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中星微星光智能一號(hào)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器（NPU）
2017年12月30日 10:59:16來源：中星微星光智能點(diǎn)擊量：45272
導(dǎo)讀2016年6月份，中星微數(shù)字多媒體芯片技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室宣布，經(jīng)過多年的探索和研究，中國(guó)*嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器(NPU)芯片——星光智能一號(hào)誕生，并實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)。
　　【中國(guó)安防展覽網(wǎng) 品牌專欄】 2016年6月份，中星微數(shù)字多媒體芯片技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室宣布，經(jīng)過多年的探索和研究，中國(guó)*嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器(NPU)芯片——星光智能一號(hào)誕生，并實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)。NPU采用了“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”并行計(jì)算的架構(gòu)，單顆NPU(28nm)能耗僅為400mW，極大地提升了計(jì)算能力與功耗的比例，可以廣泛應(yīng)用于高清視頻監(jiān)控、智能駕駛輔助、無人機(jī)、機(jī)器人等嵌入式機(jī)器視覺領(lǐng)域。
 


　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器(NPU)針對(duì)CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，ConvolutionalNeuralNetwork)算法特性而設(shè)計(jì)的處理器內(nèi)核，徹底顛覆了馮諾依曼架構(gòu)而采用了“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”并行計(jì)算架構(gòu)。
 
　　每個(gè)NPU處理器具有4個(gè)內(nèi)核(NPUCore)，每個(gè)內(nèi)核有兩個(gè)數(shù)據(jù)流處理器(DataflowProcessor),每個(gè)數(shù)據(jù)流處理器具有8個(gè)長(zhǎng)位寬或16個(gè)短位寬的SIMD(單指令多數(shù)據(jù))運(yùn)算單元。在一個(gè)時(shí)鐘周期內(nèi)，NPU處理器可同時(shí)完成64個(gè)長(zhǎng)位寬MAC運(yùn)算或者128個(gè)短位寬MAC運(yùn)算。每個(gè)NPU處理器具有38GOps的長(zhǎng)位寬處理能力或者76GOps的短位寬處理能力。
 
　　NPU的處理性能可以通過組成多核陣列來提升，也可以通過多芯片級(jí)聯(lián)的方式進(jìn)一步擴(kuò)展，以滿足更復(fù)雜的CNN網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算的性能需求。每個(gè)NPU處理器中同時(shí)還包含一個(gè)LWProcessor(長(zhǎng)字處理器)，專門用于處理神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)中的超越函數(shù)等復(fù)雜計(jì)算。另外，每個(gè)NPU處理器還具有256KBLevel-2Cache，以及整塊數(shù)據(jù)搬移(BlockDataAccess)，片內(nèi)數(shù)據(jù)共享(Data-sharingBetweenProcessorUnits)，提升數(shù)據(jù)流的吞吐效率。并與軟件配合利用了稀疏數(shù)據(jù)優(yōu)化(OptimizationforSparseData)等特性提高計(jì)算效率。NPU開發(fā)包提供可視化的數(shù)據(jù)流程圖優(yōu)化工具。NPU支持Caffe、TensorFlow等多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架,支持AlexNet、GoogleNet等各類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
 
　　星光智能一號(hào)的誕生，將人工智能與大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)有機(jī)結(jié)合在一起，成千上萬個(gè)視頻監(jiān)控設(shè)備所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，通過前端智能分析、后端深度挖掘，能夠產(chǎn)生巨大的社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)價(jià)值。
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