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突破AI晶片限制 IMEC與格羅方德攜手打破「范紐曼瓶頸」
 

【CTIMES/SmartAuto 吳雅婷 報導】   2020年07月17日 星期五

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比利時微電子研究中心(IMEC),日前與半導體代工廠格羅方德(GF)公開展示了全新AI晶片硬體。IMEC類比記憶體式運算(AiMC)架構及格羅方德22FDX製程為基礎的前提下,這款全新晶片經過最佳化,並於類比環境中的記憶體式運算硬體進行深度神經網路運算。在達到高達2,900TOPS/W的創紀錄高能源效率後,加速器被視為低功率裝置進行邊緣運算推論的關鍵推手。這項新技術在隱私保護、安全性以及延遲性等各種優勢,將為智慧喇叭、自駕車諸多邊緣設備的AI應用程式帶來衝擊性的影響。

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自數位電腦年代起,處理器早與記憶體分道揚鑣。使用大量數據的作業時,需要從記憶體取回一樣數量的數據元素。此一限制又稱「范紐曼瓶頸」(von Neumann bottleneck),會拖慢實際的運算速度,特別是在神經網路這種大量依賴向量矩陣乘法的運算中。這些運算除了仰賴數位電腦的精準度外,還需要大量的能源。然而,若以準確度較低的類比技術執行向量矩陣乘法,神經網路一樣可以獲得精確的結果。

為了因應這個挑戰,IMEC透過旗下的產業聯合機器學習計畫,與格羅方德等產業夥伴開發了一套新架構:在靜態隨機存取記憶體單元(SRAM cells)中執行類比運算,藉此消除「范紐曼瓶頸」的限制。以此開發的類比推論加速器(AnIA),則以格羅方德的22FDX製程半導體平台為基礎,具有出色的能源效率。特徵測試顯示,其能源效率高達2,900 TOPS/W。微型感應器及低功率邊緣設備中的圖形識別,一般得仰賴數據中心的機器學習,如今可透過此一高效能加速器在地執行。

IMEC機器學習計畫主持人Diederik Verkest表示:「AnIA成功的設計定案,代表我們已朝類比記憶體式運算的驗證邁進重要一步。此一參考實作(reference implementation)不僅說明了類比記憶體式運算的可行性,也代表它們的能源效率要比數位加速器好上10到100倍。在IMEC的機器學習計畫中,我們會針對類比記憶體式運算,調整現有及新興的記憶體裝置並予以最佳化。這些前景看好的結果鼓舞我們進一步發展這項技術,目標是讓效率進化至10,000 TOPS/W。」

格羅方德運算暨有線基礎架構的產品管理副總裁Hiren Majmudar也指出:「格羅方德利用自家的低能源、高性能22FDX製程技術平台,與IMEC密切合作,並推出全新的AnIA 晶片。這款測試晶片能更進一步地向業界展示22FDX 製程技術如何大幅降低能源密集型AI及機器學習應用的功率耗損。」

放眼未來,格羅方德將把可在22FDX平台上執行的AiMC作為亮點,在AI市場上推出一套差異化解決方案。格羅方德的22FDX 採用了22nm FD-SOI 技術,可在極低能源的條件下有出色的表現,且足以在0.5伏特極低能源及每微米1微微安培的極低待機漏電流下運作。搭載全新AiMC 功能的22FDX,目前已進入開發階段,由格羅方德具備最先進300mm生產線的德國德勒斯登Fab 1晶圓廠負責。

關鍵字: 人工智慧  imec 
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