資料介紹
本白皮書探討了將賽靈思新 AI 引擎用于計(jì)算密集型應(yīng)用(如 5G 蜂窩和機(jī) 器學(xué)習(xí) DNN/CNN)的架構(gòu)、應(yīng)用和優(yōu)勢。 與前幾代相比,5G 的計(jì)算密度要高 5 到 10 倍;AI 引擎已針對 DSP 進(jìn)行了 優(yōu)化,可滿足吞吐量和計(jì)算要求,從而提供無線連接所需的高帶寬和加速 速度。 許多產(chǎn)品中機(jī)器學(xué)習(xí)的采用(通常采用 DNN/CNN 網(wǎng)絡(luò)的形式)大大增 加了計(jì)算密度要求。AI 引擎針對線性代數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化,可提供滿足這些 要求的計(jì)算密度,同時與可編程邏輯中執(zhí)行的類似功能相比,功耗也降 低了 50%。 AI 引擎使用了許多程序員所熟悉的 C/C++ 范例進(jìn)行編程。AI 引擎與賽靈 思的自適應(yīng)與標(biāo)量引擎集成,可提供高度靈活且功能強(qiáng)大的整體解決方 案。
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