA Deep Neural Network, CDNN),以簡(jiǎn)化低功耗嵌入式系統(tǒng)中的機(jī)器學(xué)習(xí)部署。通過(guò)利用CEVA-XM4 圖像和視覺(jué)DSP的處理能力,CDNN使得嵌入式系統(tǒng)執(zhí)行深層學(xué)習(xí)任務(wù)的速度比基于GPU的領(lǐng)先系統(tǒng)提高3倍,同時(shí)消耗的功率減少30倍,所需存儲(chǔ)帶寬減少15倍 (注)。例如,在28nm工藝下對(duì)每秒 30幀的1080p視頻流運(yùn)行基于深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN) 的行人檢測(cè)算法,所需功率低于30mW。

153a. CDNN_media1 (PR).jpg

       CDNN具備高性能、低功率和低存儲(chǔ)帶寬特性的關(guān)健在于CEVA網(wǎng)絡(luò)生成器(CEVA Network Generator),這個(gè)專有自動(dòng)化技術(shù)能夠?qū)⒖蛻舻木W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和權(quán)重轉(zhuǎn)換為用于實(shí)時(shí)的、輕量級(jí)的定制網(wǎng)絡(luò)模型,以實(shí)現(xiàn)可以顯著減少功耗和存儲(chǔ)帶寬的更快速網(wǎng)絡(luò)模型,與原本網(wǎng)絡(luò)相比,其精度退化低于1%。這個(gè)定制嵌入就緒(embedded-ready)網(wǎng)絡(luò)一旦生成,便可使用完全優(yōu)化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network, CNN)層、軟件庫(kù)和API在CEVA-XM4圖像和視覺(jué)DSP上運(yùn)行。

       CEVA公司CEVAnet合作伙伴計(jì)劃的成員企業(yè)Phi Algorithm Solutions已經(jīng)使用CDNN實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于CNN的通用目標(biāo)檢測(cè) (Universal Object Detector)算法,用于CEVA-XM4 DSP。現(xiàn)在應(yīng)用開(kāi)發(fā)人員和OEM廠商可以把這個(gè)算法用于各種應(yīng)用,包括用于安全的行人檢測(cè)和面部檢測(cè)、先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)和基于低功耗相機(jī)功能系統(tǒng)的其它嵌入式設(shè)備。

       Phi Algorithm Solutions總裁兼共同創(chuàng)始人Steven Hanna表示:“CEVA深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架為我們基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法提供了從離線訓(xùn)練到實(shí)時(shí)檢測(cè)的快速順暢路徑,使得我們能夠在短短數(shù)天內(nèi)獲得經(jīng)過(guò)優(yōu)化的獨(dú)特目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)實(shí)施方案,并且功耗比其它平臺(tái)顯著降低。CEVA-XM4圖像和視覺(jué)DSP結(jié)合CDNN框架,是嵌入式視覺(jué)設(shè)備的理想選擇,并且為使用深層學(xué)習(xí)技術(shù)的人工智能設(shè)備在未來(lái)數(shù)年的進(jìn)步打穩(wěn)了根基。”

       CEVA營(yíng)銷副總裁Eran Briman表示:“至今為止,我們已贏得了20多項(xiàng)設(shè)計(jì),在嵌入式視覺(jué)處理器領(lǐng)域繼續(xù)領(lǐng)先業(yè)界,并且不斷提升我們的視覺(jué)IP產(chǎn)品組合以幫助客戶更快地將產(chǎn)品推向市場(chǎng)并且最大限度地降低風(fēng)險(xiǎn)。我們用于CEVA-XM4的新型深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架是嵌入技術(shù)行業(yè)中首個(gè)此類產(chǎn)品,為尋求在功率受限的嵌入式系統(tǒng)中實(shí)施可行深層學(xué)習(xí)算法的開(kāi)發(fā)人員實(shí)現(xiàn)了長(zhǎng)足的進(jìn)步。”

       CDNN軟件框架以源代碼方式提供,擴(kuò)展了CEVA-XM現(xiàn)有的應(yīng)用開(kāi)發(fā)套件 (ADK) 。它具有靈活和模塊化特性,能夠支持完整的CNN實(shí)施方案或特定層,并且可與各種網(wǎng)絡(luò)和結(jié)構(gòu)共享,比如使用Caffe、Torch或Theano訓(xùn)練框架開(kāi)發(fā)的網(wǎng)絡(luò),或?qū)S芯W(wǎng)絡(luò)。CDNN包括用于圖像分類、定位和目標(biāo)識(shí)別的實(shí)時(shí)示例模型,用于目標(biāo)和場(chǎng)景識(shí)別、先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)、人工智能(AI)、視頻分析、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)、虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)和類似的計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用。

       CEVA公司將在11月12日主辦針對(duì)實(shí)施嵌入式系統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用的實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)研討會(huì),包括深入探討CDNN。如要了解更多信息和注冊(cè)參加網(wǎng)絡(luò)研究會(huì),請(qǐng)?jiān)L問(wèn)網(wǎng)頁(yè)http://www.linleygroup.com/events/event.php?num=35.

       注:比較在最常用的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AlexNet上的運(yùn)行情況

關(guān)于CEVA公司

       CEVA公司是向移動(dòng)通信、消費(fèi)類電子、汽車及物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)中的半導(dǎo)體公司及OEM產(chǎn)商提供用于蜂窩通信、多媒體和無(wú)線連接技術(shù)的領(lǐng)先授權(quán)廠商。我們的DSP IP產(chǎn)品線包括各種全面的平臺(tái),用于終端及基站的多模2G/3G/LTE/LTE-A基帶處理、任何具備攝像頭的設(shè)備的計(jì)算機(jī)視覺(jué)及計(jì)算圖像學(xué)處理、以及面向多個(gè)物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)的先進(jìn)的音頻/語(yǔ)音處理和超低功耗Always-on/傳感應(yīng)用。在連接性領(lǐng)域內(nèi),我們提供的業(yè)內(nèi)最廣泛IP覆蓋藍(lán)牙(Bluetooth Smart 及Bluetooth Smart Ready)、Wi-Fi (802.11 b/g/n/ac 以至 4x4)以及串行存儲(chǔ) (SATA和SAS)領(lǐng)域。CEVA的IP應(yīng)用于全球三分之一的手機(jī),分別來(lái)自頂尖手機(jī)OEM廠商如三星、華為、小米、聯(lián)想、HTC、LG、酷派、中興 (ZTE)、Micromax和魅族等。


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