《電子技術(shù)應(yīng)用》
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Mentor Catapult HLS 助力Chips&Media 將深度學(xué)習(xí)硬件加速器 IP 交付時(shí)間縮短一半

2019-02-20

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  Chips&Media成功采用 MentorCatapult High-Level Synthesis (HLS)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了首個(gè)計(jì)算機(jī)視覺(jué) IP

  Chips&Media通過(guò) Catapult HLS將模塊設(shè)計(jì)/驗(yàn)證時(shí)間縮短了一半,并實(shí)現(xiàn)了關(guān)鍵的現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列 (FPGA) 演示系統(tǒng)

  Catapult HLS方法論使探索多種架構(gòu)并為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器尋找最佳實(shí)現(xiàn)方案成為了可能。

  Mentor?, a Siemens business今日宣布Chips&Media已成功部署 Mentor Catapult HLS平臺(tái),將使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (DNN) 算法設(shè)計(jì)和驗(yàn)證其 c.WAVE計(jì)算機(jī)視覺(jué) IP的實(shí)時(shí)對(duì)象檢測(cè)。Chips&Media是一家面向片上系統(tǒng) (SoC)設(shè)計(jì)高性能、高質(zhì)量視頻 IP的領(lǐng)先供應(yīng)商,其產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于汽車(chē)、監(jiān)控和消費(fèi)電子領(lǐng)域。

  Chips&Media需要通過(guò)減少功能驗(yàn)證時(shí)間、時(shí)序收斂、自定義和最終優(yōu)化來(lái)大幅提高生產(chǎn)力,把更多時(shí)間用于機(jī)器算法和架構(gòu)的研發(fā)上,從而為客戶(hù)快速提供差異化的機(jī)器學(xué)習(xí) IP。為實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo),他們棄用了傳統(tǒng)的手工編碼寄存器傳輸級(jí) (RTL) 流程,轉(zhuǎn)而采用 Catapult HLS平臺(tái),以使用 C語(yǔ)言編寫(xiě)算法和驗(yàn)證平臺(tái)。與同一項(xiàng)目中使用 RTL流程的團(tuán)隊(duì)相比,HLS設(shè)計(jì)和驗(yàn)證團(tuán)隊(duì)將項(xiàng)目時(shí)間縮短了一半。

  “要應(yīng)對(duì)以推理為目標(biāo)的設(shè)備帶來(lái)的加速挑戰(zhàn),我們認(rèn)為關(guān)鍵在于使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立一個(gè)專(zhuān)注于功耗、性能和面積 (PPA)并高度優(yōu)化的硬件架構(gòu),”Chips&Media首席技術(shù)官 Mickey Jeon表示。“HLS使我們能夠極其高效地完成這項(xiàng)工作。我們的項(xiàng)目取得了突出的成績(jī),我們計(jì)劃在接下來(lái)的項(xiàng)目中部署應(yīng)用 Catapult的 HLS流程。”

  基于 DNN的計(jì)算機(jī)視覺(jué)處理的特征,就是乘法/加法/累加的重復(fù)計(jì)算,同時(shí)通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層進(jìn)行大量數(shù)據(jù)遷移。DNN是在 Caffe或 TensorFlow等框架上開(kāi)發(fā)的,然后在 C模型中捕獲其算法。Chips&Media將此算法 C模型改進(jìn)為可綜合的 C代碼,并使用 Catapult HLS平臺(tái)快速探索各種架構(gòu)并綜合到 RTL中,以找到此類(lèi)設(shè)計(jì)的最佳解決方案。

  “根據(jù)我們的觀察,在市場(chǎng)快速變化的多個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域,采用 Catapult HLS是提高生產(chǎn)力來(lái)獲得成功的唯一途徑,”Mentor數(shù)字設(shè)計(jì)和實(shí)施解決方案總經(jīng)理 Badru Agarwala表示。“我們一直與 Chips&Media密切合作,以確保他們平穩(wěn)過(guò)渡到 HLS。該平臺(tái)可以讓他們專(zhuān)注于算法/架構(gòu)設(shè)計(jì),而不是底層實(shí)現(xiàn)和調(diào)試等細(xì)節(jié),從而更快地把想法變成產(chǎn)品,然后推向市場(chǎng)。”


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