휴대폰, 보안 모니터링, 자동차, 증강 현실 / 가상 현실 (AR / VR) 분야에서 개발 또는 계획중인 모든 유형의 임베디드 애플리케이션에는 신경망이 포함되고 신경망 애플리케이션이 폭발적으로 증가하고 있습니다. 신경망 혁신 분야는 특별하고 자체 아키텍처가 지속적으로 업데이트되며 새로운 네트워크, 새로운 애플리케이션 및 시장도 끝없이 등장하고 있습니다. 신경망 애플리케이션이 심화되고 복잡 해짐에 따라 컴퓨팅 성능에 대한 요구 사항이 날로 증가하고 있습니다. 4 년 이내에 MAC / 프레임 컴퓨팅 요구 사항이 약 16 배 증가했습니다 (그림 1 참조).
그림 1 MAC / 프레임 컴퓨팅 요구 사항의 증가
신경망의 개발로 인해 장치에 프로세서 (CPU 및 GPU를 사용하는 대신)를 내장해야하는 수요가 계속 증가하고 있습니다. 그러나 네트워크의 처리 능력과 운영 속도는 신경망 애플리케이션의 개발 요구 사항을 따라 가지 못했습니다. 이러한 충돌은 비전 애플리케이션 분야에서 특히 분명합니다. 지금까지 신경망 애플리케이션의 요구 사항을 충족하는 것은 기존 데이터 센터의 리소스에만 의존 할 수 있습니다. 그러나 보안과 대기 시간이 중요한 고려 사항이되면서 실시간 데이터 처리를 위해 임베디드 시스템을 통해 신경망을 구현하는 것이 보편화되고 있습니다. 대부분의 신경망 훈련은 오프라인으로 수행 할 수 있지만 신경망을 사용하는 애플리케이션은이를 시스템에 포함해야합니다.
모든 임베디드 애플리케이션에서 AR / VR 또는 혼합 현실은 고유 한 문제에 직면 해 있습니다. 위 분야의 기기 대부분은 스마트 헬멧, 이어폰, 스마트 글래스 등 웨어러블 기기이다. 배터리 전력에 의존하며 에너지 소비를위한 신경망 솔루션을 선택할 때 가장 중요한 고려 사항 중 하나입니다. AR / VR 애플리케이션의 또 다른 중요한 요구 사항은 지연 시간을 줄이는 것이므로 신경망은 장치 임베딩을 구현해야합니다. 이러한 모든 장치에는 일종의 이미지 인식, 제스처 인식, 스테레오 카메라 분할, 3D 감지, 머리 추적, 눈 감지 및 눈 추적 기능이 필요합니다. 다양한 이미징 기술이 있지만 시간이 지남에 따라 의미 론적 환경 이해, 제스처 인식 또는 이미지 인식과 같은 이러한 기능 중 일부는 모두 신경망을 통해 실현 될 것입니다. 이미징 / 시각 신경망 외에도 이러한 장치는 음성 명령을 수신하기 위해 사운드 / 오디오 신경망에 대한 요구 사항도 지정합니다.
오늘날 급변하는 기술 환경에서 AR / VR 장비 제조업체는 2019 년, 2020 년 및 그 이후에 출시 될 제품에 대한 플랫폼을 즉시 선택해야합니다. 새로운 신경망 도입 이후 아키텍처의 지속적인 변화로 인해 미래 시스템에서 현재 효과적인 작업 플랫폼의 효율성을 보장 할 수 없습니다. 또한 이러한 애플리케이션에는 낮은 대기 시간과 낮은 전력 소비가 필요하며 이는 특히 중요합니다. 그러나 신경망 요구 사항의 지속적인 성장과 이러한 추세의 지속적인 발전을 고려할 때 우리는 여전히 어느 정도의 유연성과 미래 지향성을 보장해야합니다.
현재 신경망을 구현하기위한 두 가지 주요 옵션이 있습니다 : CPU / GPU 또는 하드웨어 가속기 사용 및 일치하는 이미징 DSP. 이 두 가지 옵션은 각각 디자이너가 직면 한 몇 가지 문제를 해결할 수 있습니다. 그러나 둘 다 개발 용이성, 전력 효율성, 대기 시간, 향후 업그레이드 공간 또는 성능 측면에서 불만족스러운 타협이 있습니다. 하드웨어 가속기와 정합 이미징 DSP는 임베디드 장치의 선택 중 하나이지만이 조합은 비효율적이며 불필요한 전력 소비를 발생시킵니다. 개발의 어려움 외에도 소프트웨어는 DSP와 가속기간에 분할되어야합니다. 컨볼 루션 레이어를 언로드하는 것만으로 데이터 전송 부담이 크게 증가하고 효율성에 영향을 미칩니다. 또한 하드웨어는 테이프 아웃시 고정되므로 이러한 가속기는 향후 업그레이드를위한 공간이 없습니다.
임베디드 애플리케이션의 요구 사항을 충족하는 신경망 DSP 솔루션은 개발 용이성, 방대한 양의 데이터 처리 가능, 향후 업그레이드 공간 확보, 에너지 효율적 사용 및 지연 최소화 등의 요구 사항을 충족해야합니다.
케이던스 솔루션 : Tensilica Vision C5 디지털 신호 프로세서 (DSP)
비전 및 융합 센서 애플리케이션을위한 최적화 된 솔루션 인 Cadence Tensilica Vision C5 DSP는 신경망 처리 전용의 업계 최초 DSP이며 다중 프로세서 아키텍처에 적합합니다. 이 솔루션은 전례없는 속도와 낮은 전력 소비를 달성하고 고급 신경망 기술의 모든 요구 사항을 충족합니다.
이 솔루션은 메모리 구조 공유, 허용 된 인터럽트, 동기화 된 큐 및 동기화 된 다중 프로세서 디버깅과 같은 기능을 통해 거의 20 년에 걸친 Xtensa 다중 프로세서 경험을 기반으로합니다. Vision C5 DSP는 컨볼 루션 계층 기능뿐만 아니라 모든 신경망 계층 (컨볼 루션 계층, 완전 연결 계층, 풀링 계층 및 정규화 계층)의 계산 가속화를 실현할 수 있습니다. 따라서 메인 비전 프로세싱 DSP의 기능이 해제되어 이미지 향상 애플리케이션을 독립적으로 실행할 수 있습니다. Vision C5 DSP는 추론 작업을 실행합니다. 하드웨어 가속기의 중복 데이터 전송을 제거함으로써 Vision C5 DSP의 전력 소비는 기존 신경망 가속기보다 훨씬 낮습니다.
Vision C5 DSP는 1TMAC / sec의 컴퓨팅 성능을 갖추고있어 계속 증가하는 신경망의 컴퓨팅 요구 사항을 충족 할 수 있습니다. 또한 정확한 계산이 가능하고 멀티 코어 설계 아키텍처가 있으며 멀티 TMAC 임베디드 솔루션을 지원합니다. Vision C5 DSP는 종종 여러 신경망을 실행하는 애플리케이션을 대상으로합니다. 프로그래밍 가능한 특성으로 인해 솔루션은 향후 업그레이드를위한 공간이 있으며 설계 변경에 따라 새로운 레이어를 지원할 수 있습니다.
비전 처리 시스템은 모든 플랫폼에 적용 할 수있는 포괄적으로 설계되어야하며 동시에 하드웨어와 소프트웨어를 개발해야합니다. 이 기술을 개발하기 위해 설계자는 효율적인 알고리즘을 지원하는 도구와 IP를 사용해야하며 사용되는 하드웨어 플랫폼도 각 애플리케이션의 목표 비용 및 전력 소비 요구 사항을 충족해야합니다. 시스템 관점에서 Cadence는 임베디드 비전 장치 설계자를 지원하여 가능한 한 빠르고 효율적으로 변형 제품을 개발할 수 있습니다.
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