Журнал ИКС

Разделы сайта

• Новости
• Блоги
• Аналитика
• Новости компаний
• В СНГ и в мире
• Анонсы

Календарь

		Апрель 2024
Пн	Вт	Ср	Чт	Пт	Сб	Вс
1	2	3	4	5	6	7
8	9	10	11	12	13	14
15	16	17	18	19	20	21
22	23	24	25	26	27	28
29	30

Ближайшие события

Российский тензорный процессор представлен на Russian Supercomputing Days

02 октября 2018

IVA TPU - первый полностью российский нейронный процессор, позволяющий создавать доверенные решения в области телекоммуникаций и радиоэлектроники. Микропроцессор находит практическое применение для детектирования и классификации изображений, поиска объектов и т.д.

24-25 сентября 2018 г. в Москве состоялась международная конференция Russian Supercomputing Days, тематика которой охватывает все аспекты суперкомпьютерных технологий: разработка аппаратного и программного обеспечения, решение больших задач, использование суперкомпьютерных технологий в промышленности, проблемы экзафлопсных вычислений, суперкомпьютерное образование и многие другие.

В ходе презентации Андрея Кочетова, инженера по применению (FAE) Xilinx компании Avnet, на тему «Применение ПЛИС Xilinx для ускорения математических алгоритмов и нейросетей» участникам мероприятия был представлен тензорный процессор IVA TPU.

IVA TPU - первый полностью российский нейронный процессор, позволяющий создавать доверенные решения в области телекоммуникаций и радиоэлектроники. Микропроцессор предназначен для применения (инференс) сверточных нейронных сетей на базе FPGA Virtex Ultrascale+ и находит практическое применение для детектирования и классификации изображений, поиска объектов, повышения качества и других. Основными преимуществами IVA TPU являются совместимость с готовым свободным программным обеспечением (TensorFlow), высокая производительность (более 20 TOPS) при малом энергопотреблении и значительно меньшим временем обработки, чем GPU.

Николай Ивенев, председатель совета директоров IVA Technologies: "На текущий момент остро ощущается потребность в разработке специализированных вычислительных устройств, вызванная требованиями, предъявляемыми к вычислительным мощностям при обучении и применении нейронных сетей. Мы успешно справились с данной задачей - реализованный макет тензорного процессора подтвердил инженерные расчеты ТТХ. У нас уже имеются готовые примеры решений для детектирования и распознавания образов, сегментации и поиска лиц на изображениях".

 

Оставить свой комментарий:

Комментарии по материалу

Данный материал еще не комментировался.

Заметили ошибку в тексте? Выделите её мышью и нажмите Ctrl+Enter. Спасибо!