英特尔GNA引擎增加视觉

英特尔GNA引擎增加视觉

高斯和神经加速器支持始终在线的音频和视觉工作负载，降低功耗并增加安全性。它出现在英特尔PC处理器、其他芯片和Clover Falls附加芯片上。

在其最新的迭代中，英特尔的高斯和神经加速器(GNA)支持视觉神经网络。尽管这个协处理器已经在幕后运行多年，但该公司在最近的Linley Spring处理器会议上公布了其架构。

GNA在主CPU休眠时提供小型AI模型的低功耗执行。它能够每秒进行380亿次操作(GOPS)。典型的音频应用包括语音识别、声学背景感知、动态噪声抑制、说话人识别和分离;最突出的工作负载是唤醒词识别。新的GNA 3.1版本可以处理来自视觉传感器的输入，以唤醒系统并验证用户身份。

当GNA 1.0作为笔记本电脑的Ice Lake处理器的一部分正式发布时，它实现了高斯混合模型(gms)来辅助关键字识别等音频功能。随着时间的推移，英特尔增加了神经网络处理。该公司推出了GNA 2.0 (Tiger Lake)和3.0 (Alder Lake)。尽管协处理器仍然为了向后兼容而执行gmm，但新的模型主要用于神经网络。Clover Falls是一款独立的芯片，采用GNA 3.1进行接近检测和面部识别，以唤醒PC并验证用户身份。

GNA内核仅在英特尔内部可用;3.1版本现在正在Clover Falls发货。虽然该公司的设计师可以在芯片上实例化它，但客户只能通过购买该公司的芯片和soc来访问，使用OpenVino工具将AI模型编译到核心。