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0 9 2024 Elektronik 41 Mikrocontroller und Prozessoren Maximum an Leistung aus dieser flexiblen Hardware herausholen können Mehrere vom DRP-AI Translator erzeugte ausführbare Dateien können im externen Speicher abgelegt werden Dadurch ist es möglich als System dynamisch zwischen mehreren KI-Modellen zu wechseln Darüber hinaus kann der DRP-AI Translator kontinuierlich aktualisiert werden um neu entwickelte KI-Modelle ohne Hardwareänderungen zu unterstützen Der DRP-AI besteht aus einer AI-MAC Hardware optimiert für MAC-Operationen – Multiply-Accumulate einem DRP dynamisch rekonfigurierbarer Prozessor und einem DMAC Direct Memory Access Controller Der AI-MAC in Kombination mit dem DRP kann Operationen in Faltungsschichten und kombinierten Schichten effizient verarbeiten indem der Datenfluss mit internen Schaltern optimiert wird Der DRP kann komplexe Verarbeitungsprozesse – wie das Vorverarbeiten von Bilddaten und AI-Modell-Pooling-Schichten – flexibel und schnell verarbeiten indem er die Hardware-Konfiguration dynamisch ändert Der DRP-AI Translator ordnet wiederum jeden Prozess des KI-Modells automatisch dem AI-MAC und dem DRP zu sodass der Benutzer den DRP-AI einfach nutzen kann ohne sich der Hardware bewusst zu sein DRP-AI3 die nächste Generation des DRP-AI Der DRP-AI3 ist die nächste Generation des DRP-AI und erreicht eine etwa 10-mal höhere Energieeffizienz als die vorherige Generation Der DRP-AI3 kann auf weitere Entwicklungen in der KI reagieren und eignet sich für die anspruchsvollen Anforderungen in Anwendungen wie Robotern Im Folgenden werden die für den DRP-AI3 entwickelten Schlüsseltechnologien vorgestellt und es wird gezeigt wie der DRP-AI3 die Probleme der Wärmeerzeugung löst eine hohe Echtzeit-Verarbeitungsgeschwindigkeit ermöglicht und eine höhere Leistung bei geringerem Stromverbrauch für mit KI ausgestatteten Produkte erzielt Der DRP-AI3-Beschleuniger zur effizienten Verarbeitung von KI-Modellen mit Pruning-Technologie Eine Technologie zur Optimierung der KI-Verarbeitungseffizienz ist das Pruning Dabei werden Berechnungen weggelassen die die Erkennungsgenauigkeit nicht wesentlich beeinflussen Problematisch dabei ist dass diese »überflüssigen« Berechnungen in KI-Modellen vollkommen zufällig verteilt sind und das wiederum passt nicht gut zur bislang verwendeten Hardware für KI-Anwendungen Denn KI-Hardware basiert typischerweise auf einer SIMD-Architektur Single Instruction Multiple Data die eine große Anzahl von Operationen Summe von Produkten gleichzeitig ausführen kann um effizient große Matrix-Operationen Summen von Produkten der neuronalen Netze durchzuführen Aufgrund der zufälligen Verteilung der Gewichte die keinen Einfluss auf die Erkennungsgenauigkeit haben werden die Berechnungen für diese Gewichte also trotzdem zusammen mit den Nicht-Null-Gewichten durchgeführt sodass die Anzahl der Berechnungen durch das Pruning nicht reduziert wird Hinzu kommt außerdem dass die Pruning-Rate typischerweise viel niedriger ausfällt als sie theoretisch möglich wäre Um diese Probleme zu lösen hat Renesas seinen DRP-AI3 für Pruning optimiert Dafür hat Renesas die Beziehung zwischen Pruning-Methode und Erkennungsgenauigkeit für typische KI-Modelle für die Bilderkennung CNN-Modelle analysiert und damit eine Hardware-Struktur eines KI-Beschleunigers identifiziert mit der sowohl eine hohe Erkennungsgenauigkeit als auch eine effiziente Pruning-Rate erreicht werden kann Dieser Ansatz wurde auf das Design des DRP-AI3 angewendet Darüber hinaus entwickelte das Unternehmen eine Software um die Gewichtungen der KI-Modelle zu reduzieren die für den DRP-AI3 optimiert sind Diese Software wandelt die zufällige Pruning-Modellkonfiguration in hocheffiziente parallele Berechnungen um was zu einer schnelleren KI-Verarbeitung führt Bild 2 Konfiguration der DRP-AI3-basierten heterogenen Architektur Bild Renesas Electronics Bild 1 Features der flexiblen dynamisch rekonfigurierbaren Prozessoren DRP Bild Renesas Electronics