Cadence设计系统已经推出了它的ten二氧化硅DNA100处理器IP。这是第一个深度神经网络加速器，DNA AI处理器IP，在从0.5 TeraMAC (TMAC)到100台TMAC的整个计算范围内提供高性能和电能效率。

 

因此，DNA 100处理器非常适合于自动驾驶汽车(AVs)、ADAS、监视、机器人、无人机、增强现实/虚拟现实、智能手机、智能家居和物联网等设备上的神经网络推理应用。

 

就其应用而言，它能够在智能手机相机上提供实时背景模糊，就像在单反相机上看到的那样，从而增强这些手机拍摄的图像。

 

DNA 100处理器提供了4.7倍的性能，每瓦性能提高了2.3倍，相比于其他类似的倍增-累加器，MAC阵列大小的解决方案。有关更多信息,

 

神经网络的特点是固有的重量和激活的稀疏性，导致mac在其他处理器通过加载和乘以零不必要地消耗。DNA 100处理器的专用硬件计算引擎消除了这两项任务，允许利用这种稀疏性来提高效率和减少计算量。

 

神经网络的再训练有助于增加网络的稀疏性，并从DNA 100处理器的稀疏计算引擎获得最大的性能。这使得DNA 100处理器能够通过一个更小的阵列来最大化吞吐量，证明了它能够达到每秒2550帧(fps)和每秒3.4TMACs/W (16nm)的估计设备上推断性能(在ResNet 50上为4K MAC配置)。

 

林利集团(Linley Group)高级分析师迈克•德姆勒(Mike Demler)表示:“人工智能处理器的应用正在迅速增长，但运行最新的神经网络模型可能会给可用的电力预算带来压力。”从小型电池驱动的物联网传感器到自动驾驶汽车，满足人们对人工智能能力的需求需要更高效的架构。Cadence新的ten二氧化硅DNA 100处理器中的创新稀疏计算引擎解决了这些限制，并为任何电力预算打包了很多性能。

 

DNA 100处理器配备了一个完整的人工智能软件平台。与最新版本的ten二氧化硅神经网络编译器兼容，支持包括Caffe、TensorFlow、TensorFlow Lite等高级人工智能框架，以及包括卷积和循环网络在内的广泛神经网络。

 

这使得DNA 100处理器成为视觉、语音、雷达、激光雷达和通信应用设备上推理的理想候选。ten二氧化硅神经网络编译器利用一组综合优化的神经网络库函数，将任何神经网络映射成可执行的、高度优化的高性能代码。因此，DNA 100处理器对不同的网络类型(包括分类、目标检测、分割、回归和回归)具有强大的软件生态系统支持。DNA 100处理器还支持Android神经网络，ANN API用于Android驱动设备上的人工智能推断。

 

DNA 100处理器可以运行所有的神经网络层，包括卷积、全连通、LSTM、LRN和池。一个DNA 100处理器可以很容易地从0.5扩展到12个有效的TMACs，并且多个DNA 100处理器可以堆叠起来，以实现100个TMACs，以用于计算密集型的设备上神经网络应用程序。

 

DNA 100处理器还集成了ten二氧化硅DSP，以适应DNA 100处理器内部的硬件引擎目前不支持的任何新的神经网络层，同时还提供了使用ten二氧化硅指令扩展(TIE)指令的ten二氧化硅核心的可扩展性和可编程性。因为DNA 100处理器有自己的直接内存访问，DMA，它也可以运行其他的控制代码不需要单独的控制器。

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