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NVIDIA Deep Learning Accelerator ( NVDLA ) は、Nvidiaが開発したオープンソースのハードウェア ニューラルネットワーク AI アクセラレータです。[1]このアクセラレータはVerilogで記述されており、さまざまなアーキテクチャのニーズに合わせて構成および拡張可能です。NVDLA は単なるアクセラレータであり、すべてのプロセスは CPU などの外部エンティティによってスケジュールおよび調停される必要があります。[2] [3]
NVDLAは、NvidiaのJetson Xavier NXの一部として製品開発に利用できます。Jetson Xavier NXは、クレジットカードほどの大きさのフォームファクタの小型回路基板で、6コアのARMv8.2 64ビットCPU、48個のTensorコアを備えた384コアのVolta GPU、およびデュアルNVDLA「エンジン」を搭載しています。[4] Nvidiaは、この製品が10Wで14 TOPS（テラオペレーション/秒）の計算能力を実現すると主張しています。 [4]アプリケーションには、自律走行車用の物体認識を含むエッジコンピューティング 推論エンジンが広く含まれています。
Nvidiaのオープンハードウェアへの関与には、GPU製品ラインナップの一部としてRISC-Vプロセッサを使用することが含まれます。 [5]
参考文献
- ^ Freund, Karl (2018 年 3 月 29 日)。「Arm が NVIDIA のオープンソース CNN AI チップ技術を選択」。Forbes。Moor Insights and Strategy。2018年6 月 13 日閲覧。
- ^ 「NVDLA 入門 — NVDLA ドキュメント」nvdla.org。
- ^ Kwon, Hyoukjun; Pellauer, Michael; Krishna, Tushar (2018). 「MAESTRO: ディープラーニングアクセラレータ内のデータフローをモデリングするためのオープンソースインフラストラクチャ」. arXiv : 1805.02566 [cs.DC].
- ^ ab Franklin, Dustin (2019年11月6日). 「世界最小のAIスーパーコンピューター、Jetson Xavier NXの紹介」. developer.nvidia.com . Nvidia . 2020年9月23日閲覧。
- ^ Wong, William G. (2017年12月5日). 「ワークショップで展示されたRISC-Vの台頭」. electronicdesign.com . Endeavor Business Media . 2020年9月23日閲覧。Nvidia
は、独自のFalcon (Fast Logic CONtroller) コアがRISC-Vコアに置き換えられる方法についてプレゼンテーションを行いました。Falconは、Jetson TX2など、多くのNvidiaのチップで使用されているRISC CPUです。
外部リンク
- 公式サイト