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专访|泓观科技:面向IoT首创异步AI芯片,另辟蹊径的潜行者重装上阵

发布时间:2022-06-03    来源:官网82297

本文摘要:的特定操作者(如卷积、池化等),根据识别场景的特征,考虑到芯片技术、面积、存储在芯片上等因素,对反对的网络结构再次添加一定的制约(例如层数、地下通道数等)。

的特定操作者(如卷积、池化等),根据识别场景的特征,考虑到芯片技术、面积、存储在芯片上等因素,对反对的网络结构再次添加一定的制约(例如层数、地下通道数等)。很多loT设备醒来后才工作,设备经常处于休眠状态,如何在设备休眠状态下严格控制消耗电力是很重要的。在这个阶段,泓观科学技术使用了异步电路技术,与通常的实时电路相比(上图),异步电路需要确保芯片处于设备休眠状态时,产生的功耗可以忽略。

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接下来优化访问程度是重要环节。限于芯片面积和成本,芯片存储容量也非常有限,传统的解决办法是引进大量的芯片外I/O访问,但由于IoT设备的自身特征,高的芯片访问效率不会导致性能上升和功耗下降。泓观科学技术使用多层融合的结构技术(如上图),增加I/O访问-通过结构和算法的交互优化(co-design),确保算法层的输入数据需要有效的内存。另外,神经网络操作者对数据没有强烈的鲁棒性,因此网络对数据的精度变化并不脆弱。

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泓观科学技术通过定点化处理神经网络,用于16位数据和更低的比特数,可以维持网络性能几乎不上升,自动搜索不同的网络层定点化配置方法,权值和输出/输入使用不同的战略(如上图)。同时,鸿观团队设计了一种自动分支算法(如上图所示),为神经网络的每一层创建了分离的分支参数,从而解决了神经网络本身不存在的验证性问题。基于上述设计要点的异步卷积神经网络芯片,其整体框架图如上。泓观科学技术的创始人说:在某种程度的芯片工艺中,如果超过完全相同的性能,位于芯片activeratio(工作时间比例)的低应用于区间,与传统的实时电路相比,使用异步电路设计可以明显增加功耗,该区间是大量的物联网终端智能应用于场景的焦点。

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右图表明,在不同的activeratio条件下,实时电路与异步电路的功耗比较。在物联方面应用于重点生产的低activeratio区间,使用异步结构的AI芯片,可以减少电力消耗近一个水平。该独特而新的异步卷积神经网络芯片,其功能探讨物体识别等智能视觉分析,面向可穿戴设备、智能家庭、自供能量(如太阳能)监视等对超低功耗有刚性市场需求的IoT终端领域,逐渐构建AI应用于落地这条路线和发展点的自由选择源于我们对技术发展和市场定位的思考和识别。

泸观科学技术的创始人总结说:从旋转的未来回顾,这个芯片所代表的特质,应该还是独特的替代品。相信AI和IoT两个领域的普遍交流和深度融合,这次意味着开始。

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