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AI加速器实现了CNN处理速度和降低功耗

来源:亚博有保障   发布时间:2021-07-23 07:21nbsp;  点击量:

本文摘要:外国媒体称作,瑞萨(Renesas)产品研发了一种AI加速器,能够髙速和较低功率继续执行CNN(卷积和神经元网络)应急处置。该申明发布之时,瑞萨已经拓张下一代瑞萨内嵌式人工智能技术(e-AI)的产品研发,目地缓解智能终端的智能化持续增长。应用该加速器的瑞萨检测处理芯片搭建了8.8TOPS/W的功率高效率,据信它是业内最高级的功率高效率。 瑞萨加速器根据存储器内应急处置(PIM)构架,在其中当从该存储器诵读数据信息时,在存储器电源电路中继续执行加法和求和计算。

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外国媒体称作,瑞萨(Renesas)产品研发了一种AI加速器,能够髙速和较低功率继续执行CNN(卷积和神经元网络)应急处置。该申明发布之时,瑞萨已经拓张下一代瑞萨内嵌式人工智能技术(e-AI)的产品研发,目地缓解智能终端的智能化持续增长。应用该加速器的瑞萨检测处理芯片搭建了8.8TOPS/W的功率高效率,据信它是业内最高级的功率高效率。

瑞萨加速器根据存储器内应急处置(PIM)构架,在其中当从该存储器诵读数据信息时,在存储器电源电路中继续执行加法和求和计算。为了更好地开创新的AI加速器,瑞萨产品研发了下列三种技术。第一种是三值(-1,0,1)SRAM构造PIM技术,能够继续执行规模性CNN推算出来。

第二种是运用于比较器的SRAM电源电路,能够以较低功率诵读存储器数据信息。第三种是防止因为加工过程中的加工工艺转变引起的计算误差的技术。

总而言之,这种技术既能够提升深层通过自学应急处置中的存储器访谈時间,又可以提升加法和求和计算需要的功率。因而,据瑞萨答复,新的加速器在笔写图像识别检测(MNIST)中进行评定时,可完成业内最少的功率高效率,另外保持准确度高达99%。到迄今为止,因为二进制(0,1)SRAM构造不可以应急处置数值0或1的数据信息,因而PIM构架没法根据单比特推算出来获得充裕的规模性CNN精度水准。

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生产制造层面的转变导致这种推算出来的可信性降低,而且务必变通方法。瑞萨现产品研发出有解决困难这种难题的技术,并将这种技术做为能够搭建将来颠覆性AI处理芯片的最前沿技术运用于下一代e-AI解决方法,作为可衣着机器设备和智能机器人等运用于特性和功率高效率。


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