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leye乐鱼娱乐app_AI加速器实现了CNN处理速度和降低功耗

  • 产品时间:2021-11-24 01:16
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简要描述:外媒称之为,瑞萨(Renesas)研发了一种AI加速器,可以高速和较低功率继续执行CNN(卷积神经网络)处置。该声明公布之际,瑞萨正在推展下一代瑞萨嵌入式人工智能(e-AI)的研发,目的减缓终端设备的智能快速增长。使用该加速器的瑞萨测试芯片构建了8.8TOPS/W的功率效率,据信这是业界最高级别的功率效率。 瑞萨加速器基于存储器内处置(PIM)架构,其中当从该存储器朗读数据时,在存储器电路中继续执行乘法和相加运算。为了创立新的AI加速器,瑞萨研发了以下三种技术。...

详细介绍
本文摘要:外媒称之为,瑞萨(Renesas)研发了一种AI加速器,可以高速和较低功率继续执行CNN(卷积神经网络)处置。该声明公布之际,瑞萨正在推展下一代瑞萨嵌入式人工智能(e-AI)的研发,目的减缓终端设备的智能快速增长。使用该加速器的瑞萨测试芯片构建了8.8TOPS/W的功率效率,据信这是业界最高级别的功率效率。 瑞萨加速器基于存储器内处置(PIM)架构,其中当从该存储器朗读数据时,在存储器电路中继续执行乘法和相加运算。为了创立新的AI加速器,瑞萨研发了以下三种技术。

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外媒称之为,瑞萨(Renesas)研发了一种AI加速器,可以高速和较低功率继续执行CNN(卷积神经网络)处置。该声明公布之际,瑞萨正在推展下一代瑞萨嵌入式人工智能(e-AI)的研发,目的减缓终端设备的智能快速增长。使用该加速器的瑞萨测试芯片构建了8.8TOPS/W的功率效率,据信这是业界最高级别的功率效率。

瑞萨加速器基于存储器内处置(PIM)架构,其中当从该存储器朗读数据时,在存储器电路中继续执行乘法和相加运算。为了创立新的AI加速器,瑞萨研发了以下三种技术。第一种是三值(-1,0,1)SRAM结构PIM技术,可以继续执行大规模CNN计算出来。

第二种是应用于较为器的SRAM电路,可以以较低功率朗读存储器数据。第三种是避免由于生产过程中的工艺变化引发的计算错误的技术。总之,这些技术既可以增加深度自学处置中的存储器采访时间,又可以增加乘法和相加运算所需的功率。因此,据瑞萨回应,新的加速器在手写字符识别测试(MNIST)中展开评估时,可实现业界最低的功率效率,同时维持准确率多达99%。

到目前为止,由于二进制(0,1)SRAM结构不能处置值为0或1的数据,因此PIM架构无法通过单比特计算出来取得充足的大规模CNN计算精度水平。生产方面的变化造成这些计算出来的可靠性减少,并且必须变通方法。瑞萨现研发出有解决问题这些问题的技术,并将这些技术作为可以构建未来革命性AI芯片的前沿技术应用于下一代e-AI解决方案,用作可穿着设备和机器人等应用于性能和功率效率。

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