Imagination受邀出席2020中关村论坛
9月17-19日，2020中关村论坛在北京举行。为期三天的论坛上，来自全球数百位全球产学研界的大咖共聚一堂，围绕“合作创新·共迎挑战”这一主题，展开了全面的思想碰撞和交流分享。imagination technologies受邀出席本次论坛，公司高管andrew grant在9月18日由旷视主办的“人工智能开源开放与生产力促进论坛”上发表主题演讲。 人工智能（ai）作为当前最热门的科技话题之一，得到了半导体、工业、医疗、消费等几乎所有领域的关注，imagination也不例外，一直以来都在不断加大对ai领域的投入，并且推出了可支持多种ai应用的图形处理器（gpu）和神经网络加速器（nna）知识产权（ip）产品，以及ai协同（ai synergy）等创新性ai支持技术。 由于无法亲自来到大会现场，imagination高管andrew grant以视频的方式，为参会者带来了“在边缘侧神经网络处理器ip中使用开源的ai框架”的主题分享。分享中，他首先介绍了边缘侧推理的发展趋势和典型应用，然后阐释了imagination的nna和gpu如何支持边缘推理应用及各种开源ai框架。 andrew grant说道：“根据abi research的预测，随着越来越多应用案例的实现，ai芯片的销售正在持续增长，尤其是在边缘ai推理方面。边缘侧推理从根本上承担了以前仅适用于云的工作负载，现在可以在嵌入式设备上运行ai计算，这为移动、工业、安全、物联网和汽车等领域的各类应用带来了新的机遇，例如面部识别/验证、零售自助结账、机场旅客出入管理、智能工厂、先进驾驶辅助系统（adas）和自动驾驶等应用。”
边缘ai推理为各类应用带来了新的机遇 关于imagination的nna和gpu如何支持边缘侧推理，andrew grant作了重点讲解。他表示：“对于ai 边缘推理工作负载，灵活、可编程的并行流水线式gpu或gpgpu是非常理想的，而超快速的nna则可以提供进一步增强的性能，根据工作量的不同，nna可以提供比cpu快10-100倍的处理速度，这是数量级上的差距。”
imagination的nna拥有众多优异特性 imagination的nna具有4-16位的可变位宽度，使用动态定点数据类型，可以支持用户对精度进行优化；它可以为android nn提供过滤器目数选择，也可以为tensorflow lite带来兼容性和更好的量化特性。总体来说，nna具有很高的ppa（性能、功耗、面积）效率，可以扩展并且支持多实例。 imagination的gpu拥有强大的多任务并行处理能力，利用hyperlane技术，gpu可以同时运行8个独立的工作负载，这意味着可以执行不同的图形处理或计算任务。此外，hyperlane还支持imagination创新性的ai协同技术，可以利用gpu的备用资源去配合nna进行ai计算。
用户可以通过img dnn api同时对gpu和nna进行优化 andrew grant还对imagination如何支持开源ai框架进行了介绍：“imagination非常欢迎开源社区，并希望支持开发人员更轻松地将其模型转移至边缘侧。大家知道，基于各种典型网络的任务应用，可以在pytorch、tensorflow、paddlepaddle等不同框架下实现，再利用onnx等交换环境导出模型，就可以在边缘侧进行部署。而imagination提供了一个组合式的dnn api，这样只需要通过一个api，用户的网络就可以同时针对gpu和nna进行优化。无论用户使用哪种框架或模型，我们都可以支持其进行部署，从而提高效率，加快上市速度。”
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imagination的nna拥有众多优异特性 imagination的nna具有4-16位的可变位宽度，使用动态定点数据类型，可以支持用户对精度进行优化；它可以为android nn提供过滤器目数选择，也可以为tensorflow lite带来兼容性和更好的量化特性。总体来说，nna具有很高的ppa（性能、功耗、面积）效率，可以扩展并且支持多实例。 imagination的gpu拥有强大的多任务并行处理能力，利用hyperlane技术，gpu可以同时运行8个独立的工作负载，这意味着可以执行不同的图形处理或计算任务。此外，hyperlane还支持imagination创新性的ai协同技术，可以利用gpu的备用资源去配合nna进行ai计算。
用户可以通过img dnn api同时对gpu和nna进行优化 andrew grant还对imagination如何支持开源ai框架进行了介绍：“imagination非常欢迎开源社区，并希望支持开发人员更轻松地将其模型转移至边缘侧。大家知道，基于各种典型网络的任务应用，可以在pytorch、tensorflow、paddlepaddle等不同框架下实现，再利用onnx等交换环境导出模型，就可以在边缘侧进行部署。而imagination提供了一个组合式的dnn api，这样只需要通过一个api，用户的网络就可以同时针对gpu和nna进行优化。无论用户使用哪种框架或模型，我们都可以支持其进行部署，从而提高效率，加快上市速度。”
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