DesignWare ARC VPX DSPプロセッサ

Moving Natural Language Processing (NLP) to the Edge with DesignWare ARC VPX Processor IP
Smart speakers and voice-controlled devices are getting better at understanding requests through NLP. This demo shows how ARC VPX DSP Processor IP moves NLP from the cloud to embedded edge devices for lower latency and excellent power efficiency.
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        ARC VPX DSPプロセッサIPを利用してNLPをエッジに移動する

        スマート・スピーカーと音声制御デバイスは自然言語処理(NLP)を使用した要求を理解する能力が向上しつつあります。このデモでは、ARC VPX DSPプロセッサIPでNLPをクラウドから組み込みエッジ・デバイスに移動する、低レイテンシーで電力効率に優れた方法をご紹介します。

        データセントリック環境向けの次世代DSPアーキテクチャ

        DesignWare® ARC® VPX DSPファミリーは、IoTセンサーの融合、レーダーおよびLiDAR処理、エンジン制御、音声/音声認識、自然言語処理、その他のエッジAIアプリケーションなどの組み込みワークロードの固有の消費電力、性能、面積(PPA)要件向けに最適化されています。ARCv2DSP拡張命令セットを基盤とするVPXプロセッサは、128ビット(VPX2、VPX2FS)および256ビット(VPX3、VPX3FS)単語ベクトルで動作し、同じVLIW(Very Long Instruction Word:超長命令語)/SIMD(単一命令複数データ)アーキテクチャをベースに開発された既存の512ビットVPX5およびVPX5FSを補完します。

        安全性が強化されたARC VPXxFSプロセッサは、メモリやインターフェイスの誤り訂正符号(ECC)保護、セーフティ・モニタ、ロックステップ機構などのハードウェアの安全機能を搭載し、機能安全を確保するための最も厳しい要件を定めたISO 26262 ASIL B、ASIL C、ASIL D規格の準拠達成を支援します。

        VPXプロセッサは、VPXハードウェア・アーキテクチャ用に特別に最適化されたベクトル長非依存のソフトウェア・プログラミング・モデルを含む、シノプシスのARC MetaWare Developmentツールによってサポートされています。MetaWareコンパイラの自動ベクトル化機能は、シーケンシャル・コードをベクトル演算に変換し、スループットの向上を実現します。

        ARC開発ツールおよびソフトウェア

        製品およびライセンス取得可能なオプション

        オプション

        サポートされるARC VPXプロセッサ

        ベクトル浮動小数点ユニット(VFPU)

        VPX2VPX2FSVPX3VPX3FSVPX5VPX5FS

        リアルタイム・トレース

        VPX2VPX2FSVPX3VPX3FSVPX5VPX5FS


        ARCプロセッサはSoC組み込み用途としてPPAの効率を最大限に発揮するよう最適化されています。

        • 命令とデータの同時メモリー・アクセスに耐える高性能を実現するためのハーバード・アーキテクチャ
        • 高い電力効率を実現する高速パイプライン
        • 16/32bit命令セットが混在するような組み込みシステムにおいても高いコード密度を実現する32bit RISCエンジン

        ARCプロセッサは高度にコンフィギュラブルであり、プロセッサ・インスタンスごとに性能、消費電力、面積を最適化することが可能です。

        • 設計者は対象用途に最適なコアを実現するためのハードウェア機能の追加・削減ができるため、ゲートの無駄が生じない
        • コアの構成をドラッグ-アンド-ドロップで変更可能にするARChitectウィザード

        ARC Processor EXtension(APEX)テクノロジにより、ユーザーがプロセッサの実装をカスタマイズ可能 

        • ユーザー定義命令の追加によるソフトウェア実行の加速とコードサイズの削減を実現し、消費電力やメモリーの要件を低減
        • プロセッサをメモリーやペリフェラルに密結合することで、バス・インフラストラクチャの追加が不要になり、面積とレイテンシーの削減とシステムレベルの性能向上を実現