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黄畅:关注模型和认知模型使地平线乘法器利用率提到极致

2017-12-21来源: EEWORLD 关键字:黄畅  地平线

近日,在地平线新品发布会上,地平线联合创始人兼算法副总裁黄畅从算法角度解释了地平线芯片是如何将算法与芯片紧密结合在一起的,通过算法定义芯片可以达到最优化的性能指标。

黄畅表示,图象和视频中包含了丰富且冗余的大量视觉信息,从图像和视频中直接分析提取语义是非常消耗资源和时间的,所以必须进行专门的算法设计,为此地平线采用的是认知模型和关注模型的处理器。



黄畅具体解释道,关注模型是在时间和空间维度下,对视频序列进行快速的分析处理,分析出在最新的数据里,哪些区域的信息是特别重要的、哪些区域的信息其实是不重要的。认知模型则根据关注模型输出的结果,更加深入地彻底分析里面有价值的信息。他举例道:“比如在自动驾驶的场景中,我们在路面上更关注哪些物体、区域,关注行人还是道路标识牌。认知模型可以无视其他区域,专门针对专注区域去做分析,获得跟自动驾驶相关的属性,比如说路上的行人性别、年龄,有没有在关注车流的情况,或者说他在边看手机边走路,这些信息融合在一起就可以指导自动驾驶汽车的运行。通过这两种模式,我们的算法能够提高十倍以上的速度。”

算法模型的初级阶段,为了方便推广,通常是架设在服务器上,从广泛场景中收集数据,按照非常通用的训练方法得到。当把通用模型部署到端节点时,将针对固定场景收集数据,并进一步深度学习和调整,不断适配固定场景,这个过程被称为边缘学习。地平线为此专门制作了一个脸部跟踪视频,可以看出当某一时刻脸部消失时,跟踪的通用模型失败了,而在边缘学习算法运行时,脸部跟踪功能依然完整,黄畅表示通过边缘学习,失败率会降低50%以上。

“数据是处理器处理对象,计算是处理器处理的方法。数据和计算这两者深度耦合密不可分。”黄畅表示,“在目前主流的神经网络深度学习算法中,数据通常是以张量的形式进行组合,而整个预测和推导的过程是通过张量进行乘法和加法,最后通过必要的预算得到结果。这些张量通常来说大小不一,各式各样,如果我们只用固定的方式对它进行存储和处理,会造成数据通路堵塞。地平线打破了传统的乘法器的方式,而是配合高效的数据分发通路组合,更有效地支持弹性乘法阵列,从而使处理器能够处理各式各样的神经网络结构,从而提升存储、计算效率。”

根据地平线给出的数据,在乘法器利用率上,目前已披露的各人工智能处理器的效率从30%至60%不等,地平线处理器的峰值性能可达到100%,平均利用率达96%,远远高于竞争对手。“这是我们工匠精神、工程师精神极致的表现。”黄畅自豪地说道。

关键字:黄畅  地平线

编辑:冀凯 引用地址:http://www.eeworld.com.cn/qrs/article_2017122142558.html
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