1. 首页
  2. 行业资讯

LeapMind借助人工智能加速器进入IP业务

LeapMind发布一个超低功率的AI推理加速器IP产品Efficiera。

Efficiera采用LeapMind的“极低比特量化”软件技术对大量量化的模型进行了优化。它是为卷积神经网络(CNNs)设计的,这种算法通常用于图像处理和分析任务。

这是LeapMind公司的第一款硬件IP产品,不过该公司正致力于开发一种核心技术,称为极端量化技术,它在软件和硬件ip层面上运作,拥有为实际应用优化的网络和专门的编译器。

Efficiera是LeapMind的合作伙伴Alchip基于台积电(TSMC) 12nm 6T SVt制程上实现的,其效率测试芯片达到6.55 TOPS (800MHz),耗电量相当于14.8 TOPS/W。Efficiera仅占用0.442mm2的面积。(注:TOPS是处理器运算能力单位,表示每秒钟可以进行1万亿次运算。)

LeapMind公司的核心技术是“极低比特量化”技术,它将模型量化到1或2比特精度。

量化是减少神经网络模型中用于参数的比特数的过程,它可以极大地提高性能,因为它减少了内存带宽并提高了计算效率。然而,将所有数字减少到1、2或4位的代价是整体预测的准确性。因此,以实际的方式进行极端量化需要从零开始重新训练模型,以优化预测精度,通常是通过增加网络的大小来进行补偿。如果处理得当,这种软件操作可以在应用程序中节省大量的计算和电源。

LeapMind公司表示,他们与Alchip公司合作生产的Efficiera测试芯片,并没有使用尖端的半导体制造工艺或专门的电池库来优化与卷积运算相关的功率效率和硅区。使用测试芯片测量的所有性能优势都归结于其专有的量化方法。LeapMind公司指出,因此有进一步提高电力效率的空间,如果需要的话。

Efficiera应用场景

Efficiera的目标应用:(左-右)危险接近检测,图像/视频噪声降低,图像/视频超级分辨率。(图片来源:LeapMind)

Efficiera适用于低功耗、低成本的边缘设备,如家用电器、工业机器、安全摄像头和机器人。它适用于加速视频处理的应用,如危险检测、图像降噪和人工提高镜头分辨率(超分辨率)。

扫码关注尚为网微信公众号

尚为网微信公众号
每天发布半导体汽车电子最新资讯和前沿技术,关注一波,没准就用上了。

原创文章,作者:sunev,如若转载,请注明出处:https://www.sunev.cn/news/604.html

发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注