Новейшие решения в ЭВМ: Khadas VIM 3 Pro и нейронные акселераторы

1.

Новейшие решения в
ЭВМ: Khadas VIM 3 Pro и
нейронные акселераторы
Современная вычислительная техника сталкивается с ростом
потребности в обработке данных для искусственного интеллекта.
Традиционные архитектуры фон Неймана имеют ограничения при
работе с нейронными сетями. В этом докладе мы рассмотрим
революционные изменения в архитектуре вычислительных систем и
применение нейронных акселераторов на примере Khadas VIM 3 Pro.
by Я н Нах тигал ь

2.

Эволюция вычислительных
архитектур и нейронные
акселераторы
Проблемы фон Неймана
Разрыв между скоростью процессора и
GPU как промежуточное
решение
памяти растет на 50% в год, создавая
GP U предлагают тысячи ядер и высокую
узкие места при работе с нейронными
пропускную способность, но обладают
сетями. CPU оптимизированы для
избыточной функциональностью и
последовательных задач, тогда как
высоким энергопотреблением, что
нейросети требуют параллелизма.
ограничивает их эффективность для ИИ.
Революция нейронных акселераторов
Специализированные архитектуры минимизируют перемещение данных, используют
смешанную точность и вычисления рядом с памятью, повышая производительность и
энергоэффективность.

3.

Типология нейронных акселераторов
По архитектуре
По применению
Математические основы
Systolic Arrays (TPU, Eyeriss)
Training Accelerators (TPU v3,
Производительность определяется
Dataflow Architectures (GraphCore
Gaudi)
формулой TOPS = (операций на цикл
Inference Accelerators (Edge TPU,
× частота × количество PE) / 10¹², где
NPU)
PE — вычислительные элементы.
IPU)
Neuromorphic Chips (Intel Loihi, IBM
TrueNorth)
Hybrid Solutions (A100, V100)

4.

Khadas VIM 3 Pro:
архитектура и NPU
SoC Amlogic S922X
Гетерогенная архитектура с мощным CPU и встроенным NPU
для нейронных вычислений.
Спецификации NPU
5.0 TOPS (INT8), 1.25 TOPS (F P1 6), 512KB on-chip S R AM,
поддержка основных операций нейросетей.
Оптимизация данных
Используется weight-stationary dataflow: веса остаются
статичными, входные данные проходят через вычислительные
элементы с локальным накоплением сумм.

5.

Программная экосистема и
производительность
1
SDK и конвертация
моделей
2
Benchmark
3
Пример приложения
Ускорение инференса до 11x по
Реализация AI-приложения с
Полный pipeline от загрузки
сравнению с CPU, высокая
предобработкой на CPU,
TensorFlow модели до
энергоэффективность — 2.5
инференсом на NPU и
квантизации и компиляции для
TOPS/ W.
постобработкой результатов в
NPU с оптимизациями.
реальном времени.

6.

Сравнительный анализ с
конкурентами
Устройство
K hadas VIM
Intel NCS 2
NVIDIA
Google
J etson Nano
Coral
Movidius
Maxwell
E dge TP U
Myriad X
GP U
3 P ro
Архитектур
Custom NP U
а
Производит
5.0 TOP S
4.0 TOP S
472
4.0 TOP S
ельность
(INT8)
(FP 16)
GF LOP S
(INT8)
2W
1W
(FP 16)
5-10W
2W
Поддержка
TF, P yTorch,
OpenVINO
CUDA,
TensorFlow
фреймворко
Caffe
TensorR T
Lite
Энергопотр
ебление
в

7.

Будущие тенденции и технологические направления
Neuromorphic Computing
Гибридные архитектуры
1
Объединение CPU, GPU, NPU и DS P на одном
Событийно-ориентированные вычисления с
кристалле с advanced packaging технологиями.
Advanced Memory Technologies
Processing-in-Memory и мемристорные массивы для
2
ультранизким энергопотреблением и адаптивным
обучением.
Quantum-Classical Hybrid
4
Использование квантовых методов для машинного
3
обучения с учетом ограничений современных

8.

Заключение и
перспективы развития
Khadas VIM 3 Pro — важная веха в развитии edge AI систем с высокой
производительностью и энергоэффективностью. Он занимает
уникальную нишу, сочетая скорость и низкое энергопотребление, что
делает его идеальным для автономных и IoT приложений.
Будущее вычислительной техники связано с доменно-оптимальными
архитектурами, neuromorphic computing и processing-in-memory
технологиями. Развитие программной экосистемы и стандартизация
инструментов обеспечат широкое внедрение нейронных акселераторов
в повседневные устройства.