Cadence公布人工智能芯片Tensilica DNA 100，性能提升4.7倍，能耗比提升2.3倍

雷锋网 (公众号：雷锋网) 消息，Cadence是一家AI行业参与者，他们的Tensilica IP产品仍然非常引人注目，并且出现在流行的SoC中，如HiSilicon的Kirin阵容或MediaTek的芯片组。随着业界试图将基于云的AI推理转移到边缘端设备本身，设备内神经网络推理的市场正在爆炸式增长，以实现更低的功率和更低的延迟。

雷锋网了解到，Cadence于本周展示了从物联网、移动、AR/VR到智能监控和汽车应用等各个领域的广泛性能需求，并公布了更多有望加速边缘端神经网络推理的产品，并宣布推出一种新的专用“AI”IP，专注于满足各种各样需求的性能和扩展，扩展比以前更高，性能有望达到100 TMACs（万亿矩阵积累操作）。

Cadence表示，在汽车动力等应用中将拥有大量传感器，包括摄像头，激光雷达和超声波等，对于推理性能的需求非常急迫。 标准DSP将处理信号处理的主要任务，但实际上对数据有意义的任务将被移交给神经网络加速器，例如处理感知和决策制定任务的DNA 100。

Cadence宣称与具有类似尺寸的MAC引擎的竞争解决方案相比，DNA 100具有高达4.7倍的性能优势。Cadence通过它的稀疏计算架构实现了这一点，这意味着它只计算非零激活和权重，并实现了比竞争对手更高的硬件MAC利用率。

“神经网络的特点是固有的权重和激活的稀疏性，这会导致其他处理器中的MAC通过加载和乘零而不必要地消耗性能。DNA 100处理器的专用硬件计算引擎消除了这两个问题，允许利用这种稀疏性来提高效率和减少计算量。神经网络的再训练有助于增加网络的稀疏性，并通过DNA 100处理器的稀疏计算引擎实现最大性能。”

在架构方面， DNA 100与其他推理加速器看起来很相似，其最重要的处理能力在于Cadence称之为“可扩展稀疏计算引擎”的MAC引擎，它们处理卷积阶段以及完全连接的分类层的任务。

MACs是本地的8位整数，能够在全吞吐量的量化模型上操作，但它也提供了半速率的16位整数和四分之一吞吐量的16位浮点操作。单个MAC引擎/稀疏计算引擎在256/512/1024 MAC中都是可伸缩的，之后IP可以通过添加更多引擎进行扩展，最多可达4个。这意味着最大配置的单个DNA 100硬件块最多包含4096个MAC。

Cadence仍然非常清楚，有些应用场景或神经网络模型可能无法由固定函数IP处理，并且仍然提供了将DNA 100与现有DSP IP耦合的可能性。这两种产品紧密耦合，DSP可以有效地处理更多特殊的的NN层，将内核传递回DNA 100，从而使解决方案具有未来的可扩展性，并可扩展到客户希望的定制层。

带宽是神经网络推理硬件中的一个关键瓶颈，因此为了获得最佳性能并且不受平台限制，压缩是必不可少的。DNA 100除了通过压缩权重和激活来提供带宽减少功能，在原始带宽方面，IP还提供1到4个AXI 128或256位接口的非常宽的接口选项，这意味着在最宽的配置中最高可达1024位总线宽度。

要将IP扩展到4096MACs以上，只需将多个硬件块并排放置到SoC上，就可以大大提高理论计算能力。软件在这里扮演了一个关键角色，因为它能够在不同的块之间正确地分配工作负载。Cadence解释说，这种方式也可以用来加速单个内核/推理，此外他们还设想通过芯片到芯片通信实现可能的多芯片扩展。

就DNA 100的性能而言，Cadence再次强调其架构的实际性能明显高于具有相同数量MAC的等效竞争架构。这里的“有效TMACs”是一个奇怪的指标，以雷锋网获取的信息来看，根据权重和激活数据是否经过编译器和培训的修剪，有效性能也在2倍到3倍之间浮动。

Cadence展示了ResNet50的性能，其DNA 100配置为最大4K MAC配置，具有4TMAC的原始硬件性能。根据官方数据，DNA 100的性能比竞争解决方案高出4.7倍，它的性能达到了2550fps，而竞争对手的性能为538fps。在能耗比方面，DNA 100相比竞争解决方案也具有2.3倍的优势。当然，测试中的网络经过了修剪，以在DNA 100上达到最好结果。

在软件方面，Cadence提供了一个完整的软件栈和神经网络编译器来充分利用硬件，包括网络分析器和优化器以及所需的设备驱动程序。Cadence最近还宣布，它将支持Facebook的Glow编译器（一个跨硬件平台的机器学习编译器）。

DNA 100的硬件IP将在2019年初获得许可，产品最早将在2020年底左右面世。

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