英國芯片設計公司Imagination Technologies，剛剛推出了面向高級輔助駕駛（ADAS）市場、名為IMG Series4 NNA的神經網絡新平台。在今日的公告中，該公司稱：隨著電動汽車的出現，已經蜂窩移動車聯網（C-V2X）連接平台的興起，汽車行業正在更加積極地擁抱新平台。

據悉，Imagination 的IMG Series4 NNA 平台建立在三大基礎上。公司宣稱這不僅使之能夠大規模擴展性能，還可減少延遲和帶寬功耗管理等工作負載。

性能方面，Imagination 預計Series4 神經加速器核心可達成介於每秒12.5 ~ 500 萬億次的運算（TOPS）。

此外通過高帶寬互連方案將單個Series4 與其它內核彼此相連，Imagination 還能夠組建最高8 路的系統集群。

集群中的內核不僅支持互連，也可通過系統總線來分隔出一組四個內核，輔以DDR DRAM 和內核上的緩存（OCM）。

Imagination 還承諾Series4 平台可提供高達30 TOPS / Watt 的能效，以及12 TOPS / mm² 的性能/單位面積。

更重要的是，這些芯片將基於最新的5nm工藝節點製造（比如台積電或三星等巨頭代工）。

其次，張量平鋪設計使得Series4 NNA 平台能夠進一步減少延遲。多核/ 多集群設計允許核心同時執行多項工作負載，或專注於單個工作負載。

若所有內核都被調配用於單一任務，則係統等待時間（處理器接收輸入至生成輸出的時間間隔），會在一定程度上減少已分配給該任務的內核數量。

如此一來，預計執行單一任務的單個內核，與執行相同任務的八核集群之間的延遲差異，會被拉大至8 倍左右。

此外內存管理也是Series4 NNA 平台上一個不可或缺的功能，Imagination 將之稱作Tensor Tiling（等待專利審批中），可節省高達90% 的帶寬開銷。

因其允許將神經網絡數據隔離為一個子集的子集，層數越多，神經網絡的構建也就更複雜。

接著通過張量平鋪來批處理劃分子集，並經由NNA 核心進行處理，以減少等待延遲和整體事務處理過程中對外部存儲器的依賴。

最後，Imagination 揭示了在添加更多內核情況下，Series4 平台的性能指標也可大致維持線性增長。

數據表明，對於某些類型的工作負載（34 層@ 2400×1200 的殘量網絡），其性能亦可完美地線性縮放。

當層數增加到50，且輸入圖像分辨率降低至224×224 時，線性縮放可近似至六個核心，之後這一梯度曲線才會開始向下彎曲。

此外Series4 也符合ISO2626 標準，能夠為汽車製造商達成更高的自動輔助駕駛水平而提供助力，以及為開發者提供處理各項應用時的張量平鋪優勢。