Neuronales Netzwerk-SDK für PowerVR-GPUs

Es zielt auf konvolutionelle neuronale Netze ab und enthält sowohl eine API und ein SDK als auch ein Bild, das für die Hardware-Entwicklung auf einem Acer Chromebook R13 angezeigt wird.

Zukünftige Versionen der API- und SDK-Bibliothek werden die Entwicklung von neuronalen Netzwerkanwendungen für Imagination GPU- und Neuronale-Netzwerk-Beschleuniger-Hardware ermöglichen, ohne Code neu schreiben zu müssen, sagte das Unternehmen, das im September seinen ersten neuronalen Netzwerkbeschleuniger, die 2NX-Serie, auf den Markt brachte.

"Automotive OEMs bewegen sich in Richtung ADAS und autonomes Fahren, Smartphone-Nutzer suchen nach Technologien wie Gesichtserkennung, während Smart-Home-Technologie-Anwender die Sicherheit und UX durch die Erkennung von Objekten und Personen verbessern wollen. Alle diese Fortschritte deuten auf die Notwendigkeit einer Beschleunigung des neuronalen Netzes hin ", sagte Robert Quill, Software Engineering Manager der Firma.

"CLDNN API" ist die erste auf künstliche Intelligenz spezialisierte API von Imagination. Es bietet Funktionen zum Erstellen von Netzwerkschichten zum Erstellen und Ausführen eines neuronalen Netzwerks.

Durch den Einsatz spezialisierter OpenCL-Kernel, so das Unternehmen, können Entwickler sich auf die Erstellung ihres neuronalen Netzwerks mit weniger Overhead konzentrieren. Die API führt auch hardwarespezifische Low-Level-Optimierungen für besser optimierte Graphen durch als eine benutzerdefinierte OpenCL-Implementierung.

"CLDNN SDK" demonstriert, wie ein neuronales Netzwerk über die CLDNN-API auf PowerVR-Hardware bereitgestellt werden kann und enthält Hilfsfunktionen wie das Laden von Dateien, die dynamische Bibliotheksinitialisierung und das OpenCL-Inhaltsmanagement.

Ein Referenzhandbuch ist ebenso enthalten wie der Quellcode für Beispielanwendungen, die die Verwendung der API demonstrieren.

Der Grund, warum es ein Flash-Image für das Acer Chromebook R13 gibt, ist, dass es eine PowerVR GX6250 GPU in seinem Mediatek MT-8173 SoC gibt. "Durch das Herunterladen des Abbilds können Entwickler auf alles zugreifen, was sie zum Schreiben von Anwendungen für neuronale Netze auf dem Gerät benötigen", erklärt Imagination.

Da ist ein Demonstrator (scrollen Sie nach unten), die folgendes implementiert: AlexNet, GoogLeNet, Inception V1, VGG-16 und SqueezeNet.

Das Foto oben zeigt, wie Objekte auf einem Tablet mit einem PowerVR 7XTP in einem Mediatek Helio X30 klassifiziert werden.