2019年7月30日，中國，北京 —— 自適應(yīng)和智能計(jì)算的全球領(lǐng)先企業(yè)賽靈思公司（Xilinx, Inc.，（NASDAQ:XLNX））今天宣布其人工智能平臺(tái)Zynq UltraScale+ MPSoC ZCU104 評(píng)估套件在中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟（AIIA）主導(dǎo)的“AIIA DNN Benchmark”人工智能端側(cè)芯片基準(zhǔn)測試V0.5版本的第二輪測試測評(píng)中，囊括參測7個(gè)網(wǎng)絡(luò)中板卡類6項(xiàng)性能冠軍。測試結(jié)果在上月末發(fā)布，賽靈思SoC產(chǎn)品系列ZU7EV因其在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速處理方面的卓越性能，首次獲得第三方專業(yè)行業(yè)組織的正式評(píng)估認(rèn)證。AIIA DNN Benchmark 于2017年啟動(dòng)，致力于通過人工智能領(lǐng)域?qū)Ｓ眉铀倨脚_(tái)的評(píng)估，幫助企業(yè)客觀掌握具有深度學(xué)習(xí)處理能力的處理器或加速器的性能水平。該標(biāo)準(zhǔn)吸引了包括海思、寒武紀(jì)、高通、ARM、新思科技在內(nèi)的數(shù)十家國內(nèi)外行業(yè)龍頭企業(yè)的廣泛參與。

賽靈思AI 業(yè)務(wù)高級(jí)總監(jiān)姚頌領(lǐng)取中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟（AIIA）頒發(fā)的測試證明

賽靈思“AIIA DNN Benchmark”人工智能端側(cè)芯片基準(zhǔn)測試V0.5 參測證書

賽靈思本輪送測平臺(tái)為ZCU104評(píng)估套件，搭載集成視頻編解碼器的 Zynq? UltraScale+? MPSoC EV 器件ZU7EV，配備四核 ARM? Cortex?－A53 應(yīng)用處理器、雙核 Cortex－R5 實(shí)時(shí)處理器、Mali?－400 MP2 圖形處理單元。通過賽靈思提供的深度學(xué)習(xí)處理器DPU IP及端側(cè)AI開發(fā)工具DNNDK，該平臺(tái)能夠支持本輪測評(píng)方案中五大類場景（目標(biāo)分類、目標(biāo)檢測、圖像分割、人臉識(shí)別、人臉檢測）的10個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型，是本輪參測硬件中可支持模型最多的加速平臺(tái)。

INTE8 （ZU7EV） 四類場景、七種模型性能與精度測評(píng)結(jié)果

ZCU104評(píng)估套件平臺(tái)能夠支持本輪測評(píng)方案中五大類場景的10個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型，

是本輪參測硬件中可支持模型最多的加速平臺(tái)，同時(shí)囊括參測7個(gè)網(wǎng)絡(luò)中板卡類6項(xiàng)性能冠軍。

目前，ZU7EV已被多家合作伙伴采納并用于多路視頻轉(zhuǎn)碼和實(shí)時(shí)人臉及目標(biāo)檢測任務(wù)。其中，研華科技成功將DPU IP部署于最新搭載4顆ZU7EV的VEGA－550加速卡中，能夠幫助客戶實(shí)現(xiàn)32路1080P 30fps實(shí)時(shí)視頻轉(zhuǎn)碼以及目標(biāo)檢測任務(wù)。該方案在今年4月于拉斯維加斯舉辦的美國廣播電視展（NAB Show）上一經(jīng)展出，便獲得多家用戶青睞。作為行業(yè)內(nèi)知名的基于FPGA的大規(guī)模視頻流轉(zhuǎn)碼解決方案提供商，Aupera也采納了ZU7EV做為其數(shù)據(jù)中心視頻轉(zhuǎn)碼和人臉檢測方案的處理平臺(tái)，為行業(yè)知名的兩大網(wǎng)絡(luò)視頻平臺(tái)提供解決方案。

為了更好地發(fā)揮FPGA高吞吐、低延時(shí)、靈活可重構(gòu)等優(yōu)勢，以“芯”賦能AI各類應(yīng)用的加速需求，賽靈思在AI推理加速領(lǐng)域進(jìn)行了一系列布局。其中包括為用戶提供DPU IP，實(shí)現(xiàn)AI推斷的硬件加速；同時(shí)提供了DNNDK工具，通過剪枝功能達(dá)到高達(dá)10倍的性能提升；同時(shí)還將逐步對(duì)外發(fā)布針對(duì)DPU架構(gòu)優(yōu)化的Model Zoo，覆蓋目前廣受歡迎及極具應(yīng)用價(jià)值的70余個(gè)算法模型，幫助客戶提供可供部署和重訓(xùn)的網(wǎng)絡(luò)，快速搭建演示環(huán)境以及支持各類測試測評(píng)需求。未來，DPU核、DNNDK軟件工具及Model Zoo等資源會(huì)被進(jìn)一步完善，為用戶提供更完整、更統(tǒng)一、更易用的開發(fā)平臺(tái)。