2017年5月4日，中國上?！请娮樱绹鳦adence公司，NASDAQ:CDNS）今日正式公布業(yè)界首款獨立完整的神經網絡DSP—Cadence?Tensilica?VisionC5DSP，面向對神經網絡計算能力有極高要求的視覺設備、雷達／光學雷達和融合傳感器等應用量身優(yōu)化。針對車載、監(jiān)控安防、無人機和移動/可穿戴設備應用，VisionC5DSP1TMAC/s的計算能力完全能夠勝任所有神經網絡的計算任務。如需了解更多內容。

新聞要點：

完整獨立的DSP核心，全面支持各級神經網絡層

芯片面積不到1mm2，計算速度可達每秒1TeraMAC（TMAC）

通用的可編程解決方案，為未來而生，滿足不斷演進的技術需求

為視覺設備、雷達／光學雷達和融合傳感器應用度身優(yōu)化

隨著神經網絡應用的日益深入和復雜，對計算的要求也與日俱增；同時，神經網絡的自身架構在不斷更新?lián)Q代，新網絡、新應用和新市場也層出不窮。上述趨勢之下，業(yè)界亟需一款針對嵌入式系統(tǒng)量身定制的高性能、通用型神經網絡解決方案，不僅應該具備極低的功耗，還應擁有高度的可編程能力，以適應未來變化，降低風險。

神經網絡DSPvs.神經網絡加速器

基于攝像頭的視覺系統(tǒng)在汽車、無人機和安防領域最為常見，這種架構需要兩種最基礎的視覺優(yōu)化計算模式。首先，利用傳統(tǒng)視覺算法對攝像頭捕捉到的照片或圖像進行增強；其次，使用基于神經網絡的認知算法對物體進行檢測和識別?，F(xiàn)有的神經網絡加速器解決方案皆依賴與圖像DSP連接的硬件加速器；神經網絡代碼被分為兩部分，一部分網絡層運行在DSP上，卷積層則運行在硬件加速器上。這種架構不但效率低下，且耗能較高。

VisionC5DSP是專門針對神經網絡進行了特定優(yōu)化的DSP，可以實現(xiàn)全神經網絡層的計算加速（卷積層、全連接層、池化層和歸一化層），而不僅僅是卷積層的加速。因此，主視覺／圖像DSP能力得以釋放，獨立運行圖像增強應用，VisionC5DSP則負責執(zhí)行神經網絡任務。通過移除神經網絡DSP和主視覺／圖像DSP之間的冗余數(shù)據(jù)傳輸，VisionC5DSP的功耗遠低于現(xiàn)有的神經網絡加速器。同時，VisionC5DSP還提供針對神經網絡的單核編程模型。

“我們的很多客戶都在糾結如何選擇理想的神經網絡平臺，畢竟一款產品的開發(fā)可能耗時數(shù)年，”Cadence公司Tensilica事業(yè)部市場高級總監(jiān)SteveRoddy表示?！半S時在線（always-on）嵌入式系統(tǒng)的神經網絡處理器不僅需要低功耗和較快的圖像處理速度，靈活性和永不過時（future-proof）的前瞻性也必不可少。目前的平臺都不夠理想，客戶亟需一個全新的解決方案。VisionC5DSP通用型神經網絡DSP應運而生，它集成方便、使用靈活，功耗能效較CNN加速器、GPU和CPU也更為出色?！?/p>

“現(xiàn)實世界中的深度學習應用數(shù)量龐大，種類繁多，對計算的要求非?？量?，”嵌入視覺聯(lián)盟（EmbeddedVisionAlliance）創(chuàng)始人JeffBier表示?！癡isionC5DSP作為神經網絡專用編程處理器，可以幫助我們在低成本、低功耗設備上應用深度學習技術?！?/p>

VisionC5DSP的參數(shù)與性能

依托獨立引擎，VisionC5DSP具備領先的神經網絡性能：

·不到1mm2的芯片面積可以實現(xiàn)1TMAC／秒的計算能力（吞吐量較VisionP6DSP提高4倍），為深度學習內核提供極高的計算吞吐量

·10248-bitMAC或51216-bitMAC確保8-bit和16-bit精度的出色性能

·128路8-bitSIMD或64路16-bitSIMD的VLIWSIMD架構

·專為多核設計打造，以極少的資源代價獲得NxTMAC的處理能力

·內置iDMA和AXI4總線接口

·使用與VisionP5和P6DSP一致的經驗證軟件工具包

·基于業(yè)界知名的AlexNetCNNBenchmark，VisionC5DSP的計算速度較業(yè)界的GPU最快提高6倍；InceptionV3CNNbenchmark，有9倍的性能提升。

VisionC5DSP是一款靈活前瞻的永不過時（future-proof）解決方案，支持各類內核尺寸、深度和輸入規(guī)格。VisionC5DSP采用多項系數(shù)壓縮／解壓技術，支持未來添加的新計算層。與之相反，CNN硬件加速器由于程序重編能力有限，擴展能力較差。

VisionC5DSP搭載Cadence神經網絡Mapping工具鏈，可將Caffe和TensorFlow等映射為在VisionC5DSP上高度優(yōu)化過的可執(zhí)行代碼，充分發(fā)揮手動優(yōu)化神經網絡庫的豐富功能。

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