据外媒报道，当地时间2月26日，东芝电子欧洲公司宣布开发一种用于汽车应用的图像识别芯片系统。与之前的东芝产品相比，深度学习加速器的速度是原来的10倍，功率效率是原来的4倍。2月19日在旧金山举行的2019 IEEE国际固态电路研讨会上宣布了这项技术的细节。诸如自动紧急制动之类的先进驾驶辅助系统提供了越来越先进的能力，并且这种系统的实现需要芯片上的图像识别系统，该系统能够以低功耗高速识别道路交通标志和路况。深度神经网络是一种基于大脑神经网络的算法，与传统的模式识别和机器学习相比，它可以更准确地进行识别处理。人们普遍认为它适用于汽车应用。然而，使用传统处理器和基于深度神经网络的图像识别依赖于大量的乘积累积计算，这需要大量的处理时间，也消耗更多的功率。
东芝的深度神经网络加速器克服了上述问题，在硬件上实现了深度学习，具有以下三个特点：1。平行产品积累组件。深度神经网络处理需要大量的乘法、累加和计算。东芝的新设备有四个处理器，每个处理器都有256个乘法、累加和加法组件，从而提高了深度神经网络的处理速度。2.减少对动态随机存取存储器的访问。传统的片上系统没有本地存储器来存储深度神经网络执行组件附近的瞬态数据，并且处理本地存储器消耗大量功率。使用乘法、累加和计算来加载重量数据也会消耗功率。在东芝的新设备中，静态随机存取存储器在深度神经网络的执行组件附近执行。深度神经网络处理被划分为子处理块，以将瞬态数据存储在静态随机存取存储器中，并减少对动态随机存取存储器的访问。此外，东芝在加速器中增加了一个解压缩设备，它预先将权重数据压缩并存储在动态随机存取存储器中，然后通过解压缩设备上传权重数据，可以减少从动态随机存取内存上传权重数据所带来的功耗。3.减少对静态随机存取存储器的访问。传统的深度学习需要在处理完深度神经网络的每一层后访问静态随机存取存储器，这需要消耗大量的功率。东芝推出的加速器采用流水线结构，位于深度神经网络的深度神经网络执行组件中。要完成一系列深度神经网络计算，只需要对静态随机存取存储器进行一次访问。这种新型片上系统符合汽车应用功能安全的全球标准ISO26262。东芝将继续提高其片上系统的电源效率和处理速度，并将于今年9月开始交付其下一代图像识别处理器VisantiTM5的样本。
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