Imagination受邀出席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、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，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的新趋势和典型应用，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（

　　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则能够给大家提供逐渐增强的性能，根据工作量的不同，NNA能够给大家提供比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，能支持用户对精度来优化；它可以为AndroidNN提供过滤器目数选择，也可以为TensorflowLite带来兼容性和更好的量化特性。总体来说，NNA具备极高的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解决能力，利用Hyperlane技术，GPU可以同时运行8个独立的工作负载，这在某种程度上预示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，可通过GPU的备用资源去配合NNA进行AI计算。

　　用户能够最终靠IMG DNN API同时对GPU和NNA来优化 Andrew Grant还对Imagination如何支持开源AI框架进行了介绍：“Imagination很欢迎开源社区，并希望支持研发人员更轻松地将其模型转移至边缘侧。各位明白，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来优化。无论用户使用哪种框架或模型，我们都能支持其进行部署，来提升效率，加快上市速度。”

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