Hailoアーキテクチャ

ディープラーニング処理の再考

Hailoの革命的なアーキテクチャは、ディープラーニング固有の技術スタックの計算扱いについて、前例にとらわれずに白紙から取り組む、いわゆるクリーンスレート手法によって考え出され、実現したものです。ディープラーニングのタスクのためのノイマン型アーキテクチャを性能面で大幅に上回る領域特化型プロセッサの開発に成功しました。

Hailoの構造定義型データフローアーキテクチャ

Hailoは、ニューラルネットワークの基本的な特性に対応した、複数のイノベーションを提供します。
  • ハードウェアとソフトウェアの組み合わせに基づいた革新的な制御スキームにより、高い柔軟性を備えた超低発熱/動作を実現

  • ニューラルネットワーク処理において超低消費電力のメモリアクセスを可能にする、専用のパイプライン要素を持つ分散メモリファブリック。

  • 必要に応じて、可変的に適用できる極めて効率的な計算実行エレメント

  • データフロー指向のインターコネクトにより、ニューラルネットワークの構造に適応し、高いリソース利用率を実現

  • Hailoデータフローコンパイラ – ニューラルネットワークプロセッサのハードウェアアーキテクチャと協調設計 されたフルスタックのソフトウェアにより、既存のフレームワークにシームレスに統合して開発されたニューラルネットワークを効率的に展開

ニューラルネットワークグラフ
リソース

処理の

内訳
リソースグラフ
物理

リソース

マッピング
Hailoプロセッサ
Architecture Drawing Static 2020-01
Hailo Dataflowコンパイラは、入力としてユーザモデルを受け取ります。
画像はあくまでも例示であり、ツールチェーンは特定のネットワークアーキテクチャやネットワークの深さに縛られていません。
ビルドフローの一部として、Hailoデータフローコンパイラは、各ネットワークレイヤーを必要な計算要素に分解し、ターゲットネットワークを表すリソースグラフを生成します。
Hailoデータフローコンパイラは、ターゲットネットワークのリソースグラフをデバイス上の物理リソースとマッチングして、ターゲットネットワーク用にカスタマイズされたデータパイプを生成します。
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