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基于AWS EC2 F1實例的自動語音識別加速解決方案

YCqV_FPGA_EETre ? 來源:未知 ? 作者:佚名 ? 2017-11-17 06:57 ? 次閱讀
深鑒科技(DeePhi Tech)由斯坦福與清華大學的深度學習硬件加速研究者創立,致力于為全世界提供更便捷、更高效、更經濟的深度學習平臺解決方案。人工智能是現在最熱門的領域,最為該領域的一匹黑馬,深鑒科技憑借原創技術實力不僅獲得了資本的認可也獲得了市場的歡迎,與Xilinx、亞馬遜、螞蟻金服、國家電網、搜狗搜索等公司保持著密切的合作。在近期舉辦的深鑒發布會上發布了多款神經網絡(NN)相關硬件和軟件產品,其中一款就是基于亞馬遜AWS EC2 F1實例的自動語音識別加速系統DP-S64 ASR。

圖1:深鑒發布DP-S64自動語音識別加速方案

亞馬遜AWS EC2是一種靈活的Web服務,可以在云服務器中提供安全并且大小可調的計算容量,該服務為幫助開發者更輕松的進行Web規模的云計算。2017年4月 Xilinx宣布其高性能Virtex UltraScale+系列FPGA器件已經在亞馬遜彈性計算云(AWS EC2)F1實例中獲得全面的應用,該實例除了利用 FPGA 提供可編程的硬件加速器之外,還支持用戶最佳化他們的計算資源以滿足其作業負載的特殊需求,尤其對于基因組分析、金融交易、影像實時處理、安全防護、機器學習等需求高帶寬、高性能計算的應用非常的有利。

除了DP-S64語音識別加速解決方案,深鑒科技還推出了相關硬件產品,它們都與神經網絡和AI開發相關,比如下面的紅色PCIe模塊就是基于Xilinx Zynq Z-7020 SoC器件,這個模塊主要用于視覺處理,能夠處理CNN視頻分析,比如人臉檢測,以1080P的畫質能夠識別出超過30張人臉,功耗僅2~4瓦。此外深鑒推出的DNNDK(Deep Neural Network Development Kit,深度神經網絡開發套件)也方便了開發流程,它是一個高度集成的工具和數據庫架構,包括Caffe、TensorFlow、MXnet等流行的神經網絡訓練庫。

圖2:深鑒科技推出的神經網絡PCIe處理模塊

圖3:深鑒科技定制的DNNDK設計框架

我們發現由于傳統CPUGPU在性能、成本、靈活性等方便的缺陷,越來越多的廠商將注意力轉向FPGA,基于FPGA的機器學習平臺能夠有效的解決各種問題,支持靈活的自定義架構設計,尤其在高數據帶寬和高性能計算方面提供可靠的保證。


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原文標題:深鑒發布基于AWS EC2 F1實例的自動語音識別加速解決方案

文章出處:【微信號:FPGA-EETrend,微信公眾號:FPGA開發圈】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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