Die Neuerfindung von Deep Learning

Die revolutionäre Architektur von Hailo ist ein vollständig neuer Ansatz für das Design einer spezialisierten Technologieplattform. Wir haben einen domänenspezifischen 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:

  • Ein innovatives Steuerungskonzept, basierend auf einer Kombination von Hardware und Software, dies hat einen sehr geringen Energiebedarf pro Befehl und ein hohes Maß an Flexibilität zur Folge.
  • Eine verteilte Speicherstrukturmit speziell entwickelten Pipeline-Elementen, was einen Speicherzugriff mit sehr geringem Stromverbrauch ermöglicht.
  • Äußerst effiziente Rechenelemente, die je nach Bedarf variabel eingesetzt werden können
  • Datenflussorientierte Verbindungenermöglichen eine Anpassung an die Struktur des neuronalen Netzes 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

Ressourcenverarbeitung

Ressourcen-Graph

Abbildung

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 Gerät und erzeugt einen angepassten Datenweg für das Zielnetzwerk.

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