重新思考深度学习处理

Hailo 的革命性架构是用一种全新的方法来设计一个专门的技术堆栈。它创造了一个特定领域的处理器,在执行深度学习任务方面大大超过了冯·诺伊曼架构。

Hailo 的结构化数据流架构

Hailo通过多种创新,重新定义了神经网络的基本属性。
  • 基于软硬件相结合的创新控制方案 实现了兼具高度灵活性的低功耗运算
  • 带有专用传输途径的元素的分布式内存结构允许在神经网络处理中进行极低功耗的内存访问
  • 极其高效的计算元素可根据需要灵活地应用
  • 以数据流为中心的互连互联完全适用于神经网络结构以此实现较高的资源利用率
  • Hailo 数据流编译器 — 与神经网络处理器的硬件架构一起设计的全栈式软件,能够有效地部署所开发的神经网络,并与现有框架无缝集成。
神经网络图
资源

处理

分解
资源图
物理

资源

映射
Hailo 处理器
Hailo 数据流编译器接收用户模型作为输入。图片仅作说明用途,工具链不受特定网络架构或网络深度的限制。
作为构建流的一部分,Hailo 数据流编译器将每个网络层分解为所需的计算元素,从而生成一个代表目标网络的资源图。
Hailo 数据流编译器将目标网络的资源图与设备上的物理资源相匹配,以便为目标网络生成一个定制的数据管道。
探索新的计算能力,赋能人工智能技术