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　　存內(nèi)模擬計算（The Analog in Memory Computing，AiMC）架構(gòu)使用經(jīng)過修改的存儲單元在經(jīng)過訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中處理網(wǎng)絡(luò)邊緣AI的數(shù)據(jù)，功率效率為2900TOPS / W。

　　imec機(jī)器學(xué)習(xí)主管Diederik Verkest說：“我們建立了一個特殊的計算單元，可以在這里通過減少數(shù)字傳輸來節(jié)省能源?！彼f：“取決于[激活單元]激活線上的脈沖寬度，可以在繼續(xù)進(jìn)行數(shù)字計算之前獲得[模擬-數(shù)字轉(zhuǎn)換器] ADC的權(quán)重之和。”

　　在該芯片中，我們使用3級權(quán)重。權(quán)重可以是-1、0或1，并且我們使用兩個SRAM單元來存儲此權(quán)重級別。計算單元是一個模擬電路，頂部有一些其他晶體管。這會產(chǎn)生與存儲的三級權(quán)重和激活信號（DAC的輸出）相乘的比例的模擬信號。

　　嚴(yán)格來說，三級權(quán)重是以數(shù)字方式存儲的，但是所有計算都是在模擬域中完成的?！彼a充說：“AnIA的成功推出標(biāo)志著朝著驗證存內(nèi)計算（AiMC）中的模擬邁出了重要的一步。參考實現(xiàn)不僅表明在實踐中可以進(jìn)行模擬內(nèi)存計算，而且能效比數(shù)字加速器高十到一百倍。從我們的角度來看，這是機(jī)器學(xué)習(xí)程序中的一個里程碑，它表明模擬計算可以與數(shù)字計算具有相同的準(zhǔn)確性”。

　　Analog Inference Accelerator（AnIA）測試芯片是在Global Foundries位于德國德累斯頓的工廠基于22nm FD-SOI低功耗工藝構(gòu)建的。該芯片面積為4mm2，具有1024個輸入信號和512個輸出，其性能與當(dāng)今的GPU相似。它顯示出與數(shù)字實現(xiàn)相同的精度，誤差在1％以內(nèi)，但功率效率為2900TOPS / W米樂M6。低功耗和低成本的結(jié)合為嵌入式硬件中的邊緣AI圖像識別和傳感打開了機(jī)遇。

　　GF計算和有線基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)品管理副總裁Hiren Majmudar說：“模擬計算是一個驚人的前沿，因為它可以減少數(shù)據(jù)移動，這將成為主流?！?/p>

　　Edge AI測試芯片

　　“該測試芯片是向業(yè)界展示22FDX如何顯著降低能耗密集型AI和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序功耗的關(guān)鍵一步，” Majmudar說。

　　Verkest說：“我們獲得與GPU相同的性能，但具有更高的能源效率和小尺寸（4mm2）的芯片。如果增加陣列的大小，還將提高性能水平?！?/p>

　　GF將把AiMC包括在22nm FD-SOI（22FDX）技術(shù)中實現(xiàn)的功能與新的AiMC功能在GF位于德國德累斯頓Fab 1的最先進(jìn)的300mm生產(chǎn)線中生產(chǎn)。

　　他說：“我們正在看到GF與經(jīng)過驗證的芯片合作伙伴，我們預(yù)計模擬計算芯片將在今年下半年和明年年初投入生產(chǎn)，并在2022年或更晚一些進(jìn)入大眾市場，”

　　GF的該版本使用了經(jīng)過修改的SRAM單元，但是其他存儲技術(shù)也可以使用相同的技術(shù)。imec的Verkest說：“您可以使用SRAM，MRAM，DRAM，這些都是我們研發(fā)工作的一部分，以了解最佳選擇?！?/p>

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