据悉，Imagination 的 IMG Series4 NNA 平台建立在三大基础上。公司宣称这不仅使之能够大规模扩展性能，还可减少延迟和带宽功耗管理等工作负载。
性能方面，Imagination 预计 Series4 神经加速器核心可达成介于每秒 12.5 ~ 500 万亿次的运算（TOPS）。
此外通过高带宽互连方案将单个 Series4 与其它内核彼此相连，Imagination 还能够组建最高 8 路的系统集群。
集群中的内核不仅支持互连，也可通过系统总线来分隔出一组四个内核，辅以 DDR DRAM 和内核上的缓存（OCM）。
Imagination 还承诺 Series4 平台可提供高达 30 TOPS / Watt 的能效，以及 12 TOPS / mm² 的性能/单位面积。
更重要的是，这些芯片将基于最新的 5nm 工艺节点制造（比如台积电或三星等巨头代工）。
其次，张量平铺设计使得 Series4 NNA 平台能够进一步减少延迟。多核 / 多集群设计允许核心同时执行多项工作负载，或专注于单个工作负载。
若所有内核都被调配用于单一任务，则系统等待时间（处理器接收输入至生成输出的时间间隔），会在一定程度上减少已分配给该任务的内核数量。
如此一来，预计执行单一任务的单个内核，与执行相同任务的八核集群之间的延迟差异，会被拉大至 8 倍左右。
此外内存管理也是 Series4 NNA 平台上一个不可或缺的功能，Imagination 将之称作 Tensor Tiling（等待专利审批中），可节省高达 90% 的带宽开销。
因其允许将神经网络数据隔离为一个子集的子集，层数越多，神经网络的构建也就更复杂。
接着通过张量平铺来批处理划分子集，并经由 NNA 核心进行处理，以减少等待延迟和整体事务处理过程中对外部存储器的依赖。
最后，Imagination 揭示了在添加更多内核情况下，Series4 平台的性能指标也可大致维持线性增长。
数据表明，对于某些类型的工作负载（34 层 @ 2400×1200 的残量网络），其性能亦可完美地线性缩放。
当层数增加到 50，且输入图像分辨率降低至 224×224 时，线性缩放可近似至六个核心，之后这一梯度曲线才会开始向下弯曲。
此外 Series4 也符合 ISO2626 标准，能够为汽车制造商达成更高的自动辅助驾驶水平而提供助力，以及为开发者提供处理各项应用时的张量平铺优势。
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