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新思科技推出embARC机器学习推理软件库用于节能神经网络
新的embARC机器学习推理软件库针对使用卷积神经网络和递归神经网络的低功耗物联网应用进行了优化

加州芒廷维尤2019年4月8日 /美通社/ --

重点:

  • 新的embARC机器学习推理(MLI)软件库针对使用卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)的低功耗物联网应用进行了优化。
  • 该库支持节能的新思科技DesignWare ARC EM DSP和HS DSP处理器
  • 与未优化的实现相比,将二维卷积层的性能提高16倍
  • 该库为各种拓扑结构(包括使用长短期内存(LSTM)单元构建的拓扑结构)将RNN加速5倍
  • MLI软件库通过embARC.org网站作为免费的开源软件发布

新思科技(Synopsys, Inc.,纳斯达克股票市场代码:SNPS)近日宣布推出全新embARC机器学习推理软件库,以促进集成了新思科技DesignWare® ARC® EMHS DSP处理器IP的节能神经网络片上系统(SoC)设计的开发。embARC机器学习推理(MLI)软件库为开发人员提供了优化的功能,来实现各种类型的神经网络层,对于低功耗和低面积的应用,如语音检测、语音识别和传感器数据处理,可显著减少处理器执行周期。embARC MLI软件库可通过embARC.org获得。这是一个专门的网站,让软件开发人员能够集中访问支持ARC处理器的免费开源软件、驱动程序、操作系统和中间件。

Kneron创始人兼首席执行官Albert Liu表示:“为了向用户提供超低功耗的语音触发和识别人工智能解决方案,我们需要像ARC EM DSP处理器那样既节能又节省空间的处理器IP。通过提供embARC机器学习推理软件库,新思科技为片上系统开发人员提供了在基于ARC设计上快速实现机器学习算法所需的基本核心程序。”

embARC MLI软件库支持ARC EMxD和HS4xD处理器,并为有效推断中小型机器学习模型提供了一组基本内核。它能够有效地实现诸如卷积、长短期内存(LSTM)单元、池化、激活函数(如修正线性单元)和数据路由操作(包括填充、转置和连接)等操作,同时降低功耗和内存占用。例如,在ARC EM9D处理器上运行CIFAR-10等低功耗神经网络基准测试,与同类处理器中的竞争对手相比,最多可减少4倍的执行周期。此外,MLI库在广泛的神经网络层(如深度方向的二维卷积、全连接的基本RNN单元和LSTM单元)中平均实现了3-5倍的性能改进,对于二维卷积层,最大性能提升可达16倍。

新思科技IP营销副总裁John Koeter表示:“对于边缘设备中的嵌入式机器学习功能,功耗和占用面积是至关重要的考虑因素。新思科技通过使多种类型的神经网络运行在节能的ARC EM和HS DSP处理器上,扩展了ARC处理器系列,让开发人员可以选择这些处理器来创建他们的节能AI设计。”

面市和资源

  • embARC机器学习推理软件库现在可以从www.embarc.org获得。

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新思科技DesignWare IP简介

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新思科技(Synopsys, Inc. , 纳斯达克股票代码:SNPS)是众多创新型公司的 Silicon to Software™(“芯片到软件”)合作伙伴,这些公司致力于开发我们日常所依赖的电子产品和软件应用。作为全球第 15 大软件公司,新思科技长期以来一直是电子设计自动化(EDA)和半导体IP领域的全球领导者,并且在软件安全和质量解决方案方面也发挥着越来越大的领导作用。无论您是创建高级半导体的片上系统(SoC)设计人员,还是编写需要最高安全性和质量的应用程序的软件开发人员,新思科技都能够提供您所需要的解决方案,帮助您推出创新性的、高质量的、安全的产品。有关更多信息,请访问www.synopsys.com。 
 

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Synopsys, Inc.
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SOURCE Synopsys, Inc.