English
version
Задать вопрос

Новости

Все теги
Подписаться на новости

Подпишитесь на рассылку, чтобы всегда быть в курсе последних новостей в мире технологий

Вы успешно подписались!

Мы отправили вам на указанный адрес письмо со ссылкой-подтверждением.

Закрыть
21 августа 2020

Imec и GLOBALFOUNDRIES представили специализированный чип для вычислений глубоких нейронных сетей в периферийных устройствах интернета вещей

21 августа 2020 годаImec, ведущий мировой научно-исследовательский и инновационный центр в области наноэлектроники и цифровых технологий, совместно с GLOBALFOUNDRIES, одним из мировых лидеров в специализированном микроэлектронном производстве, провели аппаратную демонстрацию новой микросхемы для приложений искусственного интеллекта (ИИ). Новый чип основан на разработанной imec архитектуре AiMC (Analog in Memory Computing, аналоговые вычисления в памяти) и изготовлен по технологическому процессу GF 22FDX. Он оптимизирован для выполнения аналоговых вычислений глубокой нейронной сети на аппаратных средствах обработки данных. Демонстрируя рекордно высокую энергоэффективность вычислений до 2900 TOPS (триллионов операций в секунду)/Вт, эта микросхема-ускоритель является ключевым фактором, обеспечивающим возможность осуществления инференции на периферии сети для устройств с низким энергопотреблением. Преимущества представленной технологии, обеспечивающие конфиденциальность, безопасность и низкую задержку передачи данных, повлияют на приложения ИИ в самых разных периферийных устройствах — от интеллектуальных динамиков до автомобилей с автономным управлением.

С самых первых дней эпохи цифровых вычислений процессор был отделен от памяти. Операции, выполняемые с использованием большого объема данных, требуют извлечения такого же большого количества данных из памяти. Это ограничение, известное как “бутылочное горлышко” архитектуры фон Неймана, значительно увеличивает общее время в сравнении со временем, необходимым для осуществления реальных вычислений, особенно в нейронных сетях, которые опираются на операции с перемножением массивных векторных матриц. Подобные расчёты выполняются с точностью цифрового вычислителя и требуют значительного количества энергии. Однако нейронные сети также могут достигать точных результатов, если умножение векторной матрицы выполняется с меньшей точностью с данными, представленными в аналоговом виде.

Для решения этой проблемы imec совместно со своими индустриальными партнерами, участвующими в инициированной imec программе разработки средств машинного обучения, включая GLOBALFOUNDRIES, разработали новую архитектуру, в которой устранено узкое место архитектуры фон Неймана и аналоговые вычисления выполняются в ячейках памяти SRAM. Получившийся в результате аналоговый ускоритель инференции (Analog Inference Accelerator, AnIA), созданный по технологическому процессу GLOBALFOUNDRIES 22FDX, обладает исключительной энергоэффективностью. Тесты характеристик демонстрируют пиковый коэффициент полезного действия при показателе 2900 TOPS на ватт. Это означает, что распознавание образов в крошечных датчиках и периферийных устройствах с низким энергопотреблением, которое обычно производилось средствами машинного обучения в центрах обработки данных, теперь может выполняться локально на этом энергоэффективном ускорителе.

«Успешный тейпаут AnIA знаменует собой важный шаг вперед к валидации архитектуры аналоговых вычислений в памяти AiMC, — отметил Дидерик Веркест (Diederik Verkest), программный директор imec по направлению машинного обучения. — Эталонная реализация не только показывает, что аналоговые вычисления в памяти возможны на практике, но также и то, что по энергоэффективности они в десять-сто раз лучше, чем на цифровых ускорителях. В программе машинного обучения imec мы настраиваем существующие и появляющиеся устройства памяти, чтобы оптимизировать их для осуществления аналоговых вычислений в памяти. Эти многообещающие результаты побуждают нас к дальнейшему развитию этой технологии с целью достижения уровня 10 000 TOPS/Вт».

«GLOBALFOUNDRIES тесно сотрудничает с imec для реализации нового чипа AnIA с использованием нашей высокопроизводительной платформы с низким энергопотреблением 22FDX, — рассказал Хирен Маймудар (Hiren Majmudar), вице-президент GLOBALFOUNDRIES по управлению продуктами для вычислительной и проводной инфраструктуры. — Этот тестовый чип является важным шагом вперед, он демонстрирует индустрии, как 22FDX может значительно снизить потребление энергоемких приложений для ИИ и машинного обучения».

GLOBALFOUNDRIES намерена включить архитектуру AiMC в число опций, которые могут быть реализованы на платформе 22FDX для дифференцированного решения на рынке приложений ИИ. Технологический процесс 22FDX компании GLOBALFOUNDRIES использует 22-нм пластины FD-SOI, чтобы обеспечить высокую производительность при чрезвычайно низком энергопотреблении. Он позволяет работать при сверхнизком напряжении 0,5 В и обеспечивает сверхнизкий показатель утечки в 1 пикоампер на микрон в режиме ожидания. 22FDX с новой опцией AiMC разрабатывается на самой современной производственной линии GLOBALFOUNDRIES с 300-миллиметровыми пластинами Fab 1 в Дрездене, Германия.

В России imec представляет компания НАУТЕХ.

Источник

Задать вопрос




    ×