英國芯片設計公司 Imagination Technologies，剛剛推出了面向高級輔助駕駛(ADAS)市場、名為 IMG Series4 NNA 的神經網絡新平台。 在今日的公告中，該公司稱:隨着電動汽車的出現，已經蜂窩移動車聯網(C-V2X)連接平台的興起，汽車行業正在更加積極地擁抱新平台。
據悉，Imagination 的 IMG Series4 NNA 平台建立在三大基礎上。公司宣稱這不僅使之能夠大規模擴展性能，還可減少延遲和帶寬功耗管理等工作負載。
性能方面，Imagination 預計 Series4 神經加速器核心可達成介於每秒 12.5 ~ 500 萬億次的運算(TOPS)。
此外通過高帶寬互連方案將單個 Series4 與其它內核彼此相連，Imagination 還能夠組建最高 8 路的系統集羣。
集羣中的內核不僅支持互連，也可通過系統總線來分隔出一組四個內核，輔以 DDR DRAM 和內核上的緩存(OCM)。
Imagination 還承諾 Series4 平台可提供高達 30 TOPS / Watt 的能效，以及 12 TOPS / mm的性能/單位面積。
更重要的是，這些芯片將基於最新的 5nm 工藝節點製造(比如台積電或 三星 等巨頭代工)。
其次，張量平鋪設計使得 Series4 NNA 平台能夠進一步減少延遲。多核 / 多集羣設計允許核心同時執行多項工作負載，或專注於單個工作負載。
若所有內核都被調配用於單一任務，則系統等待時間(處理器接收輸入至生成輸出的時間間隔)，會在一定程度上減少已分配給該任務的內核數量。
如此一來，預計執行單一任務的單個內核，與執行相同任務的八核集羣之間的延遲差異，會被拉大至 8 倍左右。
此外內存管理也是 Series4 NNA 平台上一個不可或缺的功能，Imagination 將之稱作 Tensor Tiling(等待專利審批中)，可節省高達 90% 的帶寬開銷。
因其允許將神經網絡數據隔離為一個子集的子集，層數越多，神經網絡的構建也就更復雜。
接着通過張量平鋪來批處理劃分子集，並經由 NNA 核心進行處理，以減少等待延遲和整體事務處理過程中對外部存儲器的依賴。
最後，Imagination 揭示了在添加更多內核情況下，Series4 平台的性能指標也可大致維持線性增長。
數據表明，對於某些類型的工作負載(34 層 @ 2400×1200 的殘量網絡)，其性能亦可完美地線性縮放。
當層數增加到 50，且輸入圖像分辨率降低至 224×224 時，線性縮放可近似至六個核心，之後這一梯度曲線才會開始向下彎曲。
此外 Series4 也符合 ISO2626 標準，能夠為汽車製造商達成更高的自動輔助駕駛水平而提供助力，以及為開發者提供處理各項應用時的張量平鋪優勢。
【來源:cnBeta.COM】