本文摘要:是特定的操作员(例如卷积、池化等),考虑到芯片过程、面积、切片存储等因素,重新添加对相反网络体系结构的限制(例如层数、地下通道数等)。

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是特定的操作员(例如卷积、池化等),考虑到芯片过程、面积、切片存储等因素,重新添加对相反网络体系结构的限制(例如层数、地下通道数等)。“大量loT设备仅在睡眠时工作,设备经常处于休眠状态,如何在设备休眠状态下严格控制功耗是最重要的。”在此链接中,同步电路技术使用异步(asynchronous)电路技术与普通实时(synchronous)电路(如上图所示)进行了比较。异步电路可以忽略芯片处于设备休眠状态时发生的功耗。

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“下一次访问优化是一定的重要部分.”根据芯片面积和成本,片上的存储容量也非常有限。传统的解决方案是引入大量芯片外I/O访问,但由于IoT设备的特性,高的切片访问效率不会导致性能上升和功耗。韶关技术利用多层融合体系结构技术(见上图)增加I/O访问3354体系结构和算法的交互优化(co-design),有效地将算法层的输入数据确保到内存中。

另外,神经网络运营商对数据没有很强的鲁棒性,因此网络不容易受到数据准确性变化的影响。韶关技术可以对神经网络进行顶点化,以16位数据或更低的位保持网络性能,通过自动发现对不同网络层进行顶点化的方法,可以对权重和输出/输入使用不同的战略(见上图)。同时,上官团队设计了一个自动修剪算法(如上图所示),为神经网络的每一层创建单独的修剪参数,解决了神经网络本身不存在的验证。

基于上述设计点的异步卷积神经网络芯片的整个框图如上。“在一定程度上,芯片流程、完全相同的性能超过时,芯片active ratio(与工作时间相比)处于较低的应用区间,使用异步电路设计可以比基于现有实时电路大幅增加功耗。”这一段是大量物联网终端智能应用于场景的焦点。

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”说。(威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视),)右图根据active ratio条件,比较了实时电路和异步电路的功耗。使用异步体系结构的AI芯片,可以在主要生产的低active ratio区间将功耗减少近一个阶段以上。

这款独特的新型异步卷积神经网络芯片正在讨论智能视觉分析,如物体识别,并可对可穿戴设备、智能家居、自身能源(如太阳能)监测等对超强低功率有刚性市场需求的IoT终端领域逐步构建AI,应用于落地。“这条路线和发力的自由选择来自我们对技术发展和市场定位的思考和辨析。”技术的创始人是这样总结的。“预计该芯片所代表的特性仍然应该是独特而与众不同的。

”对于AI和IoT两个主要领域的普遍融合和深度融合,我坚信这次意味着开始。“原创文章,发布许可禁令。下面,我们来听一下关于刊登的注意事项。

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