全新处理器单元(AIPU)提供硬件核“芯”
人工智能通常用于不同的场景,而深度学习模型会使用到各种类型的操作(layer)。目前常见的加速器解决方案具有较高性能,但仅支持有限的操作,这使得只能运行有限的人工智能应用,限制了边缘和AIoT产品的多样性,AIPU凭借良好的可编程性可以支持现在的全部深度学习操作。
周易人工智能处理单元(AIPU)是一个专门用于深度学习处理的全新硬件IP。这种新的架构设计了人工智能特定域张量指令集(Tensor Instructions)、针对AI特定操作的指令集扩展以及定制的硬件加速单元、以及用于NN计算所必需的通用标量指令集。凭借最先进的设计,AIPU可以实现人工智能应用的完全可编程性和很好的能效。除了AIPU,还有完整的AI软件开发工具包,支持AI算法可以在AIPU上轻松部署。
图2 :周易AIPU框图
AIPU采用了可配置的设计,张量执行单元(TEC)的数量和AI硬件加速单元能都是灵活可配置的,这使得周易平台能够涵盖从微控制器(几十GOPS)到高端边缘计算(几个TOPS)的不同算力需求。
对于新开发的芯片,周易平台可以让芯片合作伙伴使用周易AIPU IP设计新的SoC,并提供了验证测试向量、参考用例和后端实现参考流程等全面支持,以加速新的SoC设计;同时,周易AIPU 仿真软件用于软件应用程序前期开发。这将大大加快新人工智能产品的上市时间。
全新处理器单元(AIPU)提供硬件核“芯”
人工智能通常用于不同的场景,而深度学习模型会使用到各种类型的操作(layer)。目前常见的加速器解决方案具有较高性能,但仅支持有限的操作,这使得只能运行有限的人工智能应用,限制了边缘和AIoT产品的多样性,AIPU凭借良好的可编程性可以支持现在的全部深度学习操作。
周易人工智能处理单元(AIPU)是一个专门用于深度学习处理的全新硬件IP。这种新的架构设计了人工智能特定域张量指令集(Tensor Instructions)、针对AI特定操作的指令集扩展以及定制的硬件加速单元、以及用于NN计算所必需的通用标量指令集。凭借最先进的设计,AIPU可以实现人工智能应用的完全可编程性和很好的能效。除了AIPU,还有完整的AI软件开发工具包,支持AI算法可以在AIPU上轻松部署。
图2 :周易AIPU框图
AIPU采用了可配置的设计,张量执行单元(TEC)的数量和AI硬件加速单元能都是灵活可配置的,这使得周易平台能够涵盖从微控制器(几十GOPS)到高端边缘计算(几个TOPS)的不同算力需求。
对于新开发的芯片,周易平台可以让芯片合作伙伴使用周易AIPU IP设计新的SoC,并提供了验证测试向量、参考用例和后端实现参考流程等全面支持,以加速新的SoC设计;同时,周易AIPU 仿真软件用于软件应用程序前期开发。这将大大加快新人工智能产品的上市时间。
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