FPGA-undirstaða taugakerfis hröðun gengur betur en GPUs

Sýnt var fram á það sem GoogLeNet Inception-v1 CNN, með átta bita heiltöluupplausn. Það náði 16,8 Terra aðgerðum á sekúndu (TOPS) og getur ályktað yfir 5.300 myndir á sekúndu á Xilinx Virtex UltraScale + XCVU9P-3 fpga. Fjárhæðin, stigstærð, gerir það hentugt fyrir hlutgreiningar og myndvinnsluforrit við jaðarinn og í skýinu, útskýrði Fawcett, sem og ályktun í gagnaverum og greindur myndavél.

Hægt er að stilla DPU til að bjóða upp á hagstæða reiknaafköst fyrir taugakerfi netkerfis í vélanámsforritum með því að nota samhliða DSP arkitektúr, dreift minni og endurstillanleika rökfræði og tengingar fyrir mismunandi reiknirit.

DPU nær yfir 50% meiri afköstum en allir samkeppni CNN og framkvæma GPUs fyrir tiltekið vald eða kostnaðaráætlun, fullyrðir fyrirtækið. "Fpga er verndarsamur pallur og arkitektúr, sem er mjög sveigjanlegur til framtíðar-sönnun og getur vegið meira en GPU í AI, með lægri leynd," bætti Fawcett við.

Fyrirtækið hefur einnig tilkynnt að það sé styrktaraðili DPhil (PhD0 við Oxford háskóla) til að kynna sér tækni til að innleiða djúpa námshraða á fpgas. Verkið verður í samvinnu við eigin rannsóknir Omniteks á AI tölvuvélum og reikniritum.