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  英特爾在2020 VLSI研討會上展示智能邊緣和高能效性能研究成果

2020-06-18
來源:  英特爾(中國)有限公司
關(guān)鍵詞: VLSI 英特爾

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  在本周的2020 VLSI技術(shù)與電路研討會上,,英特爾將針對分布于核心,、邊緣和端點上的日益增長的數(shù)據(jù)所引起的計算轉(zhuǎn)型,介紹一系列研究成果和技術(shù)觀點,。首席技術(shù)官Mike Mayberry將發(fā)表題為“未來計算:數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)型如何重塑VLSI”的主題演講,,重點強調(diào)從以硬件/程序為中心的計算過渡到以數(shù)據(jù)/信息為中心的計算的重要性。

  “在分布式邊緣,、網(wǎng)絡(luò)和云基礎(chǔ)架構(gòu)上有巨量數(shù)據(jù)流動,,這就要求在數(shù)據(jù)生成的位置附近進行高能效和強大的處理,但這種處理往往會受到帶寬,、內(nèi)存和電源資源的制約。英特爾研究院在VLSI研討會上重點展示了提高計算效率的幾種新方法,,這些方法顯示出多種應(yīng)用領(lǐng)域的廣闊前景,,包括機器人、增強現(xiàn)實,、機器視覺和視頻分析,。這一系列研究的重點在于解決數(shù)據(jù)移動和計算方面的障礙,這些障礙代表了未來最大的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn),?!?/p>

  - Vivek K. De,英特爾fellow,,英特爾研究院電路技術(shù)研究總監(jiān)

  將要展示的內(nèi)容:此次研討會上將介紹一些英特爾的研究論文,,探討在未來邊緣-網(wǎng)絡(luò)-云系統(tǒng)中如何能夠?qū)崿F(xiàn)更高的智能水平和更高能效,,以支持日益增長的眾多邊緣應(yīng)用。研究論文中涉及的部分主題(研究的完整列表請見本新聞稿文末)包括:

  利用光線投射硬件加速器,,提高邊緣機器人三維場景重建的效率和精度

  論文:在邊緣機器人和增強現(xiàn)實應(yīng)用中,,通過10納米CMOS的光線投射加速器進行高效3D場景重建

  重要意義:包括邊緣機器人和增強現(xiàn)實在內(nèi)的某些應(yīng)用,需要通過從光線投射操作產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)中精確,、快速并且高能效地對復(fù)雜的3D場景進行重建,,以實現(xiàn)實時密集的同步定位和映射(SLAM)。在本研究論文中,,英特爾重點介紹了一款新型光線投射硬件加速器,,可以利用新技術(shù)來保持場景重建的準(zhǔn)確性,同時實現(xiàn)卓越的高能效性能,。這些創(chuàng)新方法包括三維像素重疊搜索和硬件輔助近似計算三維像素等技術(shù),,降低了對本地內(nèi)存的需求,此外還提升了電源效率,,以適應(yīng)未來的邊緣機器人和增強現(xiàn)實應(yīng)用,。

  利用事件驅(qū)動可視化數(shù)據(jù)處理單元(EPU),降低基于深度學(xué)習(xí)的視頻流分析的功耗

  論文:一個0.05pJ/像素 70fps FHD 1Meps事件驅(qū)動的可視數(shù)據(jù)處理單元

  重要意義:基于實時深度學(xué)習(xí)的可視數(shù)據(jù)分析主要用于安全和安保等領(lǐng)域,,要求在多個視頻流中能夠快速檢測對象,,因而需要較長計算時間和高內(nèi)存帶寬。通常會對這些攝像頭中的輸入幀進行下采樣,,以便讓負載降到最低,,這樣就降低了圖像精度。在本項研究中,,英特爾演示了一個事件驅(qū)動的視覺數(shù)據(jù)處理單元(EPU)在結(jié)合新穎的算法之后,,可指示深度學(xué)習(xí)加速器僅使用基于運動的“目標(biāo)區(qū)域”來處理視覺輸入。這種新型方法緩解了邊緣視覺分析中的密集計算和高內(nèi)存要求,。

  擴展本地內(nèi)存帶寬,,以滿足人工智能、機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的需求

  論文:針對內(nèi)存帶寬有限的工作負載而設(shè)計的2倍帶寬突發(fā)6T-SRAM

  重要意義:很多AI芯片,,尤其是那些用于自然語言處理的芯片(如語音助理),,日益受到本地內(nèi)存的制約。為應(yīng)對內(nèi)存方面的挑戰(zhàn),,需要提供倍頻或增加內(nèi)存插槽的數(shù)量,,但其代價是功耗和面積效率變低,對于面積受限的邊緣設(shè)備而言尤其如此,。通過這項研究,,英特爾展示了如何使用6T-SRAM陣列,以便在突發(fā)模式下根據(jù)需要提供2倍的讀取帶寬,其能效比倍頻高51%,,面積效率則比倍增內(nèi)存插槽數(shù)量高30%,。

  全數(shù)字二進制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器

  論文:采用10納米FinFET CMOS的617TOPS/W全數(shù)字二進制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器

  重要意義:在功率和資源受限的邊緣設(shè)備中,某些應(yīng)用可接受低精度輸出,,因而可將模擬二進制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BNN)作為更高精度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的替代品,。后者的計算要求更高,并且有密集內(nèi)存要求,。然而,,模擬BNN的預(yù)測精度較低,因為它們對過程變化和噪聲的容忍度較低,。通過本研究,,英特爾演示了全數(shù)字BNN的使用,它具有類似于模擬輸入內(nèi)存技術(shù)能效,,同時又為先進過程節(jié)點提供了更好的魯棒性和可擴展性,。

  2020 VLSI研討會上介紹的其他英特爾研究包括以下論文:

  ·未來計算:數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)型如何重塑VLSI

  ·適用于10納米CMOS的高性能圖形/AI處理器的低時鐘功率數(shù)字標(biāo)準(zhǔn)單元IP

  ·適用于具有動態(tài)電流控制的多核SoC的一種自主重構(gòu)功率輸出網(wǎng)絡(luò)(RPDN)

  ·3D單片異構(gòu)集成實現(xiàn)300毫米硅片(111)上的GaN和Si晶體管

  ·低擺幅和列多路復(fù)用位線技術(shù),適用于10納米FinFET CMOS的低Vmin,、耐噪聲,、高密度1R1W 8T位單元SRAM

  ·一種具有動態(tài)電流控制的雙軌混合模擬/數(shù)字LDO,適用于可調(diào)諧的高PSRR和高效率

  ·一種435MHz,、600Kops/J的抗側(cè)信道攻擊加密處理器,,適用于14納米CMOS的安全RSA-4K公鑰加密

  ·一種14納米CMOS的0.26% BER 10^28抗建模挑戰(zhàn)響應(yīng)PUF,具有穩(wěn)定性感知對抗挑戰(zhàn)選擇(Stability-Aware Adversarial Challenge Selection)功能

  ·一種6000倍時域/頻域泄漏抑制的抗SCA AES引擎,,采用非線性數(shù)字低漏失調(diào)節(jié)器,,并與14納米CMOS的運算對策級聯(lián)

  ·帶重金屬雙層底部電極的SOT-MRAM CMOS兼容工藝集成和帶STT輔助的10ns無場SOT轉(zhuǎn)換

  ·采用柵極調(diào)制自折疊寫入輔助的10納米SRAM設(shè)計,能夠以微乎其微的電能開支使VMIN減少175毫伏


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