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36氪 09-28

全球首款视觉应用感存算一体计算芯片发布,神经拟态计算绕开比特编程和摩尔定律

作者|高雅

编辑|彭孝秋

36 氪获悉,全球首款可广泛应用于视觉领域的感存算一体新型架构计算芯片 ADA20X 已流片成功并完成性能验证。这是一款模数混合 AI 视觉芯片,能效比达 20Tops/W。其研发团队九天睿芯诞生于苏黎世联邦理工学院神经拟态感知计算的创始实验室中,在感存算一体研发学习上有多年的研究积累。

九天睿芯的芯片技术理论依据源自类脑计算,由神经形态工程学和 Synaptics 创始人 Carver Mead 在 90 年代提出。其关键在于 " 感 ",也就是说,神经元仅在累积到足够电荷数量之后才会激活,大多数时间处于低功耗的待机状态,这降低了功耗。以 ADA20X 为例,最低功耗可降至 μ W 级别,大约为传统数字芯片功耗的 1/10。同理,神经拟态芯片仅在检测到有意义的事件才会进行处理,降低了能量,神经拟态芯片又可称为 " 事件驱动处理 " 芯片。但纯事件驱动的相机和处理会丢失一些静态的高精度信息,而 ADA20X 芯片,可以同时支持高精度图像及高时间分辨率事件的处理。

感存算一体架构与传统架构对比优势

更重要的是,它打破了冯诺依曼存储计算分离的计算架构所造成的 " 内存墙 " 的系统限制,像人脑一样的存算一体,是类脑计算的核心突破。过去 60 年中,集成电路不断缩小,从电子管计算机到智能手机,微观器件的加工面积缩小了万亿级。但是,芯片不可能无限缩小,集成电路晶体管也不会无限增加,性能、功耗、成本等总有一个要素会逼近极限。

2020 年,集成电路工艺已经微缩至 5nm 甚至 3nm 工艺,而一个原子的直径在 1nm 左右。物理限制打破了传统意义下的摩尔定律(晶体管集成密度),业内认为半导体发展已经步入后摩尔时代。人工智能的发展已经被算力不足、能效过低所约束和限制。

那么,基于精简控制、算力堆叠和数据流优化的微架构 AI 芯片创新难以为继。ADA20X 能效比达 20Tops/W,让计算耗电和散热两大难题找到了新的方向。

ADA20X 实物图

实际上,这已经是九天睿芯研发的第二代感存算一体芯片了,相较第一代 ADA100 专注于可穿戴场景,第二代将重点放在视觉场景中,这意味着更大的市场空间。36 氪从九天睿芯官方了解到,ADA20X 具有高度可定制性,可以依据不同的市场需求,定制不同算力及接口的专用芯片,算力覆盖从 0.3Tops-200Tops,可以满足平板电脑、可穿戴、智能家居、AR/VR、电池供电 IPC、ADAS 等多种不同应用场景。

事件相机发明人 Prof Tobi Delbruck 认为 ADA20X 的技术突破是个大的里程碑:NPU 方向已经比较拥挤,能够实现支持事件及图像处理的基于 SRAM 模数混合的视觉应用存内计算芯片为数不多。尤其是在 AR/VR 等的应用上,事件相机和事件语音传感器的应用需要高效的并行处理器,这个技术带来的影响值得跟踪。

此外,ADA20X 还可以同时支持 CNN Transfer 以及以 SNN 代表的类神经元计算架构,并且具备架构灵活,阵列化计算效率不衰减等等优点;输入形式上,可以同时支持动态视觉传感器(aka 事件相机)的 event 输入,也可以支持传统相机的图像输入;并配有基于存内计算的 ISP,可以同时支持事件和图像的预处理。据悉,ADA20X 预计在 2022 年初进行试产并进一步量产。

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