Outils et processeur inédits pour l’apprentissage profond

16 mars 2018, 15:35
Le sous-système v-MP6000UDX peut utiliser un processeur v-MP unique (cœur de processeur multimédia), avec une matrice de 256 cœurs offrant des fonctions de vision incorporées avec apprentissage profond. Image : Videantis.
Le sous-système v-MP6000UDX peut utiliser un processeur v-MP unique (cœur de processeur multimédia), avec une matrice de 256 cœurs offrant des fonctions de vision incorporées avec apprentissage profond. Image : Videantis.
videantis GmbH vient d’annoncer sa nouvelle architecture de traitement visuel v-MP6000UDX, associée à l’outil v-CNNDesigner. Le nouveau processeur permettrait de multiplier par 3 les performances des algorithmes d’apprentissage profond, tout en assurant la compatibilité du logiciel avec l’architecture v-MP4000HDX déjà très performante et puissante.

Dans le secteur automobile, videantis a connu une forte croissance du fait de l’adoption rapide par ce secteur des systèmes d’aide à la conduite automobile (ADAS). Choisie par les entreprises les plus performantes du secteur des semi-conducteurs, la technologie a été incorporée dans des millions de véhicules en circulation. Autre domaine de développement, la réalité virtuelle et la réalité augmentée. L’une des tendances les plus récentes consiste à incorporer des algorithmes d’apprentissage profond dans les systèmes de vision embarqués. Cependant, la démarche nécessite bien davantage de capacité de calcul et de bande passante, problème auquel videantis se propose de répondre par sa nouvelle architecture v-MP6000UDX.

Cette architecture de processeur englobe un jeu d’instructions étendu, optimisé pour mettre en œuvre des réseaux neuronaux convolutifs. Elle permet également de multiplier par 8 le débit d’opérations multiply-accumulate par cœur, soit 64 MAC par cœur, et d’étendre le nombre de cœurs de 8 jusqu’à 256. Parallèlement à la nouvelle architecture, videantis a annoncé son nouvel outil v-CNNDesigner, qui facilite le portage des réseaux neuronaux conçus et enrichis par apprentissage à l’aide de plateformes telles que TensorFlow ou Caffe. v-CNNDesigner analyse, optimise et parallélise les réseaux neuronaux enrichis pour assurer un traitement efficace grâce à l’architecture v-MP6000UDX. Avec à cet  outil, la mise en œuvre d’un réseau neuronal est totalement automatisée et ne devrait prendre que quelques minutes pour assurer le fonctionnement des réseaux de neurones convolutifs sur l’architecture de traitement videantis basse consommation.
 
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