节奏 DSP 目标神经网络发展

SAN FRANCSICO — — 神经网络 — — 由人脑启发的人工智能处理系统 — — 是热门的话题，在技术方面，作为大公司，像 Facebook、 Google 和微软开发他们他们投入使用。

最神经网络技术在地方今天运行图形处理单元 (Gpu) 从英伟达公司和其他人。Eda 技术和知识产权供应商 Cadence 设计系统公司踩进入战斗在星期一（五月二日）推出其泰思视觉处理核心优化专门为视觉或深度学习应用程序的新版本。

普林主任德赛，产品营销节奏的成像/视觉研究小组，在 EE 时报采访中说:”每个人都花费大量的时间开发了大量的研究和生产技术，很多”。”市场是非常热的。也许它是热因为一切都在 Gpu 上运行。

节奏 DSP 目标神经网络发展节奏泰思视觉 P6 框图、体系结构和功能。来源︰节奏
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节奏（圣何塞，加利福尼亚州）保持神经网络部署在基于可编程数字信号处理器 (DSP) 的嵌入式系统 — — 基于的 Soc 提供优势在功耗、性能和上市时间相比，网络建立在 Cpu 或 Cpu 和 Gpu 的组合。

“我们的价值增加是总是要在低功耗、高性能、高节能的产品，”德赛说。”GPU 产品类型的大部分被发展做经典的 3D 图像处理和他们被开发了做了很多活动在浮点数和做多个线程在同一时间。在年底的一天，他们不是功率高效基于大量的这些原因”。

节奏泰思视觉 P6 DSP 功能新指令、增加的数学吞吐量和其他增强功能，提高其性能由达四倍相比视觉 P5 DSP，在 9 月推出。与商业上可用的 Gpu 相比，视觉 P6 DSP 可以实现两倍的帧速率较低的功耗，对一种典型的神经网络实现，在节奏说。

“设备更加意识到他们周围的世界更有能力、更自主、更安全和更易于使用，”杰夫棺材，创始人的嵌入式视觉联盟，通过节奏发表的声明中说。”通过启用的深度学习和计算机视觉的广泛部署，像泰思视觉 P6 DSP 处理器正在更智能设备的承诺成为现实。”

节奏 DSP 目标神经网络发展开发节奏的神经网络的一个例子。来源︰节奏
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克里斯 · 罗恩，抑扬顿挫的 IP 组的首席技术官说该公司正大举投资于视觉和深度学习。P6 视觉设计是”这项投资的直接结果并显著提升视觉效率和可扩展性，”罗恩说。

视觉 P6 基于泰思 Xtensa 结构和由该体系结构的合作伙伴生态系统支持它支持标准 OpenCV 和 OpenVX 库和功能代码兼容性与它的前身，抑扬顿挫。

编写的任何代码为视觉 P5 将为视觉 P6 工作和事实上的一些改进与我们已经取得了相同的代码将看到就向视觉 P6 25%的改善，”德赛说。

节奏说︰早期客户约定对视觉 P6 预计晚下个月开始。

— — 迪伦麦克格拉斯 EE 次涵盖半导体行业。