Socionext成功開發(fā)了一款集成有量化深度神經(jīng)網(wǎng)絡技術的原型芯片
日本高新科技博覽會（CEATEC）是日本規(guī)模最大，同時也是亞洲最大、最尖端的IT/電子綜合展，每年吸引十幾萬觀眾到場洽談交流。受疫情影響，今年的CEATEC 2020改為線上Online舉辦模式，觀眾可于10月20-23日期間上官網(wǎng)觀展。
本次云展會上，Socionext助力日本新能源與產業(yè)技術綜合開發(fā)機構（NEDO），以“低功耗AI-Edge LSI 讓未來生活更便利”為主題，共同展示合作項目研究成果。
為提高邊緣計算處理器AI處理性能并減少系統(tǒng)功耗，Socionext成功開發(fā)了一款集成有量化深度神經(jīng)網(wǎng)絡（DNN）技術的原型芯片，通過“YOLOv3”它能以不到5W的低功耗及30fps的速度實現(xiàn)了目標檢測，其效率是通用GPU的10倍，可為小型、低功耗邊緣計算設備提供先進的AI處理。
責任編輯：lq
聲明：本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人，不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用，如有內容侵權或者其他違規(guī)問題，請聯(lián)系本站處理。
舉報投訴
-
芯片
+關注
關注
463文章
54412瀏覽量
469177 -
神經(jīng)網(wǎng)絡
+關注
關注
42文章
4842瀏覽量
108153 -
Socionext
+關注
關注
2文章
78瀏覽量
17261
原文標題：云展會 | Socionext助力日本NEDO亮相CEATEC 2020線上展會
文章出處：【微信號：Socionext，微信公眾號：Socionext】歡迎添加關注！文章轉載請注明出處。
發(fā)布評論請先 登錄
相關推薦
熱點推薦
神經(jīng)網(wǎng)絡的初步認識
日常生活中的智能應用都離不開深度學習，而深度學習則依賴于神經(jīng)網(wǎng)絡的實現(xiàn)。什么是神經(jīng)網(wǎng)絡？神經(jīng)網(wǎng)絡的核心思想是模仿生物
自動駕駛中常提的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡是個啥？
在自動駕駛領域，經(jīng)常會聽到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡技術。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，簡稱為CNN，是一種專門用來處理網(wǎng)格狀數(shù)據(jù)（比如圖像）的深度學習模型。CNN在圖像處理中尤其常見，因為圖像本身就可以看作是由像
NMSIS神經(jīng)網(wǎng)絡庫使用介紹
NMSIS NN 軟件庫是一組高效的神經(jīng)網(wǎng)絡內核，旨在最大限度地提高 Nuclei N 處理器內核上的神經(jīng)網(wǎng)絡的性能并最??大限度地減少其內存占用。
該庫分為多個功能，每個功能涵蓋特定類別
發(fā)表于 10-29 06:08
在Ubuntu20.04系統(tǒng)中訓練神經(jīng)網(wǎng)絡模型的一些經(jīng)驗
本帖欲分享在Ubuntu20.04系統(tǒng)中訓練神經(jīng)網(wǎng)絡模型的一些經(jīng)驗。我們采用jupyter notebook作為開發(fā)IDE，以TensorFlow2為訓練框架，目標是訓練一個手寫數(shù)字識
發(fā)表于 10-22 07:03
CICC2033神經(jīng)網(wǎng)絡部署相關操作
在完成神經(jīng)網(wǎng)絡量化后，需要將神經(jīng)網(wǎng)絡部署到硬件加速器上。首先需要將所有權重數(shù)據(jù)以及輸入數(shù)據(jù)導入到存儲器內。
在仿真環(huán)境下，可將其存于一個文件，并在 Verilog 代碼中通過 read
發(fā)表于 10-20 08:00
液態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡（LNN）：時間連續(xù)性與動態(tài)適應性的神經(jīng)網(wǎng)絡
1.算法簡介液態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡（LiquidNeuralNetworks，LNN）是一種新型的神經(jīng)網(wǎng)絡架構，其設計理念借鑒自生物神經(jīng)系統(tǒng)，特別是秀麗隱桿線蟲的
【「AI芯片：科技探索與AGI愿景」閱讀體驗】+神經(jīng)形態(tài)計算、類腦芯片
AI芯片不僅包括深度學細AI加速器，還有另外一個主要列別：類腦芯片。類腦芯片是模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡架
發(fā)表于 09-17 16:43
神經(jīng)網(wǎng)絡的并行計算與加速技術
隨著人工智能技術的飛速發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡在眾多領域展現(xiàn)出了巨大的潛力和廣泛的應用前景。然而，神經(jīng)網(wǎng)絡模型的復雜度和規(guī)模也在不斷增加，這使得傳統(tǒng)的串行計算方式面臨著巨大的挑戰(zhàn)，如計算速度慢、訓練時間長等
【「AI芯片：科技探索與AGI愿景」閱讀體驗】+第二章 實現(xiàn)深度學習AI芯片的創(chuàng)新方法與架構
連接定義了神經(jīng)網(wǎng)絡的拓撲結構。
不同神經(jīng)網(wǎng)絡的DNN：
一、基于大模型的AI芯片
1、Transformer 模型與引擎
1.1 Transformer 模型概述
Transforme
發(fā)表于 09-12 17:30
如何在機器視覺中部署深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡
圖 1：基于深度學習的目標檢測可定位已訓練的目標類別，并通過矩形框（邊界框）對其進行標識。 在討論人工智能（AI）或深度學習時，經(jīng)常會出現(xiàn)“神經(jīng)網(wǎng)絡”、“黑箱”、“標注”等術語。這些概念對非專業(yè)
Nordic收購 Neuton.AI 關于產品技術的分析
Nordic Semiconductor 于 2025 年收購了 Neuton.AI，這是一家專注于超小型機器學習（TinyML）解決方案的公司。
Neuton 開發(fā)了一種獨特的神經(jīng)網(wǎng)絡
發(fā)表于 06-28 14:18
無刷電機小波神經(jīng)網(wǎng)絡轉子位置檢測方法的研究
摘要:論文通過對無刷電機數(shù)學模型的推導,得出轉角:與三相相電壓之間存在映射關系,因此構建了一個以三相相電壓為輸人,轉角為輸出的小波神經(jīng)網(wǎng)絡來實現(xiàn)轉角預測,并采用改進遺傳算法來訓練網(wǎng)絡結構與參數(shù),借助
發(fā)表于 06-25 13:06
神經(jīng)網(wǎng)絡專家系統(tǒng)在電機故障診斷中的應用
的診斷誤差。仿真結果驗證了該算法的有效性。
純分享帖，需要者可點擊附件免費獲取完整資料~~~*附件：神經(jīng)網(wǎng)絡專家系統(tǒng)在電機故障診斷中的應用.pdf【免責聲明】本文系網(wǎng)絡轉載，版權歸原作者所有。本文所用視頻、圖片、文字如涉及作品版權問題，請第
發(fā)表于 06-16 22:09
神經(jīng)網(wǎng)絡RAS在異步電機轉速估計中的仿真研究
眾多方法中，由于其結構簡單，穩(wěn)定性好廣泛受到人們的重視，且已被用于產品開發(fā)。但是MRAS仍存在在低速區(qū)速度估計精度下降和對電動機參數(shù)變化非常敏感的問題。本文利用神經(jīng)網(wǎng)絡的特點，使估計更為簡單、快速
發(fā)表于 06-16 21:54
基于FPGA搭建神經(jīng)網(wǎng)絡的步驟解析
本文的目的是在一個神經(jīng)網(wǎng)絡已經(jīng)通過python或者MATLAB訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，將訓練好的模型的權重和偏置文件以TXT文件格式導出，然后通過python程序將txt文件轉化為coe文件，（coe
評論