FPGAren sare neuralgailuaren azeleragailuak GPUak gainditzen ditu

GoogLeNet Inception-v1 CNN gisa frogatu zen, zortzi biteko osoko bereizmena erabiliz. 16,8 lur-operazio segundotan (TOPS) lortu zuen eta 5,300 segundoko irudiaren bidez inferentzia egin dezake Xilinx Virtex UltraScale + XCVU9P-3 fpga. Ikuspegi modularra eta eskalagarria, objektuak detektatzeko eta bideo prozesatzeko aplikazioak egokiak bihurtzen ditu ertzean eta hodeian, azaldu du Fawcettek, baita datuak zentro eta kamera adimendunetan inferentzia ere.

DPUa konfiguratu daiteke makina ikasketetarako aplikazioetan kalkulu-errendimendu optimoa lortzeko, paraleloa DSP arkitektura, memoria banatua eta logikaren eta konektibitatearen reconfigurability algoritmo desberdinak erabiliz.

DPUk lehiakideen CNNak baino 50 ehuneko altuagoa lortzen du eta GPUak egiten ditu botere edo kostuen aurrekontu jakin baterako, konpainiak erreklamatzen du. "FPGA mundu mailako plataforma eta arkitektura da, hau da, etorkizuneko aurrezteetarako oso malgua da eta AUren GPUak gainditzen ditu, latentzia txikiagoarekin", gehitu zuen Fawcettek.

Gainera, konpainiak DPhil (doktore-tesia du Oxfordeko Unibertsitatean, fpgas ikaskuntza sakonaren azelerazioa ezartzeko teknikak ikertzeko. Omnitek-en ikerketa automatizatuen eta algoritmoen kalkulua egin da.