Ceva, Inc. anuncia NeuPro-M, su arquitectura de procesador de última generación para la inteligencia artificial y el aprendizaje automático
06 de enero 2022 a las 13:00
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CEVA, Inc. ha anunciado NeuPro-M, su arquitectura de procesadores de última generación para cargas de trabajo de inferencia de inteligencia artificial y aprendizaje automático (AI/ML). Dirigida a los amplios mercados de Edge AI y Edge Compute, NeuPro-M es una arquitectura heterogénea autónoma que se compone de múltiples coprocesadores especializados y aceleradores de hardware configurables que procesan sin problemas y simultáneamente diversas cargas de trabajo de redes neuronales profundas, aumentando el rendimiento entre 5 y 15 veces en comparación con su predecesor. NeuPro-M, una primicia en el sector, admite tanto la escalabilidad del sistema en chip (SoC) como la del SoC heterogéneo (HSoC) para alcanzar hasta 1.200 TOPS y ofrece un robusto arranque seguro opcional y privacidad de datos de extremo a extremo. Para ilustrar su rendimiento de vanguardia, un solo núcleo NPM11, al procesar una red neuronal convolucional ResNet50, logra un aumento del rendimiento de 5 veces y una reducción del ancho de banda de la memoria de 6 veces con respecto a su predecesor, lo que se traduce en una eficiencia energética excepcional de hasta 24 TOPS por vatio. Basado en el éxito de sus predecesores, NeuPro-M es capaz de procesar todas las arquitecturas de redes neuronales conocidas, además de integrar soporte nativo para redes de nueva generación como las transformadas, la convolución 3D, la autoatención y todo tipo de redes neuronales recurrentes. NeuPro-M ha sido optimizado para procesar más de 250 redes neuronales, más de 450 núcleos de IA y más de 50 algoritmos. La unidad de procesamiento vectorial (VPU) integrada garantiza la compatibilidad con el software a prueba de futuro de las nuevas topologías de redes neuronales y los nuevos avances en las cargas de trabajo de IA. Además, la herramienta de compresión offline CDNN puede aumentar los FPS/Watt del NeuPro-M en un factor de 5 a 10 veces para los puntos de referencia comunes, con un impacto mínimo en la precisión.
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