11月13至14日，由OFweek中國高科技行業門戶主辦，OFweek人工智能網承辦的“OFweek2017中國人工智能大會”在深圳舉辦。Imagination公司首席PowerVR技術專家Paul Brasnett帶來了主題為《Imagination AI: Stimulate the Innovation of Human Society》的演講，給大家分享了人工智能在激發人類創新方面的作用，并介紹了Imagination公司最新研發的PowerVR NNA神經網絡加速器。

演講中，Paul Brasnett首先介紹了Imagination Technologies 公司在人工智能方面的最新方案，完整、獨立式的硬件IP神經網絡加速器，通過神經網絡(NN)專用的PowerVR架構實現，可提供業界領先的面積效率。為移動、監控、汽車與消費系統開發SoC的公司將能以非常低的功耗，在最小的芯片面積中集成新款 PowerVR Series2NX NNA神經網絡加速器，以實現神經網絡的高性能運算。

據介紹，PowerVR Series2NX NNA神經網絡加速器包括硬件IP、軟件與工具，可為SoC提供完整的神經網絡解決方案。它能有效地執行所有常見的神經網絡運算層。依據推理任務的運算需求，它能獨立使用 ─ 無須額外的硬件 ─ 或是與CPU和GPU等其它的處理器結合運用。

Paul Brasnett表示：“包括卷積神經網絡(CNN)、循環神經網絡(RNN)和長短期記憶網絡(LSTM)在內的神經網絡正推動各個產業的爆發性技術進展。NNA是一種基本類型的處理器，預計會跟CPU和GPU一樣重要�！�

根據嵌入式視覺聯盟于2017年1月進行的嵌入式視覺開發人員調查顯示，79%的受訪者表示他們已經利用或正計劃利用神經網絡來執行其產品或服務中的計算機視覺功能。隨著科技持續的快速進展，更多的公司都將能夠利用神經網絡來開發產品與服務。

對此，Paul Brasnett表示：“神經網絡加速的專用硬件將成為未來SoC的標準IP模塊，就如同CPU和GPU一樣。我們很高興率先向市場推出完整的硬件加速器，能完全支持高精準度的靈活方式，使神經網絡能以最低的功耗與帶寬運作，并提供優于競爭對手方案的絕對性能與單位面積性能。我們提供的工具將能讓開發人員非常快速地啟用并執行其神經網絡，因此能快速增加營收。”

隨后，Paul Brasnett針對PowerVR 2NX NNA具體應用市場做了具體解讀，主要包括以下五個方面：

1.移動

隨著Tensorflow Lite以及 Android API的即將發布，再加上Caffe2Go架構的快速進展，我們將看到智能手機AI應用程序數量的快速爆發。PowerVR 2NX是現今唯一的一套IP解決方案，能以低功耗、小面積、MMU和對Android的支持，來滿足移動解決方案部署的所有需求。在GPU不可或缺的移動設備中，公司能把新的 PowerVR Series9XE或 9XM GPU與 2NX NNA在相同的芯片中搭配運用，以作為獨立式GPU。其優異的性能足以和業界的獨立式GPU競爭。

2.智能監控

家庭與商業場所安裝的監控攝影機數量正大量增加，將推動神經網絡視覺處理的需求。考慮帶寬需求、數據機密性與其他因素，攝影機的設計必須加入一定程度的“網絡邊緣”(edge) 視頻信息分析處理的能力。由于這些攝影機通常沒有GPU或是僅有非常小的GPU，以及較低性能的CPU，因此它們需要一個高效率、高性能的獨立式神經網絡加速器。2NX NNA是理想的選擇，并且具備高度可擴展性，能同時滿足消費性與商用的需求。

3.汽車

汽車的神經網絡應用包括駕駛員警覺性監測、駕駛員視線追蹤、座位使用、路標檢測、駕駛路線分析、道路使用者檢測、駕駛員辨識以及其他。隨著未來幾年自動駕駛汽車與智能型運輸系統的數量將日益增加，這些應用將持續擴展。在汽車系統中，需要2NX NNA 這樣的完整硬件解決方案，才能滿足相關的性能需求。

4.家庭娛樂

機頂盒和電視將逐漸提供基于神經網絡的解決方案，例如能夠適應特定使用者偏好的能力，提供自動的兒童鎖，以及根據使用者行為自動暫停與錄制節目。憑借這些特性，公司能提升其差異性并增加營收。要在這些設備上構建神經網絡的關鍵是高效率的帶寬與低成本，以及支持NN API ─ 這些都是2NX NNA的重要特性。此外，還有許多新興的NNA娛樂應用，包括AR/VR。

5.簡化開發人員的工作

Imagination可為開發人員提供所有必要的工具，讓他們能快速、輕松地啟用和執行其神經網絡，并確保運算帶寬能與準確度完美平衡。PowerVR 2NX的開發資源包括映射 (mapping) 和微調工具、樣本網絡、評估工具與文件。完整的 PowerVR NX Mapping Tool 能從業界標準的機器學習框架，包括Caffe 和 Tensorflow，輕松進行轉換。高級的網絡設計人員將能在2NX NNA 上設計與構建神經網絡，以充分發揮其硬件特性。

Imagination也可提供通用的Imagination DNN (深度神經網絡) API，能在CPU、GPU與NNA之間輕松轉換。此單一的API能夠跨多種SoC配置執行，因此能在現有設備上輕松開發原型。

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