AI MPU என்றால் என்ன?
AI-திறன் MPU இயங்குதளமானது ஒரு பயன்பாட்டு நுண்செயலியை மென்பொருள் மற்றும் இயந்திர கற்றல் பணிச்சுமைக்கு தேவையான முடுக்க ஆதாரங்களுடன் இணைக்கிறது. CPU இல் உள்ள பணிகள் மற்றும் ஆதரிக்கப்படும் முடுக்கி மூலம் எந்தெந்தப் பயன்கள் உள்ளன என்பதைக் கண்டறிவதன் மூலம் தொடங்கவும்.
ஒரு MPU, அல்லது பயன்பாட்டு நுண்செயலி, பொதுவாக உட்பொதிக்கப்பட்ட Linux அமைப்பின் மென்பொருள் மையமாகும். NPU, GPU, DSP அல்லது FPGA போன்ற முடுக்க ஆதாரங்களை உள்ளடக்கிய அல்லது அதனுடன் நெருக்கமாகச் செயல்படும் MPU இயங்குதளத்தைப் போல “AI MPU” என்பது ஒரு தனிச் செயலி வகை அல்ல. MPU ஹோஸ்ட்கள் Linux, நெட்வொர்க்கிங், சேமிப்பு, பாதுகாப்பு சேவைகள், பயன்பாட்டு லாஜிக் மற்றும் AI பணிச்சுமைகளை ஒருங்கிணைக்கும் இயக்க நேரம்.
MPU இயந்திர கற்றலுக்கு, நடைமுறை கேள்வி CPU வேகம் மட்டுமல்ல. நினைவக அலைவரிசை, முடுக்கி ஆதரவு, கேமரா மற்றும் அதிவேக I/O, Linux BSP தரம், நீண்ட கால கிடைக்கும் தன்மை, வெப்ப வடிவமைப்பு மற்றும் மாடல்-டூல்செயின் முதிர்வு ஆகியவை பெரும்பாலும் தலைப்பு TOPS மதிப்பை விட முக்கியமானவை.
MPU ஐ ஒரு நல்ல செயற்கை நுண்ணறிவு தளமாக மாற்றுவது எது?
செயற்கை நுண்ணறிவுக்கான சிறந்த MPU பணிச்சுமை சார்ந்ததாகும். ஒரு பார்வை நுழைவாயில் MIPI CSI, வன்பொருள் வீடியோ பைப்லைன்கள் மற்றும் NPU ஆகியவற்றுக்கு முன்னுரிமை அளிக்கலாம். முரட்டுத்தனமான பணி கணினிக்கு PCIe, பல Ethernet போர்ட்கள், உறுதியான துணை கோர்கள் மற்றும் வலுவான பாதுகாப்பு அம்சங்கள் தேவைப்படலாம். ஒரு தொழில்துறை இயங்குதளமானது நீண்ட தயாரிப்பு ஆயுளையும், TSN, CAN-FD மற்றும் நிலையான Linux சுற்றுச்சூழல் அமைப்பையும் மதிப்பிடலாம்.
உண்மையான மாதிரி மற்றும் முழுமையான முன்செயலாக்க சங்கிலியை தரப்படுத்தவும். குறைந்த விளம்பரப்படுத்தப்பட்ட முடுக்கி உருவம் கொண்ட இயங்குதளமானது நினைவக நகல்களைத் தவிர்த்து, தேவையான ஆபரேட்டர்களை ஆதரித்து, சென்சார்-டு-ரிசல்ட் பாதையை திறம்பட வைத்திருந்தால் வெற்றிபெற முடியும்.
NPU: விளிம்பில் திறமையான நரம்பியல் அனுமானம்
ஒரு விளிம்பு NPU நரம்பியல்-நெட்வொர்க் ஆபரேட்டர்களான கன்வல்யூஷன்கள், மேட்ரிக்ஸ் செயல்பாடுகள் மற்றும் பொதுவான செயல்படுத்தல் செயல்பாடுகளை துரிதப்படுத்துகிறது. இது பொதுவாக சக்தி மற்றும் நீடித்த அனுமானத்தின் செயல்திறனில் ஆதரிக்கப்படும் கண்டறிதல், வகைப்பாடு, பிரிவு மற்றும் அம்சம்-பிரித்தெடுத்தல் மாதிரிகளுக்கு மிகவும் திறமையான இடமாகும்.
NPU செயல்திறன் தொகுப்பு மற்றும் ஆபரேட்டர் கவரேஜைப் பொறுத்தது. ஆதரிக்கப்படாத அடுக்குகள் மீண்டும் CPU அல்லது மற்றொரு முடுக்கிக்கு விழலாம். அளவீடு தேவைகள், டென்சர் தளவமைப்புகள், உள்ளீடு தீர்மானம் மற்றும் நினைவக இயக்கம் ஆகியவை நிஜ-உலக செயல்திறனை வியத்தகு முறையில் மாற்றும். கோட்பாட்டு TOPSஐ மட்டும் நம்பாமல் எப்போதும் தயாரிப்பு வரைபடத்தை பெஞ்ச்மார்க் செய்யவும்.
FPGA: உறுதியான பைப்லைன்கள் மற்றும் நெகிழ்வுத்தன்மை முக்கியத்துவம் வாய்ந்த AI அனுமானம்
தீர்மானிக்கும் தரவு இயக்கம், தனிப்பயன் இடைமுகங்கள் மற்றும் பாரிய இணையான பைப்லைன்கள் ஆகியவற்றில் FPGA சிறந்து விளங்குகிறது. விளிம்பு அமைப்புகளில், இது சென்சார்களை சீரமைக்கலாம், நேர முத்திரைகளை சீரமைக்கலாம், தரவை வடிகட்டலாம், ஆர்வமுள்ள பகுதிகளை உருவாக்கலாம், படத்தை முன் செயலாக்கம் செய்யலாம் மற்றும் கணிக்கக்கூடிய தாமதத்துடன் ஒரு முடுக்கியை ஊட்டலாம். FPGA ஒரு மாதிரியானது கிடைக்கக்கூடிய DSP, நினைவகம் மற்றும் விற்பனையாளர் முடுக்கம் ஸ்டேக்கிற்கு நன்றாக வரைபடமாக்கும் போது AI அனுமானமும் சாத்தியமாகும்.
வர்த்தகம் என்பது பொறியியல் முயற்சி. RTL அல்லது HLS வடிவமைப்பு, உருவகப்படுத்துதல், நேர மூடல், சரிபார்ப்பு மற்றும் மேம்படுத்தல் உத்தி ஆகியவை திட்டமிடப்பட வேண்டும். ஒரு FPGA தேர்ந்தெடுக்கப்பட வேண்டும், ஏனெனில் தீர்மானிக்கும் நடத்தை அல்லது தனிப்பயன் இணைநிலை அமைப்பு மதிப்பை உருவாக்குகிறது-அது எண்கணிதத்தை இயக்க முடியும் என்பதால் அல்ல.
edge AIக்கு NPU எதிராக FPGA
NPU vs FPGA முடிவு பெரும்பாலும் தவறான பைனரி ஆகும். ஒரு NPU என்பது பொதுவாக ஆதரிக்கப்படும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் மற்றும் ஒரு வாட் வலுவான செயல்திறன் ஆகியவற்றுக்கான எளிதான தேர்வாகும். சிஸ்டத்திற்கு தனிப்பயன் சென்சார் இடைமுகங்கள், உறுதியான முன் செயலாக்கம், அசாதாரண தரவு வடிவங்கள் அல்லது அனுமானத்திற்கு முன்னும் பின்னும் இறுக்கமாக கட்டுப்படுத்தப்பட்ட பைப்லைன் தேவைப்படும்போது FPGA வலுவாக இருக்கும்.
ஒரு பொதுவான கட்டமைப்பு இரண்டையும் பயன்படுத்துகிறது: FPGA சென்சார் உட்செலுத்துதல் மற்றும் முன் செயலாக்கம், NPU நியூரல் நெட்வொர்க் மற்றும் MPU ஆர்கெஸ்ட்ரேஷனுக்கு Linux. இது எந்த ஒரு செயலியிலும் கட்டாயப்படுத்தப்படும் ஒழுங்கற்ற வேலையின் அளவைக் குறைக்கிறது.
| வளம் | சிறந்த-பொருத்தமான பணிச்சுமைகள் | முக்கிய தடைகள் |
|---|---|---|
| FPGA | தீர்மானிக்கும் பைப்லைன்கள், தனிப்பயன் I/O, நேர முத்திரை, முன் செயலாக்கம், சிறப்பு முடுக்கம் | RTL/HLS முயற்சி, சரிபார்ப்பு, சாதன ஆதாரங்கள் |
| NPU | ஒரு வாட்டிற்கு நல்ல செயல்திறன் கொண்ட நரம்பியல் அனுமானத்தை ஆதரிக்கிறது | ஆபரேட்டர் ஆதரவு, கம்பைலர்/இயக்க நேரம், அளவீடு மற்றும் நினைவக இயக்கம் |
| MPU | Linux பயன்பாடுகள், நெட்வொர்க்கிங், சேமிப்பு, இணைய பாதுகாப்பு, ஆர்கெஸ்ட்ரேஷன் | குறைவான உறுதியான செயல்படுத்தல்; பொது நோக்கம் மேல்நிலை |
| MCU / RT கோர் | கண்ட்ரோல் லூப்கள், பாதுகாப்பு மேற்பார்வை, பவர் சீக்வென்சிங், நிர்ணயம் I/O | வரையறுக்கப்பட்ட நினைவகம் மற்றும் உயர்நிலை கணக்கீடு |
ஒரு edge AI கட்டமைப்பைப் பிரிப்பதற்கான நடைமுறை வழி
- காலக்கெடுவுடன் தொடங்கவும்: எந்த சமிக்ஞைகளுக்கு கடினமான நேரத் தேவைகள் மற்றும் அதிகபட்ச சென்சார்-டு-ஆக்ஷன் தாமதம் ஆகியவற்றைக் கண்டறியவும்.
- வரைபட தரவு விகிதங்கள்: சென்சார் செயல்திறன், இடைநிலை டென்சர் அளவுகள் மற்றும் மோசமான நினைவக டிராஃபிக்கைக் கணக்கிடுங்கள்.
- இடைமுகத்திற்கு அருகில் உறுதியான உட்செலுத்தலை வைத்திருங்கள்: FPGA, DMA இன்ஜின்கள் அல்லது நிகழ்நேர கோர்கள் பெரும்பாலும் பொருத்தமானவை.
- ஆதரிக்கப்படும் நரம்பியல் மாதிரிகளை NPU இல் வைக்கவும்: ஆபரேட்டர் கவரேஜ் மற்றும் உண்மையான தொகுக்கப்பட்ட செயல்திறனை சரிபார்க்கவும்.
- கணினிக்கு MPU ஐப் பயன்படுத்தவும்: நெட்வொர்க்கிங், சேமிப்பு, புதுப்பிப்புகள், பதிவு செய்தல், APIகள் மற்றும் பயன்பாட்டுக் கொள்கை ஆகியவை இயல்பாகவே Linux இல் உள்ளன.
- ரிசர்வ் நிகழ் நேரக் கட்டுப்பாடு: ஒரு MCU அல்லது தீர்மானிக்கும் மையமானது தேவைப்படும் போது நேர-முக்கியத்துவம் மற்றும் இயங்குதள ஆரோக்கியத்தை மேற்பார்வையிட வேண்டும்.
நினைவக அலைவரிசை பெரும்பாலும் மறைக்கப்பட்ட இடையூறாகும்
பல edge AI வடிவமைப்புகள் கம்ப்யூட் சிகரங்களில் கவனம் செலுத்துகின்றன, மேலும் நகல், வண்ண மாற்றம், டென்சர் மறுவடிவமைப்பு அல்லது பகிரப்பட்ட DDR ஆகியவை தாமதத்தை ஆதிக்கம் செலுத்துகின்றன. பூஜ்ஜிய நகல் அல்லது குறைந்த நகல் பாதைகள், டிஎம்ஏ இடவியல், கேச் நடத்தை மற்றும் முடுக்கி நினைவக அணுகல் ஆகியவை முன்கூட்டியே மதிப்பீடு செய்யப்பட வேண்டும். தெர்மல் த்ரோட்லிங் ஒரு வலுவான அளவுகோலை பலவீனமான நீடித்த செயல்திறனாக மாற்றும்.
பல கேமராக்கள், ரேடார், நிகழ்வு உணரிகள் அல்லது அதிவேக Ethernet ஸ்ட்ரீம்கள் ஒரே நினைவக துணை அமைப்பைப் பகிர்ந்து கொள்ளும்போது இது மிகவும் முக்கியமானது.
குறிப்பு கட்டிடக்கலை எடுத்துக்காட்டுகள்
பார்வை / நிகழ்வு-சென்சார் பைப்லைன்
சென்சார் → FPGA உட்செலுத்துதல் மற்றும் நேர முத்திரை → NPU அனுமானம் → MPU முடிவு சேவைகள் → CAN-FD அல்லது Ethernet வெளியீடு. இது குறைந்த-தாமத உணர்விற்கான வலுவான வடிவமாகும், மேலும் எங்களுடன் நேரடியாக இணைகிறது .
உட்பொதிக்கப்பட்ட AI கணினி
அதிவேக I/O → DMA / முடுக்கி பாதை → NPU அல்லது GPU அனுமானம் → Linux பயன்பாட்டு சேவைகள் → சேமிப்பு மற்றும் நெட்வொர்க் APIகள். எங்கள் உட்பொதிக்கப்பட்ட கணக்கீட்டு தொகுதி மற்றும் முரட்டு முனை கணினி தயாரிப்பு வகுப்புகள் இந்த வகை பகிர்வைச் சுற்றி கட்டப்பட்டுள்ளன.
தொழில்துறை நிர்ணயிக்கும் நுழைவாயில்
CAN-FD / தொடர் / Ethernet இடைமுகங்கள் → FPGA அல்லது MCU நேர முத்திரை மற்றும் நெறிமுறை கையாளுதல் → MPU சேவைகள் → விருப்பமான NPU பகுப்பாய்வு. அதிகபட்ச AI செயல்திறனைக் காட்டிலும், தீர்மானிக்கும் I/O மற்றும் நீண்ட கால மென்பொருள் பராமரிப்புத் திறன் இங்கு மிக முக்கியமானதாக இருக்கும்.
FPGA, NPU மற்றும் MPU இடையே எப்படி தேர்வு செய்வது
முழுமையான பணிச்சுமையிலிருந்து தேர்வு செய்யவும், செயலி லேபிள் அல்ல. முதன்மையான பிரச்சனை நரம்பியல் அனுமானமாக இருந்தால், NPU இணக்கத்தன்மையிலிருந்து தொடங்கவும். தனிப்பயன் I/O மற்றும் உறுதியான முன் செயலாக்கம் ஆதிக்கம் செலுத்தினால், FPGA ஆதாரங்களை மதிப்பிடவும். Linux சேவைகள், நெட்வொர்க்கிங் மற்றும் பயன்பாட்டு மென்பொருள் ஆதிக்கம் செலுத்தினால், MPU திறனுடன் தொடங்கவும். பெரும்பாலான உயர்-செயல்திறன் விளிம்பு தளங்கள் இந்த ஆதாரங்களில் குறைந்தது இரண்டையாவது இணைக்கும்.
வன்பொருளைச் செய்வதற்கு முன், உத்தேசித்துள்ள மென்பொருள் ஸ்டேக் மூலம் பிரதிநிதி ஸ்ட்ரீம்களை இயக்கவும் மற்றும் முடிவில் இருந்து இறுதி தாமதம், ஆற்றல், நினைவக அலைவரிசை மற்றும் வெப்பங்களை அளவிடவும். அந்தச் சான்றுகள் பொதுவான முடுக்கி தரவரிசைகளை விட மதிப்புமிக்கவை.
வேலை செய்த உதாரணம்: நான்கு கேமராக்கள் மற்றும் பகிரப்பட்ட நினைவக பட்ஜெட்
ஒரு வினாடிக்கு 30 பிரேம்களில் நான்கு 1280 × 720 ஸ்ட்ரீம்களைக் கொண்ட திட்டமிடல் உதாரணத்தைக் கவனியுங்கள், பட மாற்றத்திற்குப் பிறகு ஒரு சேனலுக்கு ஒரு பைட்டுடன் RGB என குறிப்பிடப்படுகிறது. அவற்றின் ஒருங்கிணைந்த தருக்க பட பேலோட் ஆகும் 4 × 1280 × 720 × 30 × 3 = வினாடிக்கு 331,776,000 பைட்டுகள், தசம அலகுகளில் தோராயமாக 332 MB/வி. இது ALVEXIS தயாரிப்பின் கேமரா இணைப்பு பிட்ரேட் அல்லது அளவிடப்பட்ட செயல்திறன் அல்ல.
ஒரு கூடுதல் முழு-சட்ட நகல் அந்த பேலோடைப் படித்து எழுதுகிறது, கேச் நடத்தை அல்லது பிற செயல்பாடுகளைக் கருத்தில் கொள்வதற்கு முன் தோராயமாக 664 MB/வி நினைவக டிராஃபிக்கைச் சேர்க்கிறது. மாதிரி டென்சர்கள், வண்ண மாற்றம், பதிவு செய்தல் மற்றும் ஒரே நேரத்தில் சேவைகள் ஆகியவை அவற்றின் சொந்த போக்குவரத்தைச் சேர்க்கின்றன. ஒரு வடிவமைப்பு அதன் தலைப்பு முடுக்கி மதிப்பீடு போதுமானதாகத் தோன்றினாலும், தரவு இயக்கத்தால் ஏன் அதைக் கட்டுப்படுத்த முடியும் என்பதை இது விளக்குகிறது.
| இடத்திற்கு வேலை | தொடக்க புள்ளி | செய்வதற்கு முன் ஆதாரம் |
|---|---|---|
| கேமரா உட்கொள்ளல் மற்றும் ஒத்திசைவு | ஆதரிக்கப்படும் SoC இடைமுகங்கள், FPGA அல்லது தேவைப்படும் போது துணை சாதனம் | ஒரே நேரத்தில் ஸ்ட்ரீம் பிடிப்பு, நேர முத்திரை நடத்தை மற்றும் சுமையின் கீழ் இழப்பு |
| நரம்பியல் அனுமானம் | தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட வரைபடமும் துல்லியமும் ஆதரிக்கப்படும்போது NPU | மாற்ற துல்லியம் மற்றும் சாதனத்தில் நிலையான பயன்பாட்டு அளவீடுகள் |
| Linux சேவைகள் மற்றும் பதிவு | MPU ஆதாரங்கள் மற்றும் வெளிப்படையான பட்ஜெட் சேமிப்பு பாதை | அனுமானம் செயலில் இருக்கும்போது CPU, நினைவகம் மற்றும் I/O நடத்தை |
| நேரம் முக்கியமான வெளிப்புற கட்டுப்பாடு | பொருத்தமான நிகழ் நேரக் கட்டுப்படுத்தி அல்லது சரிபார்க்கப்பட்ட நிர்ணயம் செயல்படுத்தல் | தொடர்புடைய மோசமான பணிச்சுமையின் கீழ் பதில் நேர சான்று |
பகிர்வின் நோக்கம் ஒவ்வொரு நேரத்தையும் ஆதாரத் தேவையையும் வெளிப்படையாகக் கூறுவதாகும். ஒவ்வொரு வடிவமைப்பிற்கும் நான்கு வெவ்வேறு செயலிகள் தேவை என்பதை இது குறிக்கவில்லை. தேவைகளைப் பூர்த்தி செய்யும் எளிமையான கட்டிடக்கலையுடன் தொடங்கவும், பின்னர் அளவீடுகள் அல்லது இடைமுகக் கட்டுப்பாடுகள் அவற்றை நியாயப்படுத்தும் ஆதாரங்களைச் சேர்க்கவும்.
செயலி கலவையைத் தேர்ந்தெடுப்பதற்கான சரிபார்ப்புத் திட்டம்
- உள்ளீட்டு ஒப்பந்தத்தை முடக்கு: சென்சார்கள், தரவு வடிவங்கள், மாதிரி, தீர்மானம் மற்றும் இயக்க நிலைமைகள்.
- முடுக்கி செயல்திறனை ஒப்பிடும் முன் மாதிரி ஆதரவு மற்றும் வெளியீட்டு தரத்தை சரிபார்க்கவும்.
- கையகப்படுத்தல், முன் செயலாக்கம், அனுமானம் மற்றும் விநியோகத்தை தனித்தனியாக அளவிடவும், பின்னர் முழுமையான பாதையை அளவிடவும்.
- ரெக்கார்டிங், நெட்வொர்க்கிங் மற்றும் அனைத்து நோக்கம் கொண்ட சென்சார்கள் செயலில் உள்ள நிலையில் நீடித்த வெப்ப சுமையின் கீழ் மீண்டும் செய்யவும்.
- பதிவு வரிசை வயது, இழந்த உள்ளீடுகள் மற்றும் டெயில் தாமதம், எனவே அதிக சராசரி விகிதம் இடைவிடாத தாமதங்களை மறைக்காது.
பலகை திருத்தம், மென்பொருள் படம், கருவித்தொகுப்பு பதிப்புகள் மற்றும் சோதனை உள்ளீடுகளை முடிவுகளுடன் வைத்திருங்கள். Rockchip செயல்படுத்துவதற்கு, தி RK3588 மாதிரி வரிசைப்படுத்தல் வழிகாட்டி இந்த பணிப்பாய்வு உருவாக்குகிறது. நிகழ்வு-கேமரா தரவுகளுக்கு, பயன்படுத்தவும் மென்பொருள் ஒருங்கிணைப்பு வழிகாட்டி அனுமானப் பாதையைத் தேர்ந்தெடுப்பதற்கு முன் நேர முத்திரைகள் மற்றும் பிரதிநிதித்துவங்களை வரையறுக்க.
பணிச்சுமை வகைப்படுத்தப்பட்ட பிறகு, ஒப்பிடுக SoM மற்றும் SBC ஒருங்கிணைப்பு விருப்பங்கள். அந்த முடிவானது கம்ப்யூட் ஆர்க்கிடெக்சரை இணைப்பிகள், சக்தி, உறை மற்றும் உற்பத்தி வேலைகளுடன் இணைக்கிறது.
செயலி தேர்வு முதல் உருவாக்கக்கூடிய தயாரிப்பு வரை
ஒரு செயலி ஷார்ட்லிஸ்ட் முழுமையான தயாரிப்புடன் பொருந்தினால் மட்டுமே பயனுள்ளதாக இருக்கும். தனிப்பயன் பலகையை ஆர்டர் செய்வதற்கு முன், பணிச்சுமையை ஒரு குறுகிய பொறியியல் சுருக்கமாக மாற்றவும்:
- உள்ளீடுகள்: சென்சார் எண்ணிக்கை, இடைமுகங்கள், மாதிரி விகிதங்கள் மற்றும் ஒத்திசைவு தேவைகள்.
- AI பணிச்சுமை: உண்மையான மாதிரி, ஆதரிக்கப்படும் துல்லியம் மற்றும் ஏற்றுக்கொள்ளக்கூடிய வெளியீட்டுத் தரம்.
- உடல் கட்டுப்பாடுகள்: பரிமாணங்கள், சக்தி ஆதாரம், குளிர்ச்சி மற்றும் இயக்க சூழல்.
- டெலிவரி: முன்மாதிரி அளவு, உற்பத்தி அளவு, மென்பொருள் உரிமை மற்றும் ஏற்றுக்கொள்ளும் சோதனைகள்.
ஆய்வு நிலையத்திற்கு, கேமரா பைப்லைனை லைன் தூண்டுதல், பகுதி அடையாளங்காட்டி மற்றும் முடிவு இடைமுகத்துடன் இணைக்கவும். எங்கள் தொழில்துறை இயந்திர பார்வை மற்றும் தரக் கட்டுப்பாட்டு தீர்வு அந்த தேவைகள் எப்படி ஒரு பைலட்டாக மாறும் என்பதை விளக்குகிறது.
MPU, NPU மற்றும் FPGA edge AI FAQ
MPU AI என்றால் என்ன?
பொதுவாக Linux மற்றும் NPU, GPU அல்லது FPGA போன்ற ஒருங்கிணைக்கப்பட்ட அல்லது துணை முடுக்கத்துடன் உட்பொதிக்கப்பட்ட நுண்செயலி இயங்குதளத்தில் பயன்படுத்தப்படும் செயற்கை நுண்ணறிவு பணிச்சுமைகளை MPU AI விவரிக்கிறது. MPU பொதுவாக பயன்பாடுகள், நெட்வொர்க்கிங், சேமிப்பு, பாதுகாப்பு மற்றும் ஆர்கெஸ்ட்ரேஷனை அனுமான பைப்லைனைச் சுற்றி நிர்வகிக்கிறது.
ஒரு MPU இயந்திர கற்றலை இயக்க முடியுமா?
ஆம். MPU இயந்திரக் கற்றல் பணிச்சுமைகள் CPU கோர்களில் இயங்கலாம் அல்லது ஒருங்கிணைந்த முடுக்கிகளைப் பயன்படுத்தலாம். தயாரிப்பு அமைப்புகளுக்கு, மாடல் சப்போர்ட், மெமரி பேண்ட்வித், நீடித்த தெர்மல்கள் மற்றும் எண்ட்-டு-எண்ட் லேட்டன்சி ஆகியவை தலைப்புச் செய்தியை விட TOPS மட்டும் அதிகம்.
NPU vs FPGA: edge AIக்கு எது சிறந்தது?
NPU என்பது பொதுவாக ஒரு வாட்டிற்கு வலுவான செயல்திறனுடன் ஆதரிக்கப்படும் நியூரல்-நெட்வொர்க் அனுமானத்திற்கான எளிய தேர்வாகும். தனிப்பயன் சென்சார் இடைமுகங்கள், உறுதியான முன் செயலாக்கம், அசாதாரண தரவு வடிவங்கள் அல்லது பிரத்யேக பைப்லைன்கள் வடிவமைப்பிற்கு மையமாக இருக்கும்போது FPGA விரும்பத்தக்கது. பல அமைப்புகள் இரண்டையும் பயன்படுத்துகின்றன.
FPGA இல் NPU பணிச்சுமையை இயக்க முடியுமா?
ஒரு FPGA நரம்பியல்-நெட்வொர்க் முடுக்கிகள் அல்லது அனுமான பைப்லைன்களை செயல்படுத்த முடியும், ஆனால் அது தானாகவே அர்ப்பணிக்கப்பட்ட NPUக்கு சமமானதாக இருக்காது. வர்த்தகமானது நிரல்படுத்தக்கூடிய தர்க்க ஆதாரங்கள், நினைவகம், கருவித்தொகுப்பு முதிர்வு, மாதிரி ஆதரவு, சரிபார்ப்பு முயற்சி மற்றும் சக்தி ஆகியவற்றை உள்ளடக்கியது.
FPGA AI அனுமானம் எப்போது அர்த்தமுள்ளதாக இருக்கும்?
FPGA உறுதியான முன் செயலாக்கம், தனிப்பயன் இடைமுகங்கள் அல்லது சிறப்பு தரவு இயக்கம் ஆகியவற்றுடன் அனுமானம் இறுக்கமாக இணைக்கப்பட வேண்டும் என்றால் AI அனுமானம் கவர்ச்சிகரமானதாக இருக்கும். நிலையான NPU இயக்க நேரம் சென்சார் பாதை அல்லது தாமதக் கட்டுப்பாடுகளுக்குப் பொருந்தாதபோது இது மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங்கிற்குள் TinyML பொருந்துகிறது
எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங் தரவு மூலத்திற்கு அருகில் செயலாக்கத்தை விவரிக்கிறது; edge AI இயந்திரக் கற்றல் அனுமானத்தைப் பயன்படுத்துகிறது. டைனிஎம்எல் மிகவும் கட்டுப்படுத்தப்பட்ட வரிசைப்படுத்தல் வகுப்பைக் குறிக்கிறது, பெரும்பாலும் குறைந்த நினைவகம் மற்றும் சக்தி கொண்ட மைக்ரோகண்ட்ரோலர்களில். ஒரு சிறிய அதிர்வு வகைப்படுத்தி மற்றும் மல்டி-கேமரா உணர்தல் பைப்லைன் இரண்டும் edge AI ஆக இருந்தாலும் மிகவும் வேறுபட்ட வன்பொருள் பட்ஜெட் தேவை.
மைக்ரோகண்ட்ரோலர் இலக்குக்கு, மாதிரி அளவு, இயக்க நேர நினைவகம், ஆதரிக்கப்படும் ஆபரேட்டர்கள் மற்றும் கையகப்படுத்தல் மேல்நிலை ஆகியவற்றைச் சரிபார்க்கவும். NPU அல்லது FPGA-அடிப்படையிலான வடிவமைப்பிற்கு, நினைவக இயக்கம் மற்றும் துரிதப்படுத்தப்பட்ட மற்றும் துரிதப்படுத்தப்படாத வேலைகளுக்கு இடையிலான பகிர்வையும் மதிப்பீடு செய்யவும். தொழில்நுட்பத்தை அதன் சுருக்கத்தில் இருந்து மட்டும் தேர்ந்தெடுக்காமல், அளவிடப்பட்ட பணி மற்றும் மீட்புத் தேவைகளைப் பூர்த்தி செய்யும் சிறிய கட்டிடக்கலையைத் தேர்வு செய்யவும்.
தொழில்நுட்ப குறிப்புகள்
- Rockchip: RKNN மென்பொருள் கூறுகள் மற்றும் வரிசைப்படுத்தல் கருவிகள்
- Rockchip: மாதிரி மாற்றம் மற்றும் அனுமான உதாரணங்கள்
- Gallego et al.: நிகழ்வு அடிப்படையிலான பார்வை — ஒரு ஆய்வு
- டென்சர்ஃப்ளோ லைட் மைக்ரோ: நினைவகம் கட்டுப்படுத்தப்பட்ட சாதனங்களில் அனுமானம்
அலைவரிசை உதாரணம் ஒரு வெளிப்படையான கணக்கீடு, ஒரு தயாரிப்பு அளவுகோல் அல்ல. உத்தேசிக்கப்பட்ட பணிச்சுமையில் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட கட்டமைப்பை சரிபார்க்கவும்.
உங்கள் உண்மையான edge AI பணிச்சுமையை பிரிக்கவும்.
சென்சார் இடைமுகங்கள், மாதிரி வகை, தரவு விகிதங்கள், ஆற்றல் உறை மற்றும் வரிசைப்படுத்தல் கட்டுப்பாடுகளை அனுப்பவும். நாங்கள் அவற்றை MPU/NPU/FPGA கட்டமைப்பு மற்றும் பொருத்தமான கம்ப்யூட்-மாட்யூல் வகுப்பிற்கு வரைபடமாக்கலாம்.