PowerVR GPU

PowerVR Series8XT:将功效提升到一个新的水平

作者:Benny Har-Even

去年Imagination推出了最新的图形架构Furian,自2012年来首次对PowerVR进行了重大更新。这意味着在满足越来越多的器件性能需求方面迈出了重要的一步,尤其对于一些新的应用场景比如AR、VR和AI,这使得PowerVR在嵌入式GPU中保持最高的功效和性能。

Furian在设计之初就考虑到了可扩展性,无论着色处理单元(SPUs)的数量如何都能确保性能和面积效率的一致性。在这篇文章中,我们将特别关注该架构的功效,以及是如何确保在每瓦特性能方面领先于其他竞争对手。

继Furian架构之后我们推出了第一个基于Furian的处理器核并且提供授权——PowerVR GT8525,现在我们又推出了PowerVR GT8540——这是一款针对于高端移动通信和汽车市场的四集群设计。

具有领先性能、功率和面积比的GPU IP——The PowerVR Series8XT

PowerVR Series8XT 主要特性/优势

用于下一代应用程序的Furian架构内核

基于革命性的PowerVR Furian架构,Series8XT GPU系列提供两个和四个集群IP内核版本,提供了功耗和性能之间的理想平衡

双群集PowerVR GT8525使消费类设备能够在移动功耗允许范围内实现高分辨率,沉浸式图形内容和数据计算。

四集群的GT8540能够满足汽车制造商对2018年汽车内仪表板,导航和信息娱乐系统所需的超高分辨率和多重显示器等性能的需求。

具有领先性能、功率和面积比的GPU IP——The PowerVR Series8XT

作者:Benny Har-Even

没有智能手机你还能生活吗?现在几乎每个人每天都要依赖一台智能手机处理一系列事务,比如email、信息、社交媒体、银行等。有些人甚至还用它们来打电话!尽管对于发达市场来说,这可能并不出人意料,但是对于新兴市场还是比较新奇的。

根据德勤(Deloitte)全球趋势报告显示,在发达市场中,约6%的人每天查看手机的次数超过100次,在新兴市场这个比例则是14%。而在西方,30%的人使用智能手机进行支付,在新兴市场则高达65%!

PowerVR Series9XE和9XM——适用于当今嵌入式平台的旗舰GPU

如何让人工智能推理、训练更高效?

作者: Benny Har-Even

毫无悬念地,神经网络和人工智能是目前最炙手可热的科技辞藻,它们应用广泛,在各种你喜欢或者不喜欢的社交平台上助力识别图像,在智能音箱上实现语音识别, 在智能手机里担任数字语音助理,神经网络比人类有更好的识别模式能力,这意味着它们现在可以帮助医生识别癌症,帮助农民提升产量,并在人流中识别特定人物,不久,它们会很快应用到注入安全摄像头这样的嵌入式设备中,并且通过脸部识别来解锁手机,这样的手机未来会越来越多。

然而训练神经网络需要强大的硬件,同时耗费大量的时间。此外在云端强大的服务器上运行的应用不能简单的就移植到移动设备上来,因为它们在计算能力和电池方面有限制。

幸运的是,在训练一个神经网络,“离线的”和可以实时识别新对象的训练模型(称为“推理”)之间是有区别的,例如,如果一个神经网络设计成用来识别过往的图片,例如一只猫,那么就需要从数千张猫的图像数据库中了解到猫是什么样的。 经过适当的训练,当你给一个有神经网络的设备展示猫先生的图片时,它就能够认出猫,即使它以前没有见过猫,这就是推理。

当技术令人毛骨悚然

作者:Benny Har-Even

作为一名前技术新闻记者,我并不被技术所困扰,但前些天这种事情发生了。当我把水果手机升级到另一代产品时,不可思议的事情发生了。我把旧手机和新手机放在一起,旧手机提示说检测到了新设备,询问我是否要把数据和设置传输到新设备上。

我瞬间凌乱了,这是啥?新设备没装SIM卡,没有连接Wi-Fi,它怎么会知道新设备的存在?科幻小说作家Arthur C. Clarke曾经说过著名的三定律,这其中之一便是——足够先进的技术和魔法是相当相似的。

带着好奇心,我按照提示完成了所有步骤。不一会儿,所有账户数据、Wi-Fi信息全部导入了新设备,就这样,我快速地恢复了所有的备份。当然,我有想过其中的原理,估计也不是很复杂,要么是通过蓝牙,要么是通过其他的智能软件,但是有那么一小会儿,我竟有点毛骨悚然。

能够令人惊叹的科技总会让人印象深刻,而对于移动设备,这一感觉似乎很久都没有了。智能手机颠覆性的升级已经被小的更新所取代,而这些小的更新并没有引起人们的惊叹。最近的一篇文章指出,智能手机使用率首次在年轻人中下滑,智能手机的拐点是否已经来临?

想要让魔力重回手机科技,神经网络和人工智能恐怕是一个方案。神经网络的应用将会再次让人们惊艳。

PowerVR让用户使用Android TV访问OTT(互联网内容)

作者:Benny Har-Even

一位智者曾经说过“未来的电视发展是一个难题”,这句话引用自我们之前的博客文章,我能够像我的前辈一样向大家清楚的描述这个问题,他去年曾也阅读过一篇文章“电视和机顶盒芯片组的革命”。

这篇文章主要像大家介绍了电视行业最近几年的快速发展,从模拟电视发展为数字化、支持SD卡、HD高清到3D电视,以及最近的智能电视给我带来了新的体验比如HDR、360度视频以及4K视频等。

尽管360度全景和VR发展的进度是有限的,但是4K却迅速建立了属于自己的生态体系,目前已经是一种新的行业标准,对于想升级的用户是最受欢迎的选择。用户数量在不断上升,ABI研究机构4K电视的销量在2021年前会达到1亿8千万台左右,大约占整个电视市场份额的70%。

神经网络—面向妈妈级的入门说明

作者:Jen Bernier

我的母亲是一名护士,目前已经退休。她是一个非常聪明的人,对自己的工作业务非常的尽职尽责。几天前我和她说我正在研究Imagination最新的神经网络加速器,她诧异的说:“你说的是什么意思?”,当然只有她在护理学校进行外科手术培训或者照顾老年痴呆患者时才会真正思考神经网络意味着什么。我向她解释我说的是人工智能(AI),不是人的大脑,我决定编写一个关于神经网络的入门说明,让我的母亲(和其他无技术背景的人)能够对神经网络有一定的初步了解并且借助其他阅读资料真正迈入人工智能的世界。

神经网络是什么?

遥遥领先的PowerVR与神经网络加速器

作者:Benny Har-Even

近来,如果你对神经网络有所关注,那么你一定会发现神经网络的市场如日中天。实际上,机器学习和深度学习已经成为了人人所熟知的技术。如果你还对此很陌生,那么你可以看看我的另一篇博客,里面对相关概念进行了详细的解释。

Imagination的PowerVR Series2NX集成了神经网络专用处理器,相信这必定使其性能提高一个量级。

最近,一家竞争企业宣称,他们新一代的SoC芯片组将不仅包含CPU、GPU而且将包含一个神经网络加速器NPU。我们非常支持这一做法,并且相信在不久的将来,这将成为移动设备的标配。这家企业称新一代产品是“超高速”的,当单独使用NPU处理器时,一分钟可以处理1832幅图像,当NPU、GPU、CPU联用,一分钟可以处理的图片数是2005,该公司宣称该速度是同类产品的5倍。

为什么说PowerVR 2NX NNA是神经网络加速器的未来?

作者:Benny Har-Even

从早期的桌面PC游戏到街机游戏机,到后来的家庭游戏机以及移动设备端等,PowerVR一直都与图形技术密切相关,今年是PowerVR 25周年,近期我们发布了一系列的文章来庆祝。除此之外PowerVR还拥有涉及计算机视觉和AI应用方面的一系列IP产品。

上个星期PowerVR在其发展史上如虎添翼新增一项全新的IP产品——硬件神经网络加速器:“PowerVR 2NX”。我们将其命名为神经网络加速器(NNA),它能够提供全面的硬件解决方案,支持多种神经网络模型和架构以及机器学习框架,比如谷歌公司推出的TensorFlow和Caffe,具有行业领先的性能和低功耗特性。

借助PowerVR GPU和OpenCL实现人脸检测和识别

作者:Ashley Smith

在前面的文章中,我们向大家展示了使用神经网络实现一些诸如物体识别、数字化识别等功能。本篇文章我们将向大家展示视觉处理方面更实际的一个Demo,在PowerVR GPU上运行AI和机器学习算法。这个Demo展示了我们如何使用硬件(比如GPU)的计算能力来获取摄像头采集的视频并采用多个卷积神经网络(CNNs)进行处理。

经过神经网络算法处理后会在画面中标出每张人脸的位置,并且提供“标识符”指向每张人脸。我们采用FDDB库(包括5171张人脸图片)和VGG库(包括2622张不同识别特征的图片)对网络进行了训练。下面的视频展示了这个Demo的运行情况,还使用了PowerVR深度神经网络(DNN)库,这两者都是由PowerVR研究团队和视觉团队开发的。这个深度神经网络库采用高级指令、权值和偏差并转换成GPU可以处理的数据,然后我们继续采用OpenCL库对这个网络进行实时处理。

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