Cadence弄潮神经网络，发布高性能DSP IP

　　近日，Cadence发布了首款面向汽车、监控、无人机和移动市场的神经网络DSP IP，引起了业界的关注。

　　实际上，多家公司正在推出或研制神经网络IP、芯片解决方案。Cadence的方案有何优势?Cadence公司Tensilica事业部资深市场群总监Steve Roddy为此专程来到北京，向媒体介绍其特点。

　　Vision C5概况

　　在神经网络的器件方面，英伟达主宰了通用GPU。此次Cadence Tensilica发布的神经网络DSP IP则是面向嵌入式芯片。

　　通常其他友商的方案是面向一个卷积神经网络(CNN)层，而最新的Cadence Tensilica Vision C5 DSP由于可配置，可以面向多种CNN。因为CNN更新很快，但从拿到IP到芯片上市通常要两三年时间，因此固化硬件的方案会导致不能满足未来的需求变化，所以并不合适，而此次发布的DSP IP带来了灵活性，适合嵌入式系统中的NN(神经网络)实现。

　　C5的一大亮点是计算能力可达1T MAC/s，而面积在1mm2以内(注：16nm工艺)。为何能如此高效率?原因之一是Cadence重新设计了NN加速器。通常的NN加速器中，HW(硬件) NN ACC(加速器)与Imaging(图像)DSP、CPU或GPU的通讯/连接很繁琐(如下图)，可能占整个计算工作量的40%。此次发布的C5 DSP可以把上述两种功能IP/HW合二为一。

　　另外，Cadence还提供NN Mapper/Compiler开源软件工具。C5面向对NN有极高要求的视觉设备、雷达等，针对车载、监控、无人机、移动/可穿戴等应用。

　　笔者注意到，此DSP IP叫Cadence Tensilica Vision C5 DSP，“Vision”即视觉，即此DSP主要专注于计算机视觉应用。的确，在监控应用中，现在监控对实时性要求高，且数据传输到数据中心的代价巨大，不仅对网络带宽有很高的要求，另外安全性也需要保证。因此需要在终端侧部署专用的视觉CNN处理芯片，以实现在终端侧对数据进行实时，高效的处理。

　　C5与P6各有分工

　　实际上， Cadence有两类视觉DSP：一类做NN处理(例如此次发布的C5)，一类做计算机视觉处理(例如Cadence的P5和P6)。二者均可配置，二者都支持多核方案。

　　具体应用中，常规图像处理相关的视觉应用(例如去雾、去抖、暗光等)，只需要常规的计算机视觉DSP即可，可以采用Cadence的Vision P5或Vision P6。而在比如视频监控的NN处理中，需要增加Vision C5 DSP专门用于NN的处理(如下图)。

　　C5与友商的差异化

　　最近，也有FPGA公司推出视觉导向的神经网络方案，Cadence如何看?实际上，专用芯片/ASIC的功耗更低，大批量制造成本也更低。另外，FPGA支持的运行频率较低，只有几十MHz，而Vision C5可以支持几百MHz的运行频率。

　　专用芯片由于应用不同，因此对计算的能力与需求不同，Tensilica可以帮助推荐和配置IP数。

　　相比同是处理器IP厂商的Synopsys与CEVA，后两者的CNN方案需要三部分：控制、Imaging处理器、HW NN ACC(加速器)(如下图左)。Cadence此次发布的C5把后两部分集成在一起(如下图右图)，因此只需要两大块，方案更为简洁，同时提高了Imaging处理的效率。

　　背景

　　据笔者所知，Cadence收购的Tensilica 是全球领先的DSP/MCU IP厂商，特点是高度可扩展，可配置，能够广泛的运用在各种不同性能要求的芯片产品领域。

　　被Cadence收购后，据Steve Roddy介绍，Tensilica也有着不俗的业绩：目前每年出货40亿颗以上的处理器IP，在DSP许可(Licensing)营收方面位列世界第一。聚焦音频DSP IP。全球有200家以上的生态伙伴。全球20大半导体厂商中，有17家采用了Tensilica的IP。在中国，华为、MTK等手机芯片都采用了Cadence Tensilica的Vision DSP IP。

　　此次推出的C5，可谓该公司一次涉入CNN领域的新探索。虽然比一些同行晚一点，但是准备得更充足。