Оптимизация алгоритмов ИИ может сэкономить в 10 раз больше энергии - МИКРОН-ДИЛЕР-СЕРВИС

САНКТ-ПЕТЕРБУРГ:

тел.: +7(812) 701-02-32 факс: +7(812) 701-02-82 email: [email protected], [email protected] адрес: ул. Курчатова д.10, лит. М

ИЖЕВСК:

тел.: +7(3412) 467-100 факс: +7(3412) 933-163 email: [email protected], [email protected] адрес: ул. Автозаводская, д. 7
Курс валют ЦБРФ: 62.8083 RUB. 1 USD | 71.3816 RUB. 1 EUR на: 27.06.2019
{"effect":"slide-v","fontstyle":"normal","autoplay":"true","timer":"4000"}

ЭЛЕКТРОННЫЕ

КОМПОНЕНТЫ

ДЛЯ ВАШЕГО УСПЕХА

ПОСТАВЩИК ЭКБ РЕГИСТР ИСО 9001 ПОСТАВЩИК ЭКБ ВВТ

МИКРОН-ДИЛЕР-СЕРВИС

ISO 9001

ПОСТАВКА ЭЛЕКТРОННЫХ КОМПОНЕНТОВ

С ПРИЁМКОЙ ОТК,ВП,ОС,ОСМ

РАБОТАЕМ СОГЛАСНО

275-ФЗ*, 44-ФЗ и 223-ФЗ

*с изменениями согласно 159-ФЗ

Оптимизация алгоритмов ИИ может сэкономить в 10 раз больше энергии

Оптимизация алгоритмов ИИ может сэкономить в 10 раз больше энергии

Оптимизация алгоритмов ИИ может сэкономить в 10 раз больше энергии
Переосмысление алгоритмов нейронной сети может обеспечить в 10 раз большую производительность на одном и том же аппаратном обеспечении, заявляет компания Lattice Semiconductor, которая пересмотрела свою запатентованную технологию по обработке изображений на основе искусственного интеллекта «sensAI».

SensAI нацелен на периферийный ИИ – непрерывную локальную предварительную обработку изображений, чтобы решить, нужно ли задействовать более мощные ресурсы удаленной обработки, – уменьшая потребность в пропускной способности сети и облачной аналитике.

Оптимизация алгоритмов ИИ может сэкономить в 10 раз больше энергии

 

Обнаружение присутствия человека, обнаружение специфических объектов и подсчет объектов – все это подходящие применения, где ИИ в камере можно оставить для мониторинга входящих изображений – например, отправляя поток изображений в сеть только после того, как будут выполнены определенные визуальные условия. Что может снизить потребление в 1 Вт с максимальной нагрузки до всего 1 мВт, – вот к чему стремится Lattice.

Оптимизация алгоритмов ИИ может сэкономить в 10 раз больше энергии

Добавление ИИ к существующему продукту для уменьшения потребности в коммуникациях и облачной обработке

По словам директора по маркетингу Lattice Гордона Хэндса, большая часть из упомянутой 10-кратной экономии была достигнута переходом от 16-битного вывода с фиксированной точкой к 8-битному.

“Таким образом, мы можем иметь 2-кратные множители и хранить в 2 раза больше промежуточных значений”, – сказал Хэндс.

“Это могло бы снизить точность результатов, но «мы выбрали инструмент потокового обучения, чтобы использовать 8-битный вывод с фиксированной точкой, и конечный результат оказался такого же качества, как и 16-битный”, – сказал Хэндс.

Другая часть экономии достигнута объединением двух слоев в процессе извлечения нейронной сети.

Взгляд на аппаратные требования AI

Оптимизация алгоритмов ИИ может сэкономить в 10 раз больше энергии

“Мы обнаружили, что, если мы объединяем уровни ReLU и maxpool, мы сокращаем количество промежуточных данных в 4 раза, минимизируя объем данных, перемещаемых с чипа и обратно”, – сказал Хэндс, добавив, что оставшаяся часть оптимизаций связана с тем, что «мы стали умнее подходить к распределению загрузки DDR”

В то же время, Lattice добавила Keras к существующим опциям компилятора нейронных сетей Caffe и TensorFlow и выпустила несколько примеров применения с использованием нейронных сетей VGG8:

  • Оптимизированное энергопотребление для обнаружения присутствия человека с помощью CMOS-датчика изображения 5 кадров / с 64x64x3, потребляющего 7 мВт на FPGA iCE40 UltraPlus.
  • Оптимизированный по производительности подсчет людей с помощью CMOS-датчика изображения 128x128x3 30 кадров / с, потребляющий 850 мВт на FPGA ECP5-85K.
ПОДЕЛИТЬСЯ:
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  

Вступайте в группу ВКОНТАКТЕ

Виртуальный помощник Эмдис
ВВЕРХ