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科技工作者之家 2020-07-14
来源:中科院微电子研究所
人工智能已经成为目前芯片行业的一个重要驱动力。回顾人工智能在半导体行业的发展,我们可以清晰地看到一条从云到终端的演进路线。超低功耗人工智能芯片的应用场景
超低功耗人工智能芯片(IP)的工作功耗在数十毫瓦或更低(作为比较,手机端人工智能IP的工作功耗往往在数百毫瓦到瓦级别,而云端人工智能加速卡功耗通常在数百瓦),同时往往结合事件驱动技术,即绝大部分时间计算部分都处于休眠状态,仅仅在发生相关事件时才会启动,这样就可以把平均功耗降低到毫瓦数量级以下。超低功耗人工智能芯片的技术路径
目前,超低功耗人工智能芯片大概可以分为三种技术路径。超低功耗人工智能芯片竞争格局:中国公司占据有利地位
超低功耗人工智能芯片市场目前仍然处于起步阶段,但是随着未来物联网和下一代智能设备的技术演进,预计在未来几年内市场热度会越来越高。目前,从事超低功耗人工智能芯片开发的主要初创公司,但是未来超低功耗人工智能芯片的下一代领导者很可能就出现在这些初创公司中。
在消费电子领域,美国的Syntiant得到了亚马逊Alexa Fund、微软M12和Intel Capital等行业资本的支持,其主要产品是针对智能设备语音处理的超低功耗芯片。与此相对,中国的初创公司在这个领域的布局则更加多样。来自清华大学的清微科技使用可重构电路技术,其超低功耗产品能覆盖语音识别、视觉识别等多个领域,可望为下一代智能设备赋能。另一家中国公司则是SynSense,SynSense的技术路线是使用脉冲神经网络,技术来自于神经脉冲网络权威,苏黎世大学Giacomo Indiveri教授的团队。目前SynSense的脉冲神经网络已经完成了多次流片迭代和验证,相关的产品覆盖了视觉、生物信号处理、语音识别等,平均功耗可以低至微瓦数量级。此外,SynSense还于最近推出了使用神经脉冲网络结合动态视觉传感器DVS的产品Speck,该产品能真正实现事件驱动,在绝大多数时间运行于超低的功耗下,而在检测到动态事件后DVS能提供超高的视觉采样频率,并且配合脉冲神经网络实现超高性能/超低延迟的视觉信号处理,从而兼具超低功耗和高性能。来源:imecas_wx 中科院微电子研究所
原文链接:http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5Mjk2MzU1Ng==&mid=2651731251&idx=1&sn=8e4f27b0bada013caa10f39286e1af76&chksm=bd64dbb88a1352ae2a402c944bcbe7cf25f83cf91d60543cd3011891c1d23d53ab921a2f5210&scene=27#wechat_redirect
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