展开

关键词

2018年嵌入式处理器报告:神经网络加速器的崛起

神经网络引擎可能会使用CPU, DSP, GPU或专门的深度学习加速器,或者是它们的一种组合。” “这一趋势无疑是向CPU, GPU和DSP添加加速器。 这就是为什么很多加速器都在不断地添加越来越大的乘积累加器阵列,因为在神经网络中,大多数的计算都是乘积累加计算(MAC)。” 类似的功能也可以使用Imagination Technologies发布的PowerVR Series2NX,这是一种神经网络加速器(NNA),它的原生支持可以将位深(bit depth)降低到4位。 图2:PowerVR Series2NX是一种神经网络加速器(NNA),它可以运行现成的网络,如GoogLeNet Inception,每秒钟可以进行500次的推断(inference)。 NVIDIA Tegra和Xavier SoCs将CPU、GPU和自定义深度学习加速器结合在了自动驾驶系统上,而高通则继续在其六边形DSP中构建机器学习特性。甚至Google也创建了一个TPU。

98550

神经网络加速器的兴起

这是“2018嵌入式处理器报告: 神经网络加速器的兴起”(http://www.embedded-computing.com/processing/2018-embedded-processor-report-rise-of-the-neural-network-accelerator 神经网络引擎可能使用 cpu, dsp, gpu, 或者专门的深度学习加速器, 或者组合。" "趋势肯定是引入 cpu、 gpu 和 dsp 的加速器, 原因是它们比其他通用核更具有多领域和低功耗应用能力。 这就是为什么许多加速器不断增加越来越大的乘数累加器阵列, 因为神经网络中的大部分计算都是 MAC。" 在Imagination Technologies的 PowerVR Series2NX 中也有类似的功能, 这是一个神经网络加速器(NNA) , 其本地支持深度为4位。

1.2K30
  • 广告
    关闭

    内容分发网络CDN专场特惠,流量包0.02元/GB起

    一键接入,全球加速!提供全球范围内快速、稳定、智能、安全的内容加速服务,支持图片、音视频等多元内容分发!

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    神经网络加速器应用实例:图像分类

    不仅仅是硬件的AI Inference 在Simple TPU的设计和性能评估中,一个神经网络加速器的硬件雏形已经搭建完成了;在https://github.com/cea-wind/SimpleTPU 和很多其他的硬件设计不同,以Xilinx的AI Inference 解决方案为例(即之前的深鉴科技),用于AI Inference的设计需要考虑神经网络计算中的多样性,神经网络加速器是一个软件+硬件的解决方案 ,使得浮点模型转化为定点模型 提供了Compiler,将模型映射为二进制指令序列 和Compiler相结合的Hardware 这意味着想真正使用之前设计的神经网络加速器——SimpleTPU 也正是由于这一原因,网络结构会尽可能简单,仅以保证本系列文章完整性为目的。 2. CNN 由于手工对神经网络进行量化和layer间融合以及生成指令的复杂性,基于CNN的图像分类/分割网络的运行实例被无限期暂停了。

    47330

    windows下的BBR、锐速,主动网络加速器

    美中线路及掉包严重的线路效果更佳,暴力小包主动重传实现网络加速,适当占用流出带宽,都是小包所以占用流量很少,你值得拥有! ---- 测试 以下测试都在没有掉包的网络下进行的,客户端装上本神器,服务端没装,如果2端都装上效果更好,所以效果不明显,而且极端网络启动主动式占用90%流出带宽暴力重传所有包效果对比就明显了。 使用此加速器效果: Ping statistics for 104.26.3.41:80 54 probes sent. 54 successful, 0 failed. trip times in milli-seconds: Minimum = 155.284ms, Maximum = 1185.982ms, Average = 266.561ms 没用此加速器效果 就是说如果网络绝对是非常优质不掉包的话,第二个发送就是多余的。所以对于流出带宽用不完的所有windows 64位系统都装上有好处。 大包不敢多次在还未确定网络掉包的情况下就发送多个copy。。。

    3K41

    图神经网络——【KDD 2018】PinSage

    可以先参阅《图神经网络——【NIPS 2017】GraphSAGE》。

    13220

    kaspersky:2018金融业网络威胁报告

    金融行业占网络钓鱼的份额从47.5%增加到54%。 Mac用户遇到的金融网络钓鱼的份额几乎翻了一番,约占56%左右。 3,2017年,全球共有259,828个用户受到Android银行恶意软件的攻击,同比减少了近15%。 阅读原文,获取报告!

    18620

    将神经网络加速器NVDLA移植部署到FPGA中

    ❝本文由知乎用户LeiWang1999授权转载,文章地址为https://zhuanlan.zhihu.com/p/378202360 ❞ NVDLA 是英伟达于2017年开源出来的深度学习加速器框架 需要修改device tree,覆盖NVDLA的compatible属性以适配加速器的驱动程序,并为加速器保留一段内存。 但如果运行一个针对Imagenet的Resnet网络,会发现: root@arm:~/OpenDLA/umd/out/apps/runtime/nvdla_runtime# . Reference https://vvviy.github.io/2018/09/12/nv_small-FPGA-Mapping-Workflow-I https://vvviy.github.io /2018/09/17/nv_small-FPGA-Mapping-Workflow-II http://leiblog.wang/NVDLA-int8-%E9%87%8F%E5%8C%96%E7%AC

    2K50

    RSA 2018:从大会议题看2018网络安全趋势

    根据RSA 2018大会提交的议题资料,可以发现我们正处于安全领域的一大关键性时刻,而明年4月的大会也必将满载激动人心的精彩内容。 下面,让我们一起来看RSAC2018大会已经收到的内容当中所体现出的一些重要趋势: 1. 人工智能:在之前的讨论当中,我们一直都将人工智能视为一大核心议题。 而在2018年的提交内容中,我们终于看到讨论从极端回归中立,即我们开始努力在人与机器之间建立起健康的共生关系,二者不再是一方完全取代另一方的关系。 我们还注意到,人们对于合规性乃至治理层面的风险管理与恢复能力表达出高度重视,并希望通过商业视角从整体层面看待风险因素——这种趋势有可能掀起一波网络保险与网络风险保障、真实安全成本衡量以及安全评级(包括供应商代码安全性与工具安全功能等 我们还看到更多关于全球范围内优秀项目的评论意见,这些项目也确实帮助特定人群在网络安全方面取得了成功。

    48090

    网络爬虫随记:2018-03-12启(refreshing)

    19730

    EAS:基于网络转换的神经网络结构搜索 | AAAI 2018

    论文提出经济实惠且高效的神经网络结构搜索算法EAS,使用RL agent作为meta-controller,学习通过网络变换进行结构空间探索。 在保持网络功能下替换网络的某一层为更宽的层,例如对于全连接层是增加unit数,对于卷积层是增加卷积核数。 激活的网络的权重,毕竟这样总比随机初始化要好。 Net2Net设定网络是layer-to-layer的,没有并行层,但目前的网络大都将单层的输入应用到多个后续的多个层中,直接应用Net2Net会出现问题,因此论文对其进行了改进。 5次Net2Deeper和4次Net2Wider,采样够300个网络后,选取表现最好的网络训练100轮作为下阶段的输入。

    25720

    2018年的5个网络安全趋势

    反病毒软件厂商McAfee公司最新推出的网络威胁分析报告中分析了2018年人们需要关注的五大关键网络安全趋势。 网络犯罪的变化与IT技术的发展是一致的,组织必须利用新技术来推动业务运作,提供更好的安全保护。 网络攻击者将调整目标,从传统的目标转向利润更高的勒索目标,其中包括高净值个人、连接设备和企业。 从传统角度看,勒索软件技术的应用将超越个人勒索、网络破坏,以及组织破坏的目标。 这种攻击将给对手带来更大破坏和更大财务影响的威胁,这不仅会引发网络犯罪“商业模式”的新变种,而且会开始加快推动网络保险市场的扩张。 2018年,家长将意识到企业对于未成年人产生的数字内容有着严重的滥用行为,并在考虑这些做法对自己孩子是否有长期影响。

    547100

    【WWW2018网络表示学习Tutorial(附下载)

    2018 年 4 月 23 日至 27 日,第 27 届国际万维网会议(26th International World Wide Web Conference) 在法国里昂举行。 斯坦福大学SNAP组在WWW2018 上举办Tutorial介绍了网络表示学习的最近进展。专知小组整理分享给大家。 WWW2018会议日常可以参见专知以前报道: 国际万维网会议WWW 2018论文列表以及会议日程,一睹为快 ? 斯坦福大学SNAP组在WWW2018 上举办Tutorial介绍了网络表示学习的最近进展。 ? 本次Tutorial于2018年4月24日在法国里昂举办的WWW 2018上举行。 Tutorial相关材料及目录 ---- ---- 1. 第一部分:简介 什么是网络表示学习?

    77430

    EdgeDRNN:用于边缘推理的递归神经网络加速器(computer science)

    EdgeDRNN:用于边缘推理的递归神经网络加速器 低延迟,低功耗的便携式递归神经网络(RNN)加速器为IoT,机器人技术和人机交互等实时应用提供了强大的推理功能。 我们提出了一种基于轻量级门控循环单元(GRU)的RNN加速器,称为EdgeDRNN,该批处理针对批处理大小为1的低延迟边缘RNN推理进行了优化。 EdgeDRNN采用尖峰神经网络启发性的增量网络算法来利用RNN中的时间稀疏性。权重存储在便宜的DRAM中,这使EdgeDRNN能够在最便宜的FPGA上计算大型多层RNN。

    38010

    网络 | Graph Attention Networks | ICLR 2018 | 代码讲解

    【前言】:之前断断续续看了很多图网络、图卷积网络的讲解和视频。现在对于图网络的理解已经不能单从文字信息中加深了,所以我们要来看代码部分。 现在开始看第一篇图网络的论文和代码,来正式进入图网络的科研领域。 1.1 实验结果 因为这是我第一次看GNN的论文,所以我也不知道2018年之后的发展如何(不过估计爆发式发展吧),Graph Attention Network时这样的结果: 可以看到,cora的精度时 最后再加一个self.out_att的GraphAttentionLayer,就构成了全部的网络。 forward阶段,特征先进行随机的dropout,dropout率这么大不知道是不是图网络都是这样的,六个悬念把。

    20320

    展望2018:三种网络配置及网络融合的必要性

    【IT168 资讯】网络融合被定义为在单个网络上使用多种通信模式,提供单独基础设施无法实现的便利性和灵活性。展望2018年及以后,融合网络的属性是灵活性,可靠性和节约性。 虽然5G的广泛部署还有几年的时间,但为确保网络能够随时做出改变,幕后需要做的工作有很多。在我们以互联网为中心的世界中,无处不在的带宽需求推动了陆地线网络以及无线网络网络融合。 当我们想到融合时,我们一般都在考虑这三种网络及其典型配置: ● 在多业务组织或传统社区接入电视网络中,有一个前端通过路由器连接到数据中心,该网络由高带宽混合光纤同轴网络组成。 ● 传统蜂窝网络由宏蜂窝网络组成,每个蜂窝网络由各种类型的回程网络独立供电和互连,所述回程网络包括光纤,HFC,铜和微波。 由于需要满足不同的通信应用,这三个不同的网络在部署时都会有所差异。 2018年以后,向网络融合的过渡将继续,网络的物理资产将开始整合,相同的工厂设施将通过高度杠杆化的光纤设施用于无线回程/前传,FTTx,HFC,固定无线接入和商业高速数据要求。

    50050

    基于层级表达的高效网络搜索方法 | ICLR 2018

    论文基于层级表达提出高效的进化算法来进行神经网络结构搜索,通过层层堆叠来构建强大的卷积结构。 论文通过加入分层网络结构来约束搜索空间,在最初几层仅使用卷积和池化等简单操作,逐步到高层将底层的block进行组合搭建,最后将最高层的block堆叠成最终的网络。 由于搜索空间设计够好,网络的搜索方法仅用进化算法或随机搜索足以。   卷积、池化等),所以网络的表达$(G,o)$包含两部分: 一个有效的操作集合$o={o_1,o_2,...}$ 一个邻接矩阵$G$,用以指定操作的神经网络图,$G_{ij}=k$为节点$i$和节点$j$ ,而是使用提出的方法进行卷积单元(cell)的搜索,这样能够在小网络上快速进行网络测试然后迁移到较大的网络

    22320

    相关产品

    • 数据加速器 GooseFS

      数据加速器 GooseFS

      数据湖加速器(Data Lake Accelerator Goose FileSystem,GooseFS)是由腾讯云推出的高可靠、高可用、弹性的数据湖加速服务。GooseFS 依靠对象存储 COS 作为数据湖存储底座的成本优势,为数据湖生态中的计算应用提供统一的数据湖入口,加速海量数据分析、机器学习、人工智能等业务访问存储的性能。GooseFS 采用了分布式集群架构,具备弹性、高可靠、高可用等特性;为上层计算应用提供统一的命名空间和访问协议,方便用户在不同的存储系统管理和流转数据。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券