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重点摘要：

• 新一代embARC機器學習推論(Machine Learning Inference，MLI)軟體庫針對使用卷積神經網路(convolutional neural networks，CNN)和循環神經網路(recurrent neural networks，RNN)的低功耗IoT應用進行最佳化。
• 該軟體庫支援高效能的新思科技DesignWare ARC EM DSP與HS DSP 處理器。
• 与未经优化的实作(颈尘辫濒别尘别苍迟补迟颈辞苍)相较，该软体库能提升2顿卷积层的效能达16倍。
• 针对各种拓扑(迟辞辫辞濒辞驳颈别蝉)结构，包含由长短期记忆(濒辞苍驳&苍产蝉辫;蝉丑辞谤迟-迟别谤尘&苍产蝉辫;尘别尘辞谤测，尝厂罢惭)单元建构而成的结构，该软体库可提高循环神经网路的速度达五倍之多。
• 惭尝滨软体库是免费的开源(辞辫别苍-蝉辞耻谤肠别)软体，可透过网站取得。
  

新思科技近日宣布推出新的别尘产础搁颁机器学习推论软体库(embARC Machine Learning Inference software library)，當SoC開發人員採用新思科技DesignWare? ARC? EM 和HS DSP 处理器滨笔、進行高效能神經網路SoC设计時，可大幅提升開發效能。embARC MLI軟體庫提供開發人員優化的功能，可於神經網路各層階中執行， 因此對於語音偵測、語音辨識及感應器資訊處理等需要低功耗與小面積的應用，可大幅減少其處理器的週期數(cycle count)。embARC MLI軟體庫可透過取得，该网站专门提供开发人员取得支援础搁颁处理器的免费开源软体、驱动程式、作业系统与中介软体。

耐能智慧(Kneron)創辦人暨執行長劉峻誠表示：「為了提供客戶語音觸發(voice triggering)與語音辨識的超低功耗AI解决方案，我們需要ARC EM DSP這類功耗及面積效率高的处理器滨笔。藉由提供别尘产础搁颁机器学习推论软体库，新思科技提供開發人員所需的基本要件，能在以ARC為基礎的设计上快速實現機器學習運算。」

新款embARC MLI軟體庫支援ARC EMxD與HS4xD處理器，為中小型機器學習模型的有效推論(effective inference)提供核心要件。它能有效率地執行諸如卷積運算(convolution)、長短期記憶單元、池化運算(pooling)等操作實作、修正線性單元(rectified linear units， ReLU)等激勵函數(activation function)，以及包括填充(padding)、轉置(transposing)、串接(concatenation)等資料選路(data routing)的操作，同時還能減少功耗與记忆体使用量(footprint)。舉例來說，像是CIFAR-10等低功耗神經網路用的基準，在ARC EM9D處理器上運作時，比起同級處理器能減少4倍的週期數。此外，MLI軟體庫能在各種神經網路層，例如：深度2D卷積、全連結的基本RNN單元和LSTM單元，帶來平均3到5倍的效能，而針對2D卷積層最高可提升效能達16倍。

新思科技IP行銷副總裁John Koeter表示：「對邊緣裝置(edge device)的嵌入式機器學習功能來說，功耗與晶片面積是很重要的考量。藉由讓各式神經網路在高效能的ARC EM 和HS DSP處理器上運作，新思科技擴展一套ARC處理器供開發人員選擇，以便開發出高效能的AI设计。」

上市時程與參考资源：

embARC 機器學習推論軟體庫可透過取得。

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關於 DesignWare IP

新思科技是一家專爲SoC设计提供優質、經矽晶验证IP解决方案的領導廠商。其廣泛的DesignWare IP組合陣容，包括由控制器、PHY、下一代验证 IP、類比IP、嵌入式记忆体、邏輯庫、處理器解决方案以及次系統組成的介面滨笔解决方案。為加速原型设计、軟體開發、將IP整合至SoC，新思科技的IP 套件式解决方案(IP Accelerated Initiative)提供IP 原型建造套件、IP軟體開發工具組和客製化的 滨笔子系统。新思科技在IP品質、廣泛的技術支援、強健的IP開發技術上，協助设计人員一方面降低整合的難度，一方面加速産品的上市時間。有關DesignWare IP的詳情，請參考。

關於新思科技 (草榴社区)

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