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神经网络加速器（NNA）能提供全面的硬件解决方案

来源：网络整理?作者：工程师5? 2018-04-25 16:03 ? 次阅读 ? 个评论

从早期的桌面PC游戏到街机游戏机，到后来的家庭游戏机以及移动设备端等，PowerVR一直都与图形技术密切相关，今年是PowerVR 25周年，近期我们发布了一系列的文章来庆祝。除此之外PowerVR还拥有涉及计算机视觉和AI应用方面的一系列IP产品。

上个星期PowerVR在其发展史上如虎添翼新增一项全新的IP产品——硬件神经网络加速器：“PowerVR 2NX”。我们将其命名为神经网络加速器（NNA），它能够提供全面的硬件解决方案，支持多种神经网络模型和架构以及机器学习框架，比如谷歌公司推出的TensorFlow和Caffe，具有行业领先的性能和低功耗特性。

毫无疑问神经网络变得越来越流行，在各种各样的产品中都可以找到它的相关应用。它们会根据你的兴趣自动调整社交多媒体内容、让你的照片显示得更加好看、在AR/VR头戴设备中增强检测和眼球跟踪功能。在智能监控领域它们可以应用于安全保障、提供增强的面部识别功能、群体行为分析等。在网上支付系统中他们对于诈骗行为的检测也比人类更加的强大。“神经网络”也将应用到无人驾驶汽车系统中，帮助避免碰撞事故的发生，无人机跟踪有一天会帮助我们运送包裹，最近比较受大家关注的就是通过面部拍照来解锁手机了。

硬件是前进的方向

为了能够实现这么多功能，神经网络首先需要经过训练，这通常需要强大的服务器硬件提供支持。物体识别的实现其实就是不断的进行推断和对比，而且需要实时的方式来完成。

当然神经网络越大，需要的计算量就越大，这就需要更高水平的性能支持，尤其在移动应用方面。尽管神经网络推断引擎可以在CPU上运行，但是它们通常采用GPU利用其强大的并行计算特性，这会帮助更快处理神经网络计算。然而为了在严格的功耗要求下满足下一代性能要求，专用的神经网络加速硬件则是必需的。

这对硬件来说是一个自然演进过程。原本早期的桌面处理器甚至没有集成数学运算协处理器模块，无法在游戏类应用软件中提供浮点数计算加速功能，然后自20世纪80年代这种功能已经成为CPU设计的标准。在20世纪90年代以后CPU集成了内存缓存以进一步提升性能，不久GPU也被集成于其中。随后在2010年代出现了专用于编解码的ISP（图像信号处理）和硬件设备，以实现流畅的视频回放。现在轮到神经网络拥有专用的芯片了。

保留在设备端

在很多案例中，神经网络的推断处理过程是放在云服务器强大的硬件上来执行的，但是由于多种原因这部分工作现在需要转移到本地硬件设备上来，有些应用必须要快速的响应，由于延迟问题通过互联网运行神经网络是不切实际的，转移到本地设备上来能够消除可能发生的安全问题。况且蜂窝网络（3G、4G、5G）也不是在任何情况下都可行，本地专用的硬件设备则更加可靠，除了能够提供更强大的性能，还能大幅减少系统功耗。

无人机就是一个案例，它将采用神经网络硬件加速实现更快更高效的碰撞检测

举个例子，无人机的飞行速度一般会超过150mph或者67米/秒，没有硬件的情况下，它需要检测前面10-15米范围内的障碍物从而避免碰撞，由于延迟、带宽和网络的可靠性等因素，采用云服务器的方式几乎是不现实的。采用本地真正的硬件解决方案比如PowerVR 2NX，无人机可以运行多个神经网络，能够在1米范围内实时识别和跟踪前方的障碍物。如果我们想借助无人机帮我们传递包裹或者以独特的视角观看各种体育运动，神经网络硬件辅助则必不可少。

如今我们的智能手机保存了太多我们的照片，一般会有1000张或者更多，手机系统可以采用不同的方式帮助我们自动进行排序，比如识别出包含某个人的所有照片，这个过程需要大量的分析计算，一款高级旗舰级的GPU运行神经网络处理过程可能需要60秒，但是采用PowerVR 2NX则仅需要2秒钟。

PowerVR 2NX能够为移动设备提供高速的图片处理功能，同时保持低功耗

同时我们还要考虑电池使用时长，GPU处理大约2400张照片会使用1%的电量。相反地，消耗同样的电量PowerVR 2NX能够处理大约428000张图片，这无疑展示出其行业领先的功能特性。

低功耗特性支持更多新的应用场景，比如智能监控。2NX足够强大能支持采用本地硬件平台进行分析处理，比如部署在城市中心、体育场内的摄像头或者智能家居安全系统等都有其相关应用。因为2NX支持不同的网络类型，可以做出更智能的决策，减低了错误发生的几率。由于其低功耗特性，这些摄像头都可以采用电池驱动，方便了部署和管理。

灵活的位宽支持

为了支持不同的应用案例，2NX NNA进行了全面的设计支持高效的神经网络推算过程，是什么让2NX硬件加速器区别与其他的神经网络解决方案（DSP/GPU）?

首先2NX超低功耗利用了我们在移动平台设计方面的丰富经验，第二个是灵活的位宽支持，更重要的是每个推理层都具备此特性。神经网络训练通常采用32位全精度，但是这样无疑会需要更高的带宽，更多的功耗，这对于移动设备的功耗要求明显是不允许的，尽管硬件设备有足够的性能支持神经网络的运行，但是这对电池的使用寿命会有很大的冲击。

为了解决这个问题，2NX为权重和数据提供可变的位宽支持，这样就能够在保持较高推理精度的同时大大降低对带宽的要求，功耗要求也随之减少。我们的硬件是目前市场上唯一能支持从16位到4位带宽的解决方案。

与其他解决方案不同，我们降低位宽要求并不是采用生硬的方法，在每个分层我们都可以灵活配置权重和数据的位宽，因此开发者可以全面优化他们训练网络的性能。而且我们不光要保持精度还要保持精确性，结果就是在更低的带宽和功耗的情况下提供更高的性能。

实际上2NX需要的带宽仅是其他竞争解决方案的25%左右，在某些应用场景从8位位宽降低到4位位宽精度，2NX消耗的功耗则降为69%，但是精确度的降低却不足1%。

领先的性能

从原始性能的角度来看，PowerVR 2NX也是行业领先的。最近某个智能手机制造商宣布其硬件平台支持人脸检测并可用于解锁手机，相当于每秒6000亿次的推理操作。PowerVR 2NX单核IP运行在保守频率800MHz，能提供2048MACs/cycle（行业标准性能指标）操作，意味着每秒3.2万亿推理操作——相当于最有竞争力的对手的两倍。2NX是一个高度可扩展的解决方案，如果需要更高的性能，则可以使用更多的核心。

2NX非常强大，尽管面积非常小但是能够提供行业最高的推算/mm2指标。实际上在SoC中，我们推出的PowerVR GPU结合NNA的解决方案，相比竞争对手纯GPU解决方案占用更少的硅片面积，当然2NX可以单独使用，不是必须要结合GPU，CPU也仅仅是用于驱动。

我们推出的2NX IP同样具备存储管理单元（MMU），可以应用于安卓（Android）和其他复杂的操作系统（OS）中，而且不需要集成额外的芯片面积或者其他复杂的软件。

广泛的支持：不同的网络类型、模型、框架和API等

神经网络涉及各种各样的形式和特性，选用哪种很大程度上依赖于我们要实现的系统功能。2NX NNA支持多种形式的神经网络，包括卷积神经网络（CNN）、多层感知器（MLP）、递归神经网络（RNN）和SSD物体检测框架。目前2NX支持主要的神经网路框架，比如Caffe和TensorFlow，对于其他框架的支持也在持续开发中。

使用我们提供的优化转换和调优工具，结合ImaginaTIon推出的深度神经网络（DNN）API，开发者能够快速部署他们所选择的网络框架并且运行PowerVR NNA加速器。PowerVR长久以来一直在支持安卓系统，当谷歌公司发布安卓系统神经网络API后，2NX也将紧跟其后全面支持安卓系统。

当然开发者也可以采用现在的工作流程开发移动App原型，然后使用ImaginaTIon DNN API与2NX进行对接，实现明显的应用系统加速和功耗降低。

总结

随着我们的世界与计算机的关系越来越密切，机器也会更加的理解这个世界，PowerVR 2NX NNA代表的是神经网络加速和性能的一个转折点。在行业内具有最高的“推理/milliwatt”和“推理/mm2”性能指标，它是唯一能够满足在移动硬件平台部署神经网络功耗和性能约束条件的IP解决方案。除此之外PowerVR NNA还支持主要的神经网络和框架，结合ImaginaTIon推出的DNN API使得PowerVR 2NX成为驱动未来神经网络应用最理想的解决方案。

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卷积神经网络CNN架构分析 － LeNet

之前在网上搜索了好多好多关于CNN的文章，由于网络上的文章很多断章取义或者描述不清晰，看了很多youtobe上面的教学视频还是没有弄懂，最后经过痛苦漫长的煎熬之后对于神经网络和卷积有了粗浅的了解2020-10-02 02:09:01

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华为发布面向5G的eLTE-DSA解决方案，助力构建电力神经网络

在法国巴黎举行的2018年国际大电网会议（CIGRE2018）期间，华为正式发布了基于4.5G，面向5G的eLTE-DSA（全称eLTE 离散频谱聚合）商用解决方案，助力全球电力企业构建电网“最后一公里”的神经网络。 2018-09-04 16:37:29

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Nallatech公司FPGA解决方案如何用于HPC、网络加速和数据分析？

OpenCL 软件开发套件来编程的、独立的英特尔 Arria 10 FPGA 加速器，从而展示对卷积神经网络 （CNN） 对象分类的 FPGA 加速能力。FPGA 接口和 IP 构建在 BVLC2018-07-30 18:52:01

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索喜科技推出神经网络加速器，人工智能发展加速前进

随着消费电子、汽车电子、工业控制等越来越多的应用引入人工智能（AI），人工智能面临着前所未有的快速发展，深度学习、神经网络等技术迎来了发展高潮。神经网络越大，需要的计算量就越大，传统的VPU虽然也能2017-12-03 11:17:28

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基于Imagination革命性的NNA架构PowerVRSeries2NX设计的神经网络内核详解

高性能计算。这两款内核是基于Imagination革命性的神经网络加速器（NNA）架构PowerVRSeries2NX设计的，该架构可以使“智能”从云端转移至边缘设备，从而实现更高的效率和实时响应。2018-06-18 11:02:01

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极低功耗的两款全新的神经网络内核AX2185和AX2145

Imagination公司日前基于其神经网络加速器(NNA)架构PowerVR 2NX推出了两款全新的神经网络内核AX2185和AX2145，其设计目的是在极小芯片面积上以极低功耗实现神经网络高性能计算。2018-06-20 10:55:18

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PowerVR Series2NX神经网络加速器设计

我的母亲是一名护士，目前已经退休。她是一个非常聪明的人，对自己的工作业务非常的尽职尽责。几天前我和她说我正在研究Imagination最新的神经网络加速器，她诧异的说：你说的是什么意思？，当然只有2018-06-19 18:34:51

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BP神经网络概述

BP 神经网络是一类基于误差逆向传播 (BackPropagation, 简称 BP) 算法的多层前馈神经网络，BP算法是迄今最成功的神经网络学习算法。现实任务中使用神经网络时，大多是在使用 BP2018-06-19 15:19:26

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Imagination的相关产品和解决方案

Series2NX NNA 神经网络加速器。2NX NNA 是按神经网络计算的特性和架构全新设计的处理器，可以支持高效的神经网络推算过程。相比传统的通用处理器，NNA 在性能、面积、功耗、带宽等方面都有数量级上的提升。”他说。2018-05-03 14:39:54

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神经网络是什么？应用中的神经网络

我的母亲是一名护士，目前已经退休。她是一个非常聪明的人，对自己的工作业务非常的尽职尽责。几天前我和她说我正在研究Imagination最新的神经网络加速器，她诧异的说：“你说的是什么意思？”，当然只有她在护理学校进行外科手术培训或者照顾老年痴呆患者时才会真正思考神经网络意味着什么。2018-01-06 18:44:29

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PowerVR与神经网络加速器

详细的解释。Imagination的PowerVR Series2NX集成了神经网络专用处理器，相信这必定使其性能提高一个量级。2018-01-06 16:18:01

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神经网络加速器提供全面的硬件解决方案

还拥有涉及计算机视觉和AI应用方面的一系列IP产品。 上个星期PowerVR在其发展史上如虎添翼新增一项全新的IP产品——硬件神经网络加速器：“PowerVR 2NX”。2018-01-06 18:40:02

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PowerVR 2NX NNA实现最高效率的解决方案

2017年9月21日 ─ Imagination Technologies 宣布推出完整、独立式的硬件IP神经网络加速器，通过神经网络(NN)专用的PowerVR架构实现，可提供业界领先的面积2018-03-28 07:16:02

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Veloce仿真环境下的SoC端到端硬件加速器功能验证

很多人认为硬件加速器无非是一种速度更快的仿真器而已。毫无疑问，由于硬件加速器使用物理硬件进行仿真，使用硬件加速器验证复杂的集成电路和大型片上系统（SoC）能比软件仿真器快若干数量级。与仿真用通用计算机相比，仿真用单一功能计算机能提供更高容量、更高效的系统。2018-01-27 16:50:53

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Imagination 发布神经网络软件开发套件

硬件开发之用。 Imagination 已于 2017 年 9 月推出首款神经网络加速器 PowerVR Series2NX。API 和 SDK 程序库的未来版本可协助开发人员针对我们的 GPU 与 NNA 硬件开发神经网络应用程序，无需重新撰写程序代码。2018-01-26 17:09:03

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详细解析神经网络的含义、挑战、类型、应用

Statsbot深度学习开发者Jay Shah带你入门神经网络，一起了解自动编码器、卷积神经网络、循环神经网络等流行的神经网络类型及其应用。2018-01-15 17:14:10

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Mac网游加速器的使用步骤教程_Mac电脑网游加速器推荐

网游加速器是针对个人用户快速连接网游服务器的一种服务。为了解决国内南北网络互联瓶颈的问题，“网络加速器”厂商通过搭建多个高带宽的双线机房（或通过租用双线VPS主机），并在这些机房的两大线路中架设多个节点服务器，然后为其编写“网络加速器客户端”。2017-12-14 10:05:00

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NVIDIA深度神经网络加速库cuDNN软件安装教程

计基于GPU的加速库 。cuDNN为深度神经网络中的标准流程提供了高度优化的实现方式，例如convolution、pooling、normalization以及activation layers的前向以及后向过程。 cuDNN只是NVIDIA深度神经网络软件开发包中的其中一种加速库。2017-12-08 10:40:02

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神经网络基本介绍

神经网络基本介绍，人工神经网络（简称神经网络，Neural Network）是模拟人脑思维方式的数学模型。 神经网络是在现代生物学研究人脑组织成果的基础上提出的，用来模拟人类大脑神经网络的结构和行为。神经网络反映了人脑功能的基本特征，如并行信息处理、学习、联想、模式分类、记忆等。2017-12-05 19:44:04

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利用硬件加速器提高处理器的性能

处理器内部集成的硬件加速器可以实现三种广泛使用的信号处理操作：FIR(有限冲激响应)、IIR(无限冲激响应)和FFT(快速傅里叶变换)。硬件加速器减轻了核处理器的负担，能潜在的提升处理器的计算吞吐率2020-09-24 14:46:01

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基于Hadoop的I/O硬件压缩加速器

，因此使用硬件压缩加速器来替换软件压缩。Hadoop运行在Java虚拟机上，无法直接调用底层I/O硬件压缩加速器。通过实现Hadoop压缩器／解压缩器类和设计C++动态链接库来解决从Hadoop系统中获得压缩数据和将数据流向I/O硬件压缩加速器两个关键技术，从而将I/O硬件压缩加速2017-11-27 10:52:55

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添加硬件加速器可以加快处理器的正弦计算

如果修改软件不能实现所需速度，那么你可能顺理成章的想到在你的设计中加入硬件加速模块。 作 有很多种算法可对单精度浮点数字的正弦值进行计算，但添加硬件加速器是功能最为强大的方法之一。之所以得出这一结论2017-11-24 18:38:33

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优化基于FPGA的深度卷积神经网络的加速器设计

CNN已经广泛用于图像识别，因为它能模仿生物视觉神经的行为获得很高识别准确率。最近，基于深度学习算法的现代应用高速增长进一步改善了研究和实现。特别地，多种基于FPGA平台的深度CNN加速器被提出2017-11-17 13:31:01

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卷积神经网络CNN图解

之前在网上搜索了好多好多关于CNN的文章，由于网络上的文章很多断章取义或者描述不清晰，看了很多youtobe上面的教学视频还是没有弄懂，最后经过痛苦漫长的煎熬之后对于神经网络和卷积有了粗浅的了解2017-11-16 13:18:40

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Imagination AI解决方案性能领先最接近竞争对手2倍

行家一伸手，便知有没有。英国Imagination最新神经网络加速器PowerVR 2NX NNA性能领先最接近竞争对手2倍，不管你是DSP+硬件、VPU+硬件还是神经网络DSP。预计它将是海思下一代麒麟芯片的不二之选。2017-09-25 14:08:48

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英特尔推出深度学习加速器和新一代至强芯片

在今年的世界超算大会 SC16 上， Intel 发布了针对 AI 开发者的深度学习推理加速器，对卷积神经网络的计算提供更强大支持。2016-11-18 14:22:19

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matlab神经网络应用设计

matlab神经网络应用设计详细的介绍了matlab与神经网络的结合2016-02-05 15:37:11

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Green网络加速器

Green网络加速器下载，有需要的免积分下载哦！2015-12-16 20:43:37

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德州仪器(TI)太阳能微型转换器/DC-DC电源优化器解决方案

TI全面的产品系列可提供完整的太阳能系统解决方案。本内容介绍了TI的太阳能微型转换器/DC-DC电源优化器解决方案2012-12-03 14:40:14

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提供超低时延加速的Axxia网络加速器

　　LSI 公司宣布推出 Axxia网络加速器，旨在为新一代网络应用提供超低时延加速。该款 PCI Express智能加速卡和配套提供2010-10-15 09:03:46

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力科为MIPI标准提供业界最全面的测试解决方案

　　力科公司宣布为移动电话产业特别是MIPI(Mobile Industry Processor InteRFace)标准提供业界最全面的测试解决方案。MIPI标准正在驱动下一代移动设备-允许更快的数据传输率，更低的功2010-09-14 09:40:20

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全球首款集成OpenVG加速器的汽车多媒体解决方案

全球首款集成OpenVG加速器的汽车多媒体解决方案 作为汽车半导体的领军企业飞思卡尔联合Khronos Group 推出了一款集成了OpenVG硬件加速器的汽车多媒体嵌入式微处理2009-11-30 10:28:21

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采用BP神经网络的通用数据压缩方案

本文介绍了BP神经网络的基本原理。由于BP神经网络有着神奇的非线性映射能力，通过构造特殊的映射关系，获得了一套基于BP神经网络的通用高效无损数据压缩方案。通过试验证明2009-09-11 16:00:39

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一种基于人工神经网络的秘密共享方案

本文首先分析了人工神经网络和秘密共享的相通之处，阐明了用人工神经网络来实现秘密共享是可能的；其次给出了一种基于人工神经网络的秘密共享的门限方案，详细介绍了2009-08-15 09:54:17

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自适应模糊神经网络研究

模糊神经网络提供了从人工神经网络中模糊规则的抽取。本文研究模糊神经网络的自适应学习、规则插入和抽取及神经-模糊推理的FuNN 模型。把遗传算法作为系统模糊规则选择的自2009-06-06 13:45:42

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神经网络分类

神经网络分类 特征提取和选择完成后，再利用分类器进行图像目标分类，本文采用神经网络中的BP网络进行分类。在设计神经网络结构时，2009-03-01 17:55:13

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