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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 

Nvidia透過三款產品進軍深度學習領域。在GPU技術大會上,Nvidia執行長黃仁勳以Titan X發表專題演講,他指出這款新的GeForce遊戲GPU是‘唯一適合深度學習’的系統。他並發表Nvidia的數位深度學習GPU訓練系統——這是一款專為加速高品質深度神經網路而設計的軟體應用。他還發佈了一套桌側深度學習機Digits DevBox,專為任務而打造,採用四個GTX Titan X顯卡,並搭配直覺使用的DIGITS訓練系統軟體。

Nvidia是否計劃為其GPU擴展至先進駕駛輔助系統(ADAS)的嵌入式視覺SoC?該公司汽車部門資深總監Danny Shapiro表示,Nvidia並不會像晶片公司一樣推出GPU,“而是為汽車OEM提供一套完整的統,包括可利用神經網路的雲端和車載電腦。”

例如Nvidia在今年的CES發表基於Tegra X1處理器的DRIVE PX平台。該公司表示,DRIVE PX平台是一款有能力使用機器學習的車載電腦,不僅能夠幫助汽車感知環境,還有助於‘解讀’周遭世界。

深度學習協助汽車理解路上的物件
深度學習協助汽車理解路上的物件
(來源:NVidia)

當今的ADAS技術已經能夠檢測一些物體,並執行簡單的分類、提醒駕駛人,甚至在有些情況下暫停汽車。而Nvidia表示其Drive PX已經進展到下一階段了。Shapiro強調,Drive PX平台如今已“有能力分辨救護車和載貨卡車”。

例如,配備Drive PX的汽車能夠利用深度學習能力變得“越來越智慧化,隨駕駛時數與里程數增加而更聰明。”Shapiro說,在道路上的學習過程與資料傳回資料中心後,汽車再從週期性的軟體更新中增加知識與能力。

奧迪(Audi)首先宣佈使用Drive PX平台開發其汽車自動駕駛功能的計劃。Nvidia將在今年5月開始為客戶提供Drive PX。

高通的認知平台儘管將成為全新Snapdragon行動裝置應用處理器的一部分,但卻對其建構模組三緘其口。該公司僅解釋,Zeroth平台具有“電腦視覺、裝置上深度學習、可辨識場景與物件的智慧相機,以及閱讀文本與手寫”的能力。

高通首款認知電腦平台Zeroth
高通首款認知電腦平台Zeroth
(來源:Qualcomm)

同時,加拿大公司Cognivue看好CNN的出現將為嵌入式視覺SoC領域創造一個公平的競爭機會。

Cognivue專精於設計自有的影像認知處理器核心、工具與軟體,並獲得像飛思卡爾(Freescale)等合作夥伴的採用。透過利用Cognivue的可程式技術,飛思卡爾為其汽車視覺系統提供了智慧成像與視訊辨識解決方案。

Cognivue產品管理副總裁Tom Wilson表示:“我們正開發一個非常適合深度學習應用的大規模平行影像處理架構與資料路徑管理。”相對的,競爭對手的方案經常採用手動設計其嵌入式視覺SoC,以便隨時保持與改變中的不同視覺演算法同步。競爭對手通常密切注意最新的演算法進展,並應用於其SoC設計與最佳化。否則他們可能會發現自已陷於老舊架構而不適於新的CNN。

Cognivue的Opus影像認知處理技術
Cognivue的新影像認知處理技術稱為Opus,它將利用APEX架構,從而為複雜的深度學習分類提供平行處理的能力。h
(來源:Cognivue)

渥太華大學(University of Ottawa)電子工程與電腦科學系教授Robert Laganiere說:“在CNN出現在電腦視覺應用以前,演算法設計師必須做出涉及多個視覺演算法層次和步驟的許多設計決定。”

這些決定包括用於物件偵測的分類方式,以及打造功能整合的方法(利用嚴密的檢測器,如直方圖等)。更多決策還包括如何處理物件變形部位的辨識,以及是否要利用串聯方法(一系列確認定物件的較小決定)或採用可支援的向量機器進行處理。

Laganiere教授說:“在這個方法上為每一個步驟所做的任何一個小決定,都可能為物件辨識的準確度產生巨大的影響。”

(下一頁:用於神經網路的SoC最佳化)


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