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UPS電源
穩(wěn)壓電源
EPS電源
變頻電源
凈化電源
特種電源
發(fā)電機(jī)組
開(kāi)關(guān)電源(AC/DC)
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模塊電源(DC/DC)
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車載電源
軍工電源
航空航天電源
工控電源
PC電源
LED電源
電鍍電源
焊接電源
加熱電源
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充電機(jī)(器)
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電源配套分類
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變壓器
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連接器及端子
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PCB/輔助材料
新能源分類
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風(fēng)能發(fā)電
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水利發(fā)電
燃料電池
其他類
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其他
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內(nèi) 容：
<P> 2021年11月30日–日本東京–邊緣AI領(lǐng)域的領(lǐng)先標(biāo)桿企業(yè)LeapMind有限公司今日公布了其正在開(kāi)發(fā)和授權(quán)的超低功耗AI推理加速器IP“Efficiera”v2版本（以下簡(jiǎn)稱“v2”）。LeapMind于2021年9月發(fā)布了Efficiera v2的測(cè)試版，并收到了許多公司的測(cè)試及反饋，包括SoC供應(yīng)商和終端用戶產(chǎn)品設(shè)計(jì)師。Efficiera v2預(yù)計(jì)2021年12月開(kāi)始發(fā)售，如有意向獲取，請(qǐng)通過(guò)此郵箱垂詢：business leapmind.io。</P> <P> LeapMind首席執(zhí)行官Soichi Matsuda表示：“去年，我們正式推出了v1的商用版本，許多公司對(duì)Efficiera進(jìn)行了評(píng)測(cè)。截至2021年9月底，我們共與8家日本國(guó)內(nèi)公司簽署了授權(quán)協(xié)議�！蚴澜鐐鞑ゲ捎脵C(jī)器學(xué)習(xí)的新設(shè)備’是我們根據(jù)企業(yè)理念所設(shè)定的座右銘，而我們正通過(guò)提供v1來(lái)穩(wěn)步推進(jìn)這一理念的落地。在未來(lái)，我們將進(jìn)一步通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品陣容擴(kuò)展，繼續(xù)努力實(shí)現(xiàn)人工智能的普及。”</P> <P> Efficiera v2根據(jù)v1的使用記錄和市場(chǎng)評(píng)測(cè)，擴(kuò)大了應(yīng)用范圍，在保持最小配置的電路規(guī)�；A(chǔ)上，可覆蓋更廣泛的性能范圍，并應(yīng)用于更多的實(shí)際產(chǎn)品。產(chǎn)品由此得到了進(jìn)一步的完善。</P> <P align=center><IMG border=0 src="/uploadfile/newspic/20211202111002621.jpg"></P> <P align=center> Efficiera v2概念</P> <P> LeapMind董事兼首席技術(shù)官Hiroyuki Tokunaga博士表示：“自去年發(fā)布v1以來(lái)，我們強(qiáng)化了設(shè)計(jì)/驗(yàn)證方法和開(kāi)發(fā)流程，旨在‘開(kāi)發(fā)世界上最節(jié)能的DNN加速器’。我們一直在開(kāi)發(fā)v2，以使產(chǎn)品能夠適用于專用集成電路（ASIC）和專用標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品（ASSP）。我們還在開(kāi)發(fā)一個(gè)深度學(xué)習(xí)方面的推理學(xué)習(xí)模型，以便將超小量化技術(shù)的優(yōu)勢(shì)最大化。LeapMind的最大優(yōu)勢(shì)就在于我們可以提供一種技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)雙管齊下。”</P> <P> Efficiera v2的主要規(guī)格與特性</P> <P> 在保持最小電路規(guī)模的同時(shí)，覆蓋更廣泛的性能范圍，從而擴(kuò)大應(yīng)用范圍。</P> <P> 硬件特性</P> <P> ●通過(guò)多路復(fù)用MAC陣列+多核，性能可擴(kuò)展至48倍</P> <P> V2允許你將卷積管道中的MAC陣列數(shù)量增加到v1的3倍（可選擇x1、x4），并通過(guò)提供多達(dá)4個(gè)內(nèi)核的選擇，進(jìn)一步擴(kuò)大性能的可擴(kuò)展性。</P> <P> ●除卷積和量化外，還可實(shí)現(xiàn)硬件執(zhí)行跳過(guò)連接和像素嵌入</P> <P> 1.跳過(guò)連接是多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中常見(jiàn)的一種操作。（v1中由CPU執(zhí)行）</P> <P> 2.像素嵌入是一種對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行量化的方法</P> <P> ●資源使用方面，配置與Efficiera 1相同</P> <P> 1.有些應(yīng)用只因AI功能可在規(guī)模有限的FPGA器件上實(shí)現(xiàn)就能創(chuàng)造價(jià)值。</P> <P> 2.LeapMind分析了一個(gè)實(shí)用型深度學(xué)習(xí)模型的執(zhí)行時(shí)間，并仔細(xì)選擇了額外的硬件功能。</P> <P> 集成到SoC中</P> <P> ●AMBA AXI接口</P> <P> ●AMBA AXI interface</P> <P> AMBA AXI繼續(xù)被用作與外部的接口，并且當(dāng)接口被視為一個(gè)黑盒子時(shí)與以前一樣，易于從當(dāng)前設(shè)計(jì)中遷移。</P> <P> ●單時(shí)鐘域</P> <P> FPGA中的目標(biāo)頻率</P> <P> ●FPGA的運(yùn)行頻率與先前相同，雖然取決于具體設(shè)備，但預(yù)計(jì)約為150到250MHz。</P> <P> 1.256 GOP/s 125MHz(單核)</P> <P> 2.高達(dá)12 TOP/s 250MHz(雙核)</P> <P> ●以加密RTL的形式提供</P> <P> B.通過(guò)改進(jìn)設(shè)計(jì)/驗(yàn)證方法并審查開(kāi)發(fā)流程，我們確保質(zhì)量不僅適用于FPGA，也適用于ASIC/ASSP。</P> <P> C.開(kāi)始提供一個(gè)模型開(kāi)發(fā)環(huán)境（NDK），使用戶能夠?yàn)镋fficiera開(kāi)發(fā)深度學(xué)習(xí)模型。目前為止只有LeapMind實(shí)現(xiàn)了這項(xiàng)工作。</P> <P> ●為Efficiera創(chuàng)建超小型量化深度學(xué)習(xí)模型所需的代碼和信息包</P> <P> ●GPU深度學(xué)習(xí)模型的開(kāi)發(fā)者可立即上手使用</P> <P> ●支持PyTorch和TensorFlow 2的深度學(xué)習(xí)框架</P> <P> ●學(xué)習(xí)環(huán)境為一個(gè)配備GPU的Linux服務(wù)器</P> <P> ●推理環(huán)境為一個(gè)配備Efficiera的設(shè)備</P> <P> ●來(lái)自LeapMind的技術(shù)支持</P> <P> </P>