Die Neuerfindung von Deep Learning

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.

Hailos strukturdefinierte Data Flow Architektur

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
Neuronaler Netzwerk-Graph
Aufschlüsselung

der

Rechnerressourcen
Ressourcen-Graph
Mapping

physischer

Ressourcen
Hailo Prozessor
Architecture Drawing Static 2020-01
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.
Während des Build-Flows zerlegt der Hailo Dataflow Compiler jede Netzwerkschicht in die erforderlichen Rechenelemente und erzeugt einen Ressourcengraph, der das Zielnetzwerk darstellt.
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.
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