工業技術研究院

技術簡介

深度學習(DL)推論加速晶片化，是人工智慧(AI)產業化的關鍵技術。工研院目前正研發支援多種深度神經網路(DNN)功能的硬體加速處理器、與其對應之軟體工具套件，將提供一套完整的DNN推論加速系統。 這套系統將會依據國際最新的DNN設計框架、開源的交換格式、最佳化的訓練超參數(hyper-parameter)與硬體加速器精度調整等技術，加速AI晶片設計，提供快速建構自主的AI系統解決方案。

Abstract

A configurable fixed function hardware accelerator targeting inference operations in deep learning application. It provides full hardware acceleration for a convolutional neural network(CNN) by exposing individual building blocks that accelerate operations associated with each CNN layer (e.g. convolution, deconvolution, full-connected, activation, pooling, local response normalization, etc.)

技術規格

*可變資源的DNN加速器 *DNN加速器開發工具 *典型影音應用系統

Technical Specification

*Configurable DNN accelerator *DNN accelerator operator processors *Typical sound and image application system

技術特色

*整合新興深度學習與傳統機器學習優點，提供可調整資源的DNN加速器硬體和開發軟體。 *可根據DNN模型與效能目標調整硬體規格 *根據軟硬整合的適應性超參數優化結果，提供DNN推論系統軟硬整合方案。

應用範圍

智慧識別、智慧製造、智慧監控等應用系統、嵌入式邊緣運算系統。

接受技術者具備基礎建議（設備）

*可變資源的DNN加速器 1.Variable processing element number: up to 1024 2.Variable on-chip memories: up to 512KB 3.Configurable NN functions *DNN加速器開發工具 1.Parser and simulator 2.Optimizer and compiler 3.Precision refinement tools *應用系統 1.Sound and image tracking system 2.Surveillance and identification system

接受技術者具備基礎建議（專業）

具 IC Design House 或 Design Service 設計能力與設備或系統廠商。

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