Die revolutionäre Architektur von Hailo ist ein völlig neuer Ansatz für das Design einer spezialisierten Technologieplattform. Es wurde ein domänenspezifischer Prozessor geschaffen, der die Von-Neumann-Architektur bei Deep Learning Aufgaben bei weitem übertrifft.
Hailo wartet gleich mit mehreren Innovationen auf, die auf den grundlegenden Eigenschaften neuronaler Netze beruhen:
Das innovative Steuerungskonzept basiert auf einer Kombination aus Hard- und Software. Es benötigt pro Befehl nur sehr wenig Energie (Joules/Operation) und ist sehr flexibel
Eine verteilte Speicherstruktur mit speziell entwickelten Pipeline-Elementen ermöglicht bei Berechnung neuronaler Netze Speicherzugriffe mit sehr geringem Energieverbrauch
Äußerst effiziente Rechenelemente können je nach Bedarf variabel eingesetzt werden
Datenflussorientierte Verbindungen ermöglichen eine Anpassung an die Struktur neuronaler Netze und ermöglichen so eine hohe Ressourcenauslastung
Hailo Dataflow Compiler – Die Full-Stack Software wurde Hand-in-Hand zusammen mit der Hardware – Architektur entwickelt. Somit kann man neuronale Netze effizient einsetzen, zumal sich bestehende Frameworks problemlos integrieren lassen
Aufschlüsselung der Rechnerressourcen
Der Hailo Dataflow-Compiler erhält das Benutzermodell als Eingabe. Die Darstellung dient lediglich als Illustration, die Toolchain ist nicht an eine bestimmte Netzwerkarchitektur oder Netzwerktiefe gebunden.
Mapping physischer Ressourcen
Während des Build-Flows zerlegt der Hailo Dataflow Compiler jede Netzwerkschicht in die erforderlichen Rechenelemente und erzeugt einen Ressourcengraph, der das Zielnetzwerk darstellt.
Dynamic configuration and execution
Der Hailo Dataflow Compiler adaptiert dann den Ressourcengraphen des Zielnetzwerks an die physischen Ressourcen auf dem Chip und erzeugt einen angepassten Datenweg für das Zielnetzwerk.
