亚博提现可以秒到账的-亚博手机版 互联网 亚博提现可以秒到账的-一窥ARM的AI处理器

亚博提现可以秒到账的-一窥ARM的AI处理器

本文摘要:在[1]中获得的信息是,“该团队正在跟踪对低至1位精度的数据类型的研究,包括微软的一个新颖的8位提案。

亚博提现可以秒到账的

在[1]中获得的信息是,“该团队正在跟踪对低至1位精度的数据类型的研究,包括微软的一个新颖的8位提案。刘迪克说,替代方案缺乏工具支持,无法实现商业可行性。因此,在MLP的第一版中,也应该看到精度较低或位串行的MAC(参考去年AI芯片在ISSCC2018中经常出现的位串行处理的解释)。

此外,数据传输和流程优化也是提高整体效率的主要手段。尤其是流程的优化和ARM的流程库的整合应该会有更好的效果,这也是ARM的优势。PLE结构的高效可编程性如下图和右图所示。

PLE的结构基本上扩展了基于ARM微控制器的矢量处理和神经网络处理指令。辩论可编程性的时候,出发点是NN算法和架构还在大幅度进化。我们已经分析了MLP的基本工作流程,MCE在完成操作后将结果传输给PLE。由此可以看出,MCE应该将结果发送到向量寄存器文件(VRF),然后生成一个中断来通知中央处理器。

之后,中央处理器启动矢量引擎来处理数据。显然如下图所示。标量CPU矢量引擎的架构对于专门做处理器的同学来说并不陌生。这里,加载/存储单元和uDMA构造数据在本地静态随机存取存储器、VRF和除PLE之外的维护静态随机存取存储器单元(CE中的静态随机存取存储器)之间传输,数据流也很灵活。

总的来说,在MLP,每个CE都有一个PLE和MCE响应,即每个MCE(128个Macs)对应一个可编程架构。所以ARM MLP的可编程性和灵活性远高于Google TPU1和Nvidia NVDLA。当然,灵活性也意味着更多的额外费用,例如[1],”内核每个片上的可编程层引擎(ple)提供了”刚好足够的可编程性来执行[神经网络]操作”。

高效的可编程性是MLP的主要卖点之一,但ARM的“刚刚好”是否哀叹正确的自由选择仍有待进一步仔细观察。其他信息在本次发布的信息中,ARM也强调了他们对数据压缩的考虑,包括硬件反对无损压缩。这一部分我在之前的文章里已经辩论过了,这里就重复一下。我会贴一些有趣的图片,大家都会想到。

作为IP核心,可配置性是最重要的特性。目前,MLP还没有被告知哪些硬件参数可以反对灵活配置。

计算引擎的数量、苹果机的数量和静态随机存取存储器的大小,这些更大的参数可能应该反对配备。其他更详细的内容取决于最终公告。此外,这些参数的分配与所涉及的软件工具密切相关。

参数的更好分配也意味着软件工具必须适当对立,具有更大的可玩性。[2]就可扩展性而言,MLP将提供从1个ce到16个ce的可配置计算引擎设置,以及高达1MB的可扩展静态随机存取存储器缓冲区。当前的主动设计显示,16CE和1MB配置以及更小的缩小版本将在产品生命周期的后期出现。

“在竞争态势下,ARM除了比较满意的性能指标外,并没有公布MLP的具体参数,如面积、功耗等,也没有公布具体的发布日期(目前对于“RTL量产发布已步入年中轨道”存在不同意见)。在这个已经“拥挤”的市场上,ARM似乎很慢。[1]开头提到,“分析师通常将这种架构作为一种灵活但较晚的应对措施,来应对已经挤满了数十家竞争对手的市场。

”并列举了一些竞争对手的例子。不过从ARM在处理器IP市场和整个生态链中的关键地位来看,后来也没多大关系。正如[1]所说,一方面,arm正在与一些智能手机制造商深入合作,“这表明ARM渴望在人工智能领域击败其竞争对手,该公司已经“比我们通常做的更进一步,让(潜在的智能手机客户)暗中观察”。ARM另一个最重要的优势是,ARM在发布MLP之前在软件工具上还是有一些规划的,包括armnn和开源计算库等。

如下图所示。这些工具的普遍应用可以帮助ARM积累经验,优化软硬件工具。

如[1]所述,与ARM有不同意见。“赢得软件开发人员的心越来越成为赢得硬件插座设计的关键.这是软件2.0的开始。对于一家处理器公司来说,这很酷。

但这将是一个缓慢的转变,有很多事情需要解决,软件和硬件将会同步发展。”我们也看到目前大量的映射AI被应用或操作在ARM的各种硬件上,很多公司在算法和构造的优化上投入了相当大的力量,取得了不错的效果。

当然,这也带来了另一个有趣的问题,那就是未来引入MLP之后,ML任务会在哪里完成?不同特性的处理器如何响应?文章刚刚提到了这个问题,“arm在发布的时候会发布更多关于核心性能的数据,大概在6月中旬。但不要指望在何时在其CPU、GPU或新的机器学习内核上运行什么人工智能任务方面有详细的指导,这是一个复杂的问题,到目前为止,该公司正将其留给其SOC和原始设备制造商客户。

”显然,这个“难题”会在短时间内抛给用户。另一个值得注意的细节是[1]提到“理论上,设计规模从20个GOP到最多150个,但是物联网对推理的需求会先把它拉到低端。Armis仍在争论是否要为数据中心的不同工作负载设计一个核心,包括培训。刘迪克说:“我们正在考虑(数据中心核心),但这是一个飞跃。

亚博手机版

”由此可见,至少MLP在处理能力上有很强的可扩展性,应该能够覆盖从边缘到云的大部分推理。如果是最低的150TOPS,MAC的大小应该和TPU献给谷歌第一代灵感的差不多。然而,与谷歌的脉动阵列架构相比,MLP对地下通道的控制更简单,灵活性仍低得多。

如果不告诉未来,也无助于ARM关闭数据中心的推理市场。参考:1。

ARM给出AI Core 2的limpse。ARM详解“Trullium项目”机器学习处理器架构记录:唐山博士有15年以上芯片设计经验,在3G/4G通信基带处理。

在ASIP的深入研究和实践经验,多核片上系统架构,ESL级设计和特定领域的计算。在过去一年左右的时间里,我们一直专注于深度学习处理器和相关技术。现在关注” “微信微信官方账号(leiphone-sz),还原关键词【2018】,随机抽取3篇版权文章,门票价值3999元,准予禁刊。

以下是发布通知。

本文关键词:亚博提现可以秒到账的,亚博手机版

本文来源:亚博提现可以秒到账的-www.muse-universe.com

网站地图xml地图