ディープラーニング計算の見直し

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。Hailoは、ディープラーニングタスクのためのVon Neumannアーキテクチャを性能で大幅に上回るDomain-Specific Processorの開発に成功しました。

Structure-Define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本質的な特性に対応する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は、非常に低いjoules(エネルギー)/operationを実現し、高い柔軟性を実現します
  • 分散したメモリ構造とそれにアクセスする専用パイプラインエレメントはメモリアクセスの超低消費電力化を実現しています。
  • 究極なまでに効率的な計算実行エレメントの動作は適合的で、必要時のみ動作します。
  • Dataflow-orientedなインターコネクトは、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します
  • Hailoデータフローコンパイラ – ハードウェアアーキテクチャと共同設計されたフルスタックソフトウェアは、既存のフレームワークと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の効率的な展開を可能にします
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。画像は単なる説明であり、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 Dataflow 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 Dataflow 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にマッチングさせ、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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