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透過神經網路加速器 助長嵌入式設備的AIoT效能

Imagination Technologies視覺及AI部門資深總監Andrew Grant。

伴隨AI熱潮延燒,加上Silicon密度不斷提升、運算成本持續下探,Imagination Technologies視覺及AI部門資深總監Andrew Grant指出有一場革命正進行,肇因於行動消費者的需求驟增,導致專用神經網路加速硬體逐步進入大眾市場;但他認為,「行動」並非神經網路與深學習所能擴展的唯一市場,而會無所不在地出現於人們日常生活。

「AIoT實現新世界,而背後重要的驅動力,即是低功耗嵌入式AI,只因它帶動邊緣運算興起。」Andrew Grant說,所謂嵌入式人工智慧,就是把AI演算法放進嵌入式設備;需要使用邊緣運算的場景愈來愈多,遍佈不同領域,譬如IoT領域的智慧城市、智慧建築應用,汽車領域的自動緊急煞車、車道偏離警示等應用,及工業機器人領域的瑕疵檢測、情境感知等應用。

綜觀AIoT應用題材,「智慧汽車」無疑是最受矚目的焦點,一旦透過AIoT串聯車、雲、城市基礎設施(監控攝影機)、V2X/V2V各方資訊,便可即時執行AI推論,完美實現先進駕駛輔助系統(ADAS)、自駕車等應用目標。Imagination已針對智慧汽車需求,發展出可部署於汽車駕駛艙的PowerVR視覺及AI應用方案,其內含GPU、CPU及神經網路,可直接滿足碰撞偵測、駕駛員監控、抬頭顯示器等功能需求。

Andrew Grant指出,從數位駕駛艙/HMI、ADAS推進到自駕車,意謂汽車對於確保安全性與可靠度的需要愈來愈高,相對來說,每輛車必須擁有的螢幕數量、IC數量及計算能力,同步呈現大幅飆升之勢,因而帶動GPU、神經網路加速器(NNA)的市場需求水漲船高,特別是NNA,可望為AI應用帶來莫大的可擴展性。

Andrew Grant說明,之所以需要採用NNA,係因神經網絡需要高頻寬、高計算力的支持,而專用的NNA架構正是完美解決方案,最能符合SoC設計中最重視的成本效益原則。以Imagination最新款的PowerVR Series3NX而論,其效能小至0.6 TOPS、大到160 TOPS,支持範圍甚廣且性能甚高,可望促使各種嵌入式設備大規模採用 AIoT。


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