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格芯與歐洲微電子中心于AI芯片研發取得突破
出自:OFweek電子工程網

日前,全球領先的納米電子及數字技術研究中心IMEC(歐洲微電子中心)和格羅方德共同發布了一種新型AI芯片AnIA的硬件展示?;贗MEC模擬內存計算(AiMC)架構與格芯22FDX技術,新芯片可在模擬域的內存計算硬件上執行深度神經網絡計算,幫助低功耗設備實現邊緣推理。同時,這項新技術在隱私保護、安全性和延遲性方面的優勢,將會對從智能揚聲器到自動駕駛汽車等各種邊緣設備中的AI程序產生重大影響。

從早期的數字計算機時代開始,處理器已經從存儲器中分離出來。在內存容量指數級提升以后,CPU和內存之間的數據傳輸帶寬卻成為了瓶頸,這也就是人們所說的馮·諾伊曼瓶頸。這種限制會掩蓋實際的計算時間,特別是在依賴于大型向量矩陣乘法的神經網絡中。這些計算的執行需要數字計算機的精密度,以及大量的能量支持。然而,如果是采用較低精度的模擬技術執行向量-矩陣乘法,神經網絡也可以獲得準確的計算結果。

為了應對這一挑戰,IMEC及其工業合作伙伴,包括格芯在內,在IMEC的工業合作機器學習計劃開發了一種新的體系結構,通過在SRAM單元中執行模擬計算消除了馮·諾依曼瓶頸。由此產生的模擬推理加速器(AnIA)以格芯22FDX半導體平臺為基礎,具有超高的能效。特性測試顯示,AnIA的功率效率最高可達到2900 TOPS/W。通常由數據中心的機器學習驅動的微型傳感器及低功耗邊緣設備中的模式識別,現在可以在這個節能加速器上進行本地執行。

IMEC機器學習項目主管Diederik Verkest表示:“AnIA的成功流片是驗證模擬內存計算架構的重要一步。參考設計的實現不僅表明AiMC在實踐中是可能的,且它取得的能效要比數字加速器好10到100倍。在IMEC的機器學習程序中,我們會對現有的和新興的內存設備進行優化,以更好地進行模擬內存計算。目前看來,這些成果具有良好的前景,這也鼓勵我們進一步發展這項技術,朝著10000 TOPS/W的目標邁進?!?/p>

格芯計算和有線基礎設施產品管理副總裁Hiren Majmudar則表示:“一直以來,格羅方德與IMEC都保持著密切合作。此次雙方利用GF低功耗、高性能的22FDX平臺成功研發出新的AnIA芯片,也是向業界展示22FDX如何降低能源密集型AI和機器學習應用能耗的關鍵一步?!?/p>

未來,格羅方德將把AiMC芯片融合進22FDX平臺,用于開發AI市場的差異化解決方案。目前,搭載AiMC的22FDX正在GF最先進的300mm生產線上進行開發,該生產線位于德國德累斯頓1號工廠。

 

 

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文章收入時間: 2020-07-10
 
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