推論スループットの戦いHiSiliconがジェネリックSoCを利用

HiSilicon SoCは、コンピュータービジョンで優れたパフォーマンスを提供します。彼らの専用NPUは優れたスループットを提供し、パワー効率を使用します。この特殊なハードウェア設計により、推論中の消費電力が削減され、効率が向上します。このパフォーマンスにより、HiSilicon SoCはコンピュータービジョン推論のベンチマークのリーダーになります。

一方、一般的なSoCは、異なる利点を提供する。このタイプのSoCは、優れたソフトウェアの柔軟性を提供します。その幅広いオープンソースのサポートは重要な機能です。

この柔軟性は、さまざまなワークロードにとって重要です。ジェネリックSoCの一般的なパフォーマンスは、急速な開発をサポートします。ただし、HiSilicon SoCの特定のNPUは、コンピュータービジョン推論のスループットと電力効率を最大化します。

重要なポイント

• HiSilicon SoCNPUと呼ばれる特別な部分があります。このNPUは、コンピュータビジョンタスクを非常に高速に処理し、より少ない電力を使用するのに役立ちます。
• 一般的なSoCはより柔軟です。優れたソフトウェアサポートがあるため、さまざまなタスクでうまく機能します。
• ベンチマークは、SoCの比較に役立ちます。1秒間に処理する画像の数、動作速度、使用する電力の量を調べます。
• HiSilicon SoCは、作業に使用する電力が少なくなります。これは、バッテリーで動作するデバイスにとって重要です。
• The SoCの総コストその価格とセットアップにかかる作業量が含まれています。HiSilicon SoCは、効率のために長期的にはお金を節約できます。

BENCHMARKING COMPUTER VISION INFERENCE

コンピュータビジョン推論のベンチマークには、特殊なアプローチが必要です。単純な速度テストを超えて、システムの全体的な機能を評価します。適切なベンチマークは、SoCの実際のパフォーマンスと効率の明確な全体像を提供します。このプロセスは専用の比較に不可欠ですHiSilicon SoC一般的なSoCに対して。

キーパフォーマンスメディックス

効果的なベンチマークは、パフォーマンス指標のコアセットに依存しています。これらのメトリックは、システムがコンピュータビジョンタスクをどれだけうまく処理するかを測定します。それらは直接比較に必要なデータを提供します。

• スループット (FPS): Frames Per Secondは、SoCが1秒間に処理できる画像の数を測定します。スループットが高いほど、ビデオストリームのパフォーマンスが向上します。
• 推論時間: これは、単一の推論にかかる待ち時間、つまり時間です。より低い推論時間は、リアルタイムアプリケーションにとって重要である。
• パワー消費量: ワットで測定すると、これはSoCが連続推論中に引き出す電力を示します。バッテリー駆動のデバイスでは、電力使用量を下げることが不可欠です。

重要な組み合わせメトリックはワットあたりのパフォーマンス (FPS/ワット)を使用します。このメトリックは、スループットを消費電力に直接接続します。これにより、SoCの真のエネルギー効率が明らかになります。これは、パフォーマンスと電力の両方が制約されているエッジデバイスの重要な要素です。

精度と品质

AIベンチマークは、従来のベンチマークとは大きく異なります。スピードだけでは十分ではありません。モデルの精度も同様に重要です。結果が間違っている場合、迅速な推論は役に立ちません。コンピュータビジョンの場合、評価者は次のようなメトリックを使用します。平均平均精度 (mAP)モデルの予測精度を測定します。これにより、パフォーマンスと正確さのバランスが確保されます。

性能も変化し得る。同じAIモデルは、異なるハードウェアで異なるパフォーマンスを示すことがよくあります。この変動性はいくつかの要因から生じます。

のような標準化されたテストMLPerfモバイルベンチマークこれらの変数を制御するのに役立ちます。MLPerf Mobileベンチマークは、公正なベンチマークのためのフレームワークを提供する。MLPerf Mobileベンチマークは、モバイルAIベンチマークの重要なツールです。アナリストは、MLPerf Mobileベンチマークを使用してモバイルSoCを比較します。MLPerf Mobileベンチマークは、推論パフォーマンスと精度の両方を評価します。MLPerf Mobileベンチマークは業界標準です。MLPerf Mobileベンチマークは、結果が比較可能であることを保証します。MLPerf Mobileベンチマークは、この分析に不可欠です。MLPerf Mobileベンチマークは、コンピュータービジョン推論の効率を定量化するのに役立ちます。MLPerf Mobileベンチマークは信頼できるデータを提供します。

THROUGHPUTとLATENCY

スループットとレイテンシは、実際の推論パフォーマンスを評価するための最も重要な指標です。高スループットは、SoCがより多くのデータを処理できることを意味し、低レイテンシは迅速な応答を保証します。Aベンチマーク分析明確なアーキテクチャの違いを明らかにします。HiSilicon SoCは、パフォーマンスを最大化するために特殊なハードウェアを使用します。一般的なSoCは、柔軟でありながら最適化されていない処理ユニットに依存しています。この違いは、コンピュータービジョン機能に直接影響します。

HISILICONのNPUの利点

HiSilicon SoC専用の神経処理ユニット (NPU) を通じて、優れたスループットと低遅延を実現します。このNPUは汎用プロセッサではありません。AIワークロード専用に設計された特殊なハードウェアです。この設計により、HiSilicon SoCはコンピュータービジョンの推論において大きなパフォーマンス上の利点を得ることができます。

DaVinciアーキテクチャは、この利点の中核です。AI操作を加速するいくつかの重要な機能が含まれています。

• 3Dキューブエンジン: このエンジンは、ニューラルネットワークの基本的な操作である行列乗算に優れています。クロックサイクルごとに数千の操作を実行でき、推論を劇的に高速化できます。
• ベクトル単位: このコンポーネントは、特殊な機能とさまざまなデータ型を処理するため、NPUの汎用性と効率性が向上します。
• マルチコアデザイン: 一流のHiSilicon SoCは、複数のNPUコアを統合しています。これらのコアは並行して機能し、要求の厳しいタスクの全体的なスループットを向上させます。

データの移動は、パフォーマンスのボトルネックを引き起こすことがよくあります。HiSilicon NPUは洗練されたこの問題を最小限に抑えますメモリシステムを使用します。それは非常に高帯域幅のメモリおよびaを特色にしますAI向けに最適化されたマルチレベルキャッシュを使用します。このアーキテクチャにより、NPUコアはデータを迅速に受信できるため、アイドル時間が短縮され、レイテンシが短縮されます。その結果、リアルタイム推論のための優れた効率とパフォーマンスが得られます。

ジェネリックSOCパフォーマンス

ジェネリックSoCは、AIワークロードの処理方法が異なります。通常、完全専用のNPUの代わりに、強力なグラフィックスプロセッシングユニット (GPU) または強化されたCPUを使用します。QualcommAdrenoやARMMaliのような最新のGPUは非常に高性能ですが、そのアーキテクチャは幅広いタスク向けに設計されています。この特殊化の欠如は、専用のNPUと比較してAI推論の効率を低下させます。開発者は、さまざまなGPUアーキテクチャのモデルを最適化するという課題にも直面しており、最終的なパフォーマンスに影響を与える可能性があります。

一般的なSoCのベンチマークデータは、その性能特性を示しています。たとえば、YOLOv5モデルのテストでは、さまざまなQualcomm Snapdragon SoCのさまざまなレイテンシの数値が表示されます。

次の表は、いくつかの強力なジェネリックSoCのレイテンシを示しています。より速い推論を可能にするので、より低いレイテンシはより良いです。

このベンチマークは、ハイエンドのジェネリックSoCが強力なパフォーマンスを提供することを示しています。量子化 (w8a16) などの手法により、レイテンシと消費電力がさらに削減されます。ただし、GPUまたはあまり特殊化されていないNPUへの依存は、SoCが専用のNPUを備えたHiSilicon SoCよりも多くの電力とリソースを消費することを意味します。汎用SoCは、AIタスクを他のシステムプロセスとバランスさせ、持続的なコンピュータービジョンのワークロードに対するピークスループットと効率を制限する必要があります。柔軟性と生の電力の間のこのトレードオフは、一般的なSoCのパフォーマンスを定義します。

パワー効率分析

生の速度を超えて、電力効率は最新のプロセッサにとって重要な戦場です。SoCは高いスループットを提供できますが、過剰な電力を消費するとその価値は低下します。これは、バッテリーに依存することが多い、または厳しい熱制限があるエッジデバイスに特に当てはまります。したがって、ワットあたりのパフォーマンスメトリックは、SoCの設計の卓越性の究極の尺度になります。このメトリックの分析は、特殊なNPUの重要なアーキテクチャ上の利点を明らかにする。任意のSoCの全体的な性能は、その電力効率に大きく依存する。

HISILICONのFPS/WATTリード

HiSilicon SoCは、ワットあたりのパフォーマンスで一貫してリードを示しています。この優れた効率は偶然ではありません。それは専用NPUの直接の結果です。NPUアーキテクチャは、汎用プロセッサよりもはるかに少ない電力を消費する特殊な回路を使用してニューラルネットワーク操作を実行します。この設計により、SoCは、低電力の引き出しを維持しながら、高い推論スループットを実現できます。

ワットあたりの性能 (FPS/ワット) の概念は、真の効率を評価するための中心です。これは、SoCが消費する電力のワットごとにどれだけのパフォーマンスを提供するかを定量化します。より高い値は、より優れた電力効率を示します。これは、持続可能で費用効果の高いAIソリューションを作成するために不可欠です。

MLPerfベンチマークのような業界標準の評価では、公正で正確な電力測定を保証するための厳格な方法論を使用します。このベンチマークプロセスは、さまざまなハードウェアの効率を比較するための信頼できる基礎を提供します。この方法論の重要な側面は次のとおりです。

• 正確なアライメント: 電力測定値はAI推論ワークロードと正確に同期しています。
• 持続的なテスト: ベンチマークは少なくとも60秒間実行され、現実の状況を反映して、連続負荷下で消費電力を獲得します。
• 統一メトリクス: ベンチマークは、ジュールあたりのサンプルとして効率を計算し、ワットあたりのパフォーマンスを評価するための標準化された方法を提供します。

この厳密なベンチマークアプローチは、HiSilicon NPUの効率を検証します。特殊な設計により、無駄なエネルギーを最小限に抑え、HiSilicon SoCに電力に敏感なアプリケーションで決定的な優位性を提供します。NPUはAIワークロードを処理し、SoCの他の部分が低電力状態を維持できるようにし、全体的な効率をさらに高めます。

ジェネリックSOCパワードロー

ジェネリックSoCは異なるアプローチを採用しているため、AIタスクの電力消費が高くなります。高度に特殊化されたNPUの代わりに、通常、統合されたGPUまたは拡張されたCPUコアに推論ワークロードをオフロードします。これらのコンポーネントは強力ですが、ニューラルネットワークの数学専用に最適化されているわけではありません。この特殊化の欠如は、電力効率の低下につながる。エッジデバイスのパワードローは、単純なセンサーの場合は数ミリワット、複雑なエッジサーバーの場合は数十ワット。スマートカメラの一般的なSoCは、しばしば真ん中に落ちます、パフォーマンスと消費電力の間に挑戦的なバランスを作成します。

たとえば、対応可能なNPUを含むRockchip RK3588のような一般的なSoCは、依然として負荷下で大幅なパワードローを示します。このSoCを使用した産業用マザーボードでのベンチマークテストは、間の電力消費を示しています持続的なAIビジョンのワークロード中に8〜12ワットを使用します。

このデータは、ワットあたりのかなりのFPSを示していますが、組み込みデバイスの場合、全体的な電力消費量はかなりの量です。特殊化されていないNPUまたはGPUへの依存は、SoCがパフォーマンス目標を達成するためにより多くのエネルギーを消費することを意味します。推論タスクをCPUからGPUにオフロードすると、速度が向上しますが、多くの場合、総電力消費量が増加します。を使用します。このより高いパワードローは、別の大きな問題を引き起こします: 熱。

持続的な高出力の引き出しは、かなりの熱出力を生成します。SoCが熱くなりすぎると、プロセッサのクロック速度を自動的に低下させる自己保存メカニズムである熱スロットルが行われます。これは性能を低下させ、熱によるダメージを防止する。コンピュータービジョンの重いタスクは、一般的なSoCで数秒以内に熱スロットルをトリガーし、スループットを低下させ、パフォーマンスに一貫性を低下させる可能性がありますを使用します。これにより、設計者はファンなどのアクティブな冷却ソリューションを追加する必要があり、デバイスのサイズ、コスト、および総電力消費量が増加します。一般的なSoCの基本的なトレードオフは明らかです。その柔軟性は、より高い消費電力とそれに関連する熱的課題を犠牲にしてもたらされます。

オーナーシップの総コスト

完全なコストパフォーマンス分析は、単純なベンチマークを超えています。初期のハードウェア費用と長期的な開発努力の両方を含む総所有コストを考慮する必要があります。製品の最終コストこれらの要因に大きく依存します。低コストのSoCは、広範なエンジニアリングが必要な場合、高価になる可能性があります。この評価は、各プラットフォームに必要な真の投資の現実的なビューを提供します。

高ハードウェアコスト

初期のハードウェアコストは、最も目に見える費用です。AHiSiliconSoCは、その高性能のために魅力的な価格を提示することが多い。ただし、開発ボードのコストは、比較のためのより実用的な出発点です。開発キットは、プロトタイピングとテストに必要な環境を提供します。これらのキットの価格は大幅に異なります。

この比較は、特殊なSoCがハードウェアのより低いエントリーコストを提供できることを示しています。この最初の節約は重要な要素です。これにより、チームは大きな先行投資なしで開発を開始できます。ハードウェアコストが低いと、全体的なコストパフォーマンスメトリックにプラスになります。

开発と統合

開発と統合は、多くの場合隠されている重要なコストを表しています。これは、不再発エンジニアリング (NRE) の費用が表示される場所です。NREは、製造用の新製品を設計、テスト、および準備するための1回あたりのコストです。複雑なSoCには、かなりのNRE予算が必要です。

NREの活動は、試作段階全体をカバーしています。これらの1回目のコストは、コンセプトを安定したパフォーマンスと低消費電力で市場に対応した製品に変えるために不可欠です。

主なNREタスクは次のとおりです。

• 初期の制品デザインとエンジニアリング
• ソフトウェアとファームウェアの开発
• プロトタイプの作成とテスト
• 規制認証 (FCC、CEなど)

最新のSoC設計のNREコストは、簡単に100万ドルに達する可能性がありますを使用します。この高コストは、ターゲットパフォーマンスとパワー目標を達成するために特定のハードウェアアーキテクチャ用のソフトウェアを最適化する複雑さを反映しています。幅広いオープンソースサポートを備えたジェネリックSoCは、このNREコストを下げる可能性があります。特殊なSoCは、より集中的なエンジニアリング作業を必要とし、最終的なコストに影響を与える可能性があります。徹底的なベンチマークは、システムのパワーと効率を証明することにより、この投資を正当化するのに役立ちます。

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パフォーマンスが重要なアプリケーションの場合、HiSilicon SoCは、コンピュータービジョン推論のベンチマークで明確に勝者です。NPUの特殊なハードウェアは、優れたスループットと電力効率を提供します。このNPU設計により、推論パフォーマンスと全体的な効率が向上します。NPUの高スループットと低消費電力は、開発コストを正当化します。NPUの効率は、電力の総コストを低下させる。

決定ガイド:

• HiSilicon SoC: 最大のコンピュータビジョン推論スループットと効率のためにこのSoCを選択してください。NPUの優れた性能は、電力コストを低下させる。NPUのパフォーマンスと効率により、運用コストが削減されます。
• ジェネリックSoC: ソフトウェアの柔軟性によりコンピュータビジョンタスクの開発コストが削減される場合は、このSoCを選択してください。このSoCは、性能とコストのバランスをとる。

よくある質問

HiSilicon SoCの主な利点は何ですか?

HiSilicon SoCは専用の神経処理ユニット (NPU) を含む。この特殊なハードウェアは、コンピュータービジョンタスクに優れたスループットと電力効率を提供します。デザインは最小限のパワーを消費しながら高性能を実現します。

なぜ誰かが代わりにジェネリックSoCを選ぶのでしょうか?

一般的なSoCは、優れたソフトウェアの柔軟性を提供します。その幅広いオープンソースサポートは、多様なプロジェクトの開発を加速します。これにより、AI推論のみに焦点を当てていないアプリケーションに適しています。

エッジデバイスにとってFPS/ワットとはどういう意味ですか?

FPS/ワットは、SoCのエネルギー効率を測定する。プロセッサが使用する電力のワットごとに処理できるフレームの数を示します。より高い値はより良い効率を示し、これは電池式デバイスにとって重要である。🔋

ジェネリックSoCのGPUはAIで機能しますか?

はい、一般的なSoCのGPUはAIモデルを効果的に実行できます。しかし、GPUは、汎用ユニットである。通常、専用のNPUと比較して、より多くの電力を消費し、持続的なAIワークロードの効率が低くなります。