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深度學習將改寫SoC設計?

上網時間: 2015年05月05日     打印版  Bookmark and Share  字型大小:  

關鍵字:深度學習  SoC  嵌入式視覺  卷積神經網路  CNN 

深度學習’(deep learning)已經改變了電腦在現實世界中觀看、傾聽與認知事物的方式。然而,對於半導體產業來說,最重要或許也最實際的問題是:深度學習將會深入智慧型手機、可穿戴式裝置或是自動駕駛汽車中使用的微型電腦視覺SoC嗎?誰將致力於開發針對神經網路最佳化的SoC架構?它將會是一款什麼樣的SoC?

“毫無疑問地,深度學習確實是改變遊戲規則的一大突破,”嵌入式視覺聯盟(EVA)創辦人Jeff Bier以電腦視覺為例表示,深度學習具有強大的影響力,“必須說的是,目前它還只是一種經驗領域。人們正在嘗試不同的東西。”

現在已經有充份的證據顯示晶片供應商對深度學習(更具體地說是卷積神經網路)的興趣不斷增加。卷積神經網路(CNN)正廣泛地應用在影像與視訊辨識領域。

高通(Qualcomm)日前推出了首款可‘模擬人腦’的Zeroth認知運算平台。根據高通表示,Zeroth將會被應用在未來的行動晶片中,包括即將推出的Snapdragon 820。

Cognivue是另一家專注於深度學習領域的公司。該公司開發出新的Opus嵌入式視覺SoC架構,據稱將可利用深度學習方面的進展,大幅提高認知偵測的準確度。Cognivue目前正與加拿大渥太華大學(University of Ottawa)合作開發這一架構。

從Nvidia今年的GPU技術大會(GTC)發佈來看,就能瞭解Nvidia也正看好以GPU為主的深度學習領域。

中國搜尋巨擘百度(Baidu)也致力於開發深度神經網路模型,用於辨識資料中心的基本物件分類。百度計劃將這些模型移植到嵌入式系統中。

百度深度學習研究院(Baidu Research)科學家吳韌表示,“隨著智慧型手機的處理性能大幅提高,從資料中心的深度學習擷取的超級智慧模型可執行在我們的手機上。”一支有效配置的手機可以直接在手機上執行這些模型,而不需要透過雲端傳送與接收資料。吳韌並補充說:“目前所面臨的最大挑戰在於是否能以低功耗模式執行作業。”

人工智慧導入深度學習

網路搜尋‘長得像狗的貓’所得到的結果
網路搜尋‘長得像狗的貓’所得到的結果

有一點是明確的。籠罩在1980年代末期和1990年代早期對於人工智慧(AI)的沮喪和失望已經煙消雲散了。在這個新的‘巨量資料’時代,大量的資料和超強運算能力的結合,開始訓練神經網路辨別物件。深度學習如今正被視為邁向AI道路的一種全新領域。

有些人宣稱,機器正取得像人類一樣準確辨識物件的能力。根據微軟(Microsoft)研究人員最近發佈的一篇文章,該公司基於深度CNN的電腦視覺系統在ImageNet 1000挑戰賽中的物件分類表現,首度超越了人類的能力。就在微軟宣佈其神經網路系統以4.94%的誤差率超越人類基準的5.1%誤差率過後五天,Google也宣佈該公司的系統表現更勝微軟0.04%。

然而,在電子產業中,不同的廠商解決深度學習的方法也各不相同。

多種深度學習途徑

Nvidia執行長黃仁勳
Nvidia執行長黃仁勳在GTC發表演說

(下一頁:Nvidia與Cognivue進軍深度學習領域...)


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