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AI加速器實(shí)現(xiàn)了CNN處理速度和降低功耗

外媒稱，瑞薩（Renesas）開發(fā)了一種AI加速器，可以高速和低功率執(zhí)行CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）處理。該聲明發(fā)布之際，瑞薩正在推動下一代瑞薩嵌入式人工智能（e－AI）的開發(fā)，旨在加快終端設(shè)備的智能增長。

采用該加速器的瑞薩測試芯片實(shí)現(xiàn)了8．8 TOPS ／ W的功率效率，據(jù)稱這是業(yè)界最高級別的功率效率。瑞薩加速器基于存儲器內(nèi)處理（PIM）架構(gòu)，其中當(dāng)從該存儲器讀出數(shù)據(jù)時(shí)，在存儲器電路中執(zhí)行乘法和累加運(yùn)算。

為了創(chuàng)建新的AI加速器，瑞薩開發(fā)了以下三種技術(shù)。第一種是三值（－1，0，1）SRAM結(jié)構(gòu)PIM技術(shù)，可以執(zhí)行大規(guī)模CNN計(jì)算。第二種是應(yīng)用比較器的SRAM電路，可以以低功率讀出存儲器數(shù)據(jù)。第三種是防止由于制造過程中的工藝變化引起的計(jì)算錯誤的技術(shù)。總之，這些技術(shù)既可以減少深度學(xué)習(xí)處理中的存儲器訪問時(shí)間，又可以減少乘法和累加運(yùn)算所需的功率。因此，據(jù)瑞薩表示，新的加速器在手寫字符識別測試（MNIST）中進(jìn)行評估時(shí)，可實(shí)現(xiàn)業(yè)界最高的功率效率，同時(shí)保持準(zhǔn)確率超過99％。

到目前為止，由于二進(jìn)制（0，1）SRAM結(jié)構(gòu)只能處理值為0或1的數(shù)據(jù)，因此PIM架構(gòu)無法通過單比特計(jì)算獲得足夠的大規(guī)模CNN計(jì)算精度水平。制造方面的變化導(dǎo)致這些計(jì)算的可靠性降低，并且需要變通方法。瑞薩現(xiàn)已開發(fā)出解決這些問題的技術(shù)，并將這些技術(shù)作為可以實(shí)現(xiàn)未來革命性AI芯片的前沿技術(shù)應(yīng)用于下一代e－AI解決方案，用于可穿戴設(shè)備和機(jī)器人等應(yīng)用性能和功率效率。

聲明： 本文由入駐維科號的作者撰寫，觀點(diǎn)僅代表作者本人，不代表OFweek立場。如有侵權(quán)或其他問題，請聯(lián)系舉報(bào)。

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