隨著人工智能領域獲得牽引力，這些設備變得越來越計算和耗電。隨后，邊緣設備上的處理負載隨著系統架構的性能和復雜性而顯著增加。因此，在系統中灌輸了更高分辨率的圖像和更復雜的算法，隨著對AI處理的需求不斷增長，以實現高TOPS性能，這需要進一步優化。

Synopsys 發布了神經處理單元 （NPU）、知識產權 （IP） 內核和工具鏈，以滿足 AI 片上系統 （SoC） 中日益復雜的神經網絡模型的性能需求。其新的設計軟件 ARC NPX6 和 NPX6FS NPU IP 可處理實時計算的需求，同時為 AI 應用消耗超低功耗。此外，該公司的新 MetaWare MX 開發工具提供了一個完整的編譯環境，具有自動化神經網絡算法分區，可最大限度地提高最新 NPU 上應用軟件開發的資源效率。

使用新的設計軟件 ARC NPX6 和 NPX6FS NPU IP 以及元軟件 MX 開發工具包，設計人員可以利用最新的神經網絡模型，滿足不斷升級的性能期望，并加快其下一代智能 SoC 的上市時間。ARC NPX6 NPU IP 系列包括許多處理深度學習算法覆蓋的產品，包括對象識別、圖像質量增強和場景分割等計算機視覺任務，以及音頻和自然語言處理等大型 AI 應用。設計中的單個內核可以從 4K MAC 擴展到 96K MAC，以實現超過 250 TOPS 和超過 440 TOPS 的單個 AI 引擎性能，并且很少。

NPX6 NPU IP 包含對多達 8 個 NPU 的多 NPU 群集的硬件和軟件支持，稀疏性為 3500 TOPS。由于硬件和軟件中的高級帶寬功能以及內存層次結構（每個內核中包含L1內存以及用于訪問常見L2內存的高性能，低延遲連接），可以擴展到大量MAC數量。對于受益于神經網絡內部 BF16 或 FP16 的應用，提供了可選的張量浮點單元。

MetaWare MX 開發工具包為應用軟件開發提供了軟件編程環境，包括神經網絡軟件開發工具包 （NN SDK） 和虛擬模型支持。NN SDK 會自動將使用流行框架（如巨炬、張量流或 ONNX）訓練的神經網絡轉換為 NPX 優化的可執行代碼。

這個概念是，NPX6 NPU處理器IP隨后可用于制造各種產品，從幾個TOPS到數千個TOPS，所有這些都可以使用單個工具鏈編寫。

NPX6 網絡輸出電源的主要特性：

可擴展的實時 AI/神經處理器 IP，具有多達 3，500 個 TOPS 的性能，支持 CNN、RNN/LSTM、變壓器、推薦器網絡和其他神經網絡。

功率效率（高達 30 TOPS/W）在業界無與倫比。

卷積加速器的 1-24 個內核，增加了 4K MAC/內核

張量加速器，支持張量運算符集體系結構并允許變量激活 （TOSA）

軟件開發套件

用于自動混合模式量化的工具

降低帶寬的架構和軟件工具特性

通過并行處理各個層來減少延遲。

設計軟件 ARC VPX 矢量 DSP 無縫集成。

生產力很高。張量流和巨炬框架，以及ONNX交換標準，由元軟件MX開發工具包支持。

此外，ARC NPX6FS NPU IP 符合 ISO 26262 ASIL D 標準，用于隨機硬件故障檢測和系統功能安全開發流程。這些處理器具有符合 ISO 26262 的特定安全機制，可處理下一代區域性設計的混合關鍵性和虛擬化需求，以及全面的安全文檔。

ARC 元軟件 MX 開發工具包包括神經網絡軟件開發工具包 （SDK）、編譯器和調試器、虛擬平臺 SDK、運行時和庫以及高級仿真模型。它提供了一個統一的工具鏈環境來加速應用程序開發，并在MAC資源之間智能地劃分算法以實現最佳處理。MetaWare MX 安全開發工具包包含安全手冊和安全指南，可幫助開發人員滿足 ISO 26262 標準，并為安全關鍵型汽車應用的 ISO 26262 合規性測試做準備。

利用 NPU 集群加速邊緣 AI 應用

為了滿足人工智能應用不斷增長的性能和復雜需求，恩智浦NPU IP核提供高性能、可擴展的實時人工智能和神經處理IP，具有多達3500個TOPS，支持各種神經網絡，如CNN、RNN/LSTM、變壓器和推薦器網絡。

此外，它通過并行處理各個層來減少延遲。此外，高生產力的元軟件 MX 開發工具包支持張量流和巨魔框架以及 ONNX 交換格式。

審核編輯：郭婷