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              神經網絡用于智能工廠和機器人的機會與挑戰

              作者:Andrew Grant(Imagination Technologies人工智能高級總監)時間:2021-09-15來源:電子產品世界收藏


              本文引用地址:http://www.snowlakeshores.com/article/202109/428257.htm

              1   用于和機器人的應用場景

              Imagination 關注應用人工智能(AI),特別是技術來應對和機器人應用場景這一嵌入式系統新趨勢。隨著自動化程度的提高,對嵌入式系統的需求不斷增加,過去微控制器(MCU)和基礎處理器能夠滿足對嵌入式系統的需求,而現在整個世界正在發生變化。我們所處的世界正向著全自動化邁進,以實現更高的生產率和安全性,、工業機器人、數字孿生等概念,以及軟件定義環境,甚至“元宇宙”等來自科幻小說的概念,都變得越來越受關注。元宇宙環境首先是在軟件中進行模擬,然后通過重新編程和優化來適配現實世界。通過利用遠程訓練,工廠車間中從傳感器到最終組裝和物流的工作流程可以由“會思考的機器”和越來越智能的系統來運行。這樣可以優化生產率和安全性,但是也依賴于不斷提升的計算能力。Imagination 設計用于AI 芯片的知識產權(IP),可以應對這些新挑戰甚至更高的目標,因此對設計人員、開發人員和工程師而言,就不存在任何限制了。他們現在可以去實現自己的夢想。我們先進的GPU 設計具有虛擬化和并行編程功能,可在極小面積、極低延遲且節省功耗和帶寬的情況下處理復雜的計算挑戰。這些可擴展的設計可以將算力從Gigaflops(每秒10 億次浮點運算)級別擴展至Teraflops(每秒萬億次浮點運算)級別,因此從注重面積效率的最小嵌入式系統到桌面和數據中心級別的各類需求,其皆可滿足。隨著AI 和萬物互聯趨勢的發展,其中的每個設備都可以互相交流并實現智能化,我們的神經網絡IP 旨在為嵌入式系統中的智能代理(intelligent agent)找到新的應用機會。這不僅適用于工廠內部的工業用途,也可以用于智慧城市、智慧醫院、智慧辦公室和智慧教育機構的一系列系統。它還可用于在倉庫或配送中心搬運貨物的托盤機器人的復雜運動控制。這些用途也可以從倉庫機器人延伸至自動駕駛汽車的控制能力。

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              Imagination Technologies人工智能高級總監Andrew Grant

              2   工程師或研發人員遇到的挑戰

              當前,先進的公司正在探索這些AI 場景,并設想它們在未來會需要什么。我們已經在自己的研發實驗室中找到了答案,我們可以展示這些能力,它們正在被構建于現今的系統級芯片(SoC)中,并且未來將會被更多SoC 所采用。智慧工廠、智慧倉庫、智慧工作場所、智慧城市等場景帶來了許多當下需要規劃和把握的機會。Imagination 全球領先的技術可以快速實現這些目標,同時降低風險、縮短上市時間并最大限度地發揮差異化的生產率優勢。然而,對于工程師和開發人員來說,在前進的道路上仍有一些挑戰和障礙,我們也可以一并幫他們克服和清除。首先,必須要看得更高、更遠、更廣,既要考慮現在的市場需要什么,也要考慮5 年后的市場需要什么。其次,我們創建了軟件工具和離線工作流程,可以支持客戶輕松轉換自己的AI 模型并將它們輕松部署至節能的邊緣設備上。無論使用哪種神經網絡框架, 如PyTorch、Paddle Paddle 或Tensorflow,我們都可以幫助縮小模型尺寸,從而最小化硅面積并降低成本,同時實現數據中心的質量性能——針對部署在邊緣的數據中心。我們的軟件工具可以幫助將網絡模型縮小至原來的1/2 到1/4;我們的神經網絡加速器可以實現TOPS(每秒數萬億次運算)級別的算力,以提供最高的性能、低延遲和智能調度功能,所有這些可以在比針頭還小的硅面積上實現。

              3   Imagination的解決方案

              Imagination 擁有一系列可擴展的IP,例如PowerVRGPU 這樣的節能、高性能的計算單元,可用于工業和人工智能物聯網(AIoT)應用場景。舉例來說,其中的BXE 系列內核,可為人機界面(HMI)提供高像素填充率,還可以近乎線性擴展的方式實現高效擴展,以支持復雜的計算工作負載。我們的設計還包括全球領先且屢獲殊榮的IMG 神經網絡加速器(NNA)系列,可用于邊緣AI 推理。這是一種可擴展的IP,其尺寸可以小于1 mm2,但性能足夠強大,每秒可以運行多個推理,單核可達到10 TOPS 的性能,多核可擴展至更高的性能,在單位面積上實現性能的指數級增長。此外,我們擁有一系列軟件工具和成熟的編譯器,可以適配、調整和運行大多數的現代神經網絡和AI 框架,以滿足客戶的特定應用場景?,F在,如果工程師們有夢想,他們就可以實現它。

              (本文來源于《電子產品世界》雜志2021年9月)



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