FPGA 기반 신경망 가속기, GPU보다 우수

8 비트 정수 분해능을 사용하는 GoogLeNet Inception-v1 CNN으로 시연되었습니다. 초당 16.8 terra operations (TOPS)을 달성했으며, 초당 5,300 개 이상의 이미지를 추론 할 수 있습니다. 자일링스 버텍스 울트라 스케일 + XCVU9P-3 fpga. 모듈 형의 확장 가능한 접근 방식은 데이터 센터 및 지능형 카메라에 대한 추론뿐만 아니라 Fawcett에 설명되어 있으며 에지 및 클라우드에서의 개체 탐지 및 비디오 처리 응용 프로그램에 적합합니다.

DPU는 병렬 DSP 아키텍처, 분산 메모리 및 다양한 알고리즘에 대한 로직 및 연결의 재구성을 사용하여 기계 학습 애플리케이션의 신경망 토폴로지에 최적의 컴퓨팅 성능을 제공하도록 구성 할 수 있습니다.

DPU는 경쟁하는 CNN보다 50 % 이상 높은 성능을 달성하고 주어진 전력 또는 비용 예산으로 GPU를 능가한다고이 회사는 주장했다. "FPGA는 미래의 검증에 매우 유연하며 AI에서 GPU보다 성능이 뛰어나며 대기 시간은 짧아도되는 세계 최고의 플랫폼 및 아키텍처입니다."라고 Fawcett는 말합니다.

이 회사는 DPhil (옥스포드 대학에서 PhD0)을 후원하여 fpgas에 대한 심층적 인 학습 가속화 기술을 연구한다고 발표했습니다.이 작업은 Omnitek의 AI 계산 엔진 및 알고리즘 연구와 공동으로 수행됩니다.