Imagination以PowerVR神经网络加速器 抢AR/VR、车用商机

Imagination Technologies看好未来车用电子、移动装置上的VR/AR应用、监控产品等，量身打造独立式的硬件IP神经网路加速器(NNA)，在最小的矽晶面积中整合新款的PowerVR Series2NX神经网路加速器(NNA)，以实现神经网路的高效能运算，应用在上述的潜力产品中。

人工智能(AI)、机器学习(Machine Learnning)成为热门议题，包括卷积神经网路(CNN)、递归神经网路(RNN)、长短期记忆网路(LSTM)等神经网路都成为热门议题，推动各个产业的爆炸性技术进展。

Imagination指出，NNA是一种基本类型的处理器，很可能会跟CPU和GPU一样的重要，而Imagination原本就具备CPU/GPU技术。

神经网路加速器(NNA)潜在应用包括移动装置中的摄影功能强化、预测输入增强、AR/VR头戴装置中的特征侦测与眼球追踪等；而应用在近期热门的车用电子领域，包括汽车安全系统中的行人侦测与驾驶警觉性监控等，以及无人机中的防撞与对象追踪等。

另外，智能监控领域在未来也是潜力无限，像是智能监控系统中的脸部识别与群众行为分析等，还有网路诈欺侦测、内容建议(content advice)，以及虚拟助理应用中的语音识别与回应等。

Imagination针对上述高潜力的领域，推出独立式的硬件IP神经网路加速器，透过神经网路专用的PowerVR架构建置，可提供具竞争力的面积效率，在移动装置、车用电子、监控、消费性系统上开发SoC的业者，将能以非常低的功耗在最小的矽晶面积中整合新款的PowerVR Series2NX神经网路加速器(NNA)，以实现神经网路的高效能运算。

Imagination进一步表示，随着神经网路技术普及，2NX NNA这样的专用硬件解决方案，与单纯的DSP解决方案相比，提升8倍的效能密度提升，将能以最低的功耗与成本达到最高的效能。

再者，传统的神经网路非常耗费频宽，高频宽存储器的需求也随着神经网路模型规模的增加而成长，因此，设计SoC和OEM业者在设计系统时，因为要提供NNA所需的频宽，往往是挑战加深，而PowerVR 2NX能最小化外部DDR存储器的频宽需求，因而确保系统的效能不会受到频宽的限制。

根据Imagination分析，随着Tensorflow Lite和 Android API的即将发布，加上Caffe2Go框架的快速进展，智能型手机的AI应用程式数量的快速爆发，因此，高效率执行影像识别、语音识别、计算摄影等需求大增，而PowerVR 2NX是现今唯一的一套IP解决方案，能以低功耗、小面积、MMU和Android的计划性支持，满足在移动解决方案的所有需求。

在智能监控方面，无论是居家或商业用的监控摄影机需求数量正在大爆发，推动神经网路视觉处理的需求，更需要基于这些技术的智能型摄影机能被用来根据安全警示、零售分析、人口统计与互动等资料来制定决策，而考虑频宽需求、资料机密性，摄影机的设计必须加入一定程度的“网路边缘”视讯分析处理的能力，由于这些摄影机通常没有足够GPU，因此需要一个独立式神经网路加速器。

另外，汽车的神经网路应用包括驾驶警觉性监测、驾驶目光追踪、座位使用、道路号志侦测、驾驶路线分析、道路使用者侦测、驾驶识别以及其他。

根据2017年初嵌入式视觉联盟于进行的嵌入式视觉开发人员调查显示，高达79%的受访者表示已经利用利用神经网路来执行其产品或服务所提供的电脑视觉功能。

再者，随着科技持续的快速进展，越来越多业者利用神经网路来开发产品与服务，而Imagination的客户已为多个市场开发与部署基于NN的系统，应用领域包括保全、移动装置、车用电子与机上盒(STB)。

Imagination的PowerVR产品与技术行销资深总监Chris Longstaff表示，神经网路加速的专用硬件将成为未来SoC的标准IP模块，像是CPU和GPU一样，Imagination率先完整的硬件加速器，能完全支持高精准度的灵活方式，使神经网路能以最低的功率与频宽运作，并提供优于竞争方案的绝对效能与单位面积效能。