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【新思科技IP资源】市场对 SoC 中专用人工智能 IP 的需求日益增加 [复制链接]

在过去十年间,设计人员开发了能够以足够快的速度运行高级深度学习数学运算的硅技术,以探索并实施对象识别、语音和面部识别等人工智能 (AI) 应用。如今,机器视觉应用通常比人类更精确,是推动新的片上系统 (SoC) 投资的关键功能之一,旨在满足 AI 的发展,以满足日常应用需求。通过在视觉应用中使用卷积神经网络 (CNN)和其他深度学习算法,这产生了巨大的影响,使 SoC 中的 AI 功能变得越来越普遍。Semico 在 2018 年 AI 报告中对此总结到:“ ... 几乎每种类型的芯片都拥有一定程度的 AI 功能,而且这一势头将持续保持。”

 

除了视觉之外,深度学习还被用于解决复杂问题,例如蜂窝通信基础架构中的 5G 网络实施,以及通过配置、优化和修复自身的能力而简化 5G 操作任务,也就是大众所知的自组织网络 (SON)。5G 网络将带来更大的复杂度,包括波束赋形、毫米波中的更多频谱、载波聚合和更高的带宽,所有这些都需要机器学习算法在分布式系统中妥善优化和处理数据。

 

AI 加速无处不在,它增加各种应用的价值。每个人都在添加某种形式的人工智能,在不依赖人类交互的情况下做更多的事情,但这些算法的类型各不相同,因此,这些算法使用的加速器也不同。其中包括传统上用于成像和物体检测的加速器。在时间比较重要的文本和演讲中,循环神经网络能够加入时间。除此之外,深度神经网络还有其他形式,例如脉冲神经网络和胶囊神经网络。

 

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