可编程逻辑
开源的SYCL神经网络库已针对PowerVR进行了优化,通过携手Codeplay使开发人员可以更轻松地移植现有代码。
英国伦敦和美国圣克拉拉,2019年10月23日——Imagination Technologies宣布:得益于全新优化的开源SYCL神经网络库,使用TensorFlow的开发人员将可以直接面向PowerVR图形处理器(GPU)进行开发。其首个版本将在2019年提供商用。
TensorFlow的SYCL版本支持大量的人工智能(AI)操作(如图1),并且用户也易于去按需定制,这意味着开发人员通过使用最新的神经网络或他们自己研究的AI技术,就可以在PowerVR上运行那些即刻可用的高性能网络。由于TensorFlow SYCL的支持既是开源的又是基于开放标准的,因此对于那些想要在低功耗设备上对最新的AI技术进行加速的开发人员而言,它是一种理想的解决方案。
图1——由SYCL提供支持的TensorFlow操作
SYCL是一种无需支付版税的、可替代CUDA架构的开放标准方案,它打破了生态系统之间的壁垒,从而为开发人员提供更多自由,去采用标准的C ++来编写代码、去释放GPU硬件的性能优势并确保代码的可移植性。
此外,Codeplay的SYCL库支持应用去无缝地利用为IMGDNN PowerVR优化的应用程序接口(API)。 IMGDNN是Imagination的专有神经网络图形编译库,它可帮助开发人员从PowerVR GPU和神经网络加速器(NNA)中获得最高性能。
这个新扩展的生态系统可应用的主要市场包括:汽车、数据中心和智能摄像头。
Imagination Technologies产品管理高级总监Neal Forse表示:“在一个开放标准框架内工作可使开发人员放心,他们的代码不会过时或者需要重写。 通过SYCL可以访问已被广泛使用的PowerVR GPU,开发人员将可以在TensorFlow下轻松取得强大的计算资源。”
Codeplay首席执行官Andrew Richards说道:“现在,我们看到SYCL标准的市场应用已实现了巨大的增长。瑞萨电子(Renesas)在其R-Car汽车AI平台上启用了SYCL,现在英特尔也将SYCL纳入其One API中。通过提高标准化程度来对诸如PowerVR GPU这类高性能加速器进行编程,将使AI软件开发人员能够将高级智能带入万物之中,包括从微型低功耗电池驱动设备到大型超级计算机。”
SYCL建立在Khronos OpenCL™的概念和效率之上。包括SYCL-DNN、SYCL-BLAS和 Eigen等为PowerVR优化的SYCL库将可以在GitHub上提供。包含已扩展的SYCL支持的TensorFlow分支可从Codeplay的GitHub获得。
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