資料介紹
對(duì)于 5G 蜂窩和機(jī)器學(xué)習(xí) DNN/CNN這 樣的計(jì)算密集型應(yīng)用,賽靈思的新型向量處理器 AI 引擎由一系列 VLIW SIMD高性能處理器構(gòu)成,可提供高達(dá) 8 倍的芯片計(jì)算密度,功耗卻比傳統(tǒng)可編程邏輯解決方案低 50%。
本白皮書探討了將賽靈思新 AI 引擎用于計(jì)算密集型應(yīng)用(如 5G 蜂窩和機(jī)器學(xué)習(xí) DNN/CNN)的架構(gòu)、應(yīng)用和優(yōu)勢(shì)。
與前幾代相比,5G 的計(jì)算密度要高 5 到 10倍;AI 引擎已針對(duì) DSP 進(jìn)行了優(yōu)化,可滿足吞吐量和計(jì)算要求,從而提供無線連接所需的高帶寬和加速速度。
許多產(chǎn)品中機(jī)器學(xué)習(xí)的采用(通常采用 DNN/CNN 網(wǎng)絡(luò)的形式)大大增加了計(jì)算密度要求。AI 引擎針對(duì)線性代數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化,可提供滿足這些要求的計(jì)算密度,同時(shí)與可編程邏輯中執(zhí)行的類似功能相比,功耗也降低了50%。
AI 引擎使用了許多程序員所熟悉的 C/C++ 范例進(jìn)行編程。AI 引擎與賽靈思的自適應(yīng)與標(biāo)量引擎集成,可提供高度靈活且功能強(qiáng)大的整體解決方案。
賽靈思產(chǎn)品在計(jì)算密集型應(yīng)用方面坐擁數(shù)十年的實(shí)施歷史,該領(lǐng)域的開拓始于 90 年代初的高性能計(jì)算 (HPC) 和數(shù)字信號(hào)處理 (DSP)。FPGA的賽靈思 XC4000 系列 FPGA 已成為支持商用和航空航天與國防無線通信系統(tǒng)數(shù)字前端 (DFE) 解決方案的關(guān)鍵技術(shù)。這些早期實(shí)踐者使用 LUT 和加法器 實(shí)現(xiàn)計(jì)算元素(例如乘法器),以構(gòu)建 DSP 功能數(shù)、FIR 濾波器和 FFT。
2001 年為 Virtex-II 系列 FPGA 開發(fā)的第一個(gè)“DSP 片”。遵照摩爾定律,賽靈思將 LUT 數(shù)量從XC4000 FPGA 中的 400 個(gè)增加到現(xiàn)有器件中的 370 多萬個(gè) LUT 和超過 12,200 個(gè) DSP 片,將可用資源增加了 9,500 多倍。隨著計(jì)算資源的不斷增加,賽靈思產(chǎn)品始終能夠提供所需的計(jì)算密度和邏輯資源,緊跟新興信號(hào)處理市場(chǎng)的步伐。
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