【技术】瑞萨推出可以高速和低功率执行CNN（卷积神经网络）处理的AI加速器技术，实现8.8 TOPS/W的AI处理性能

时间： 2019-06-22 来源：Renesas

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6月13日，瑞萨电子公司宣布推出一种可以高速和低功率执行CNN（卷积神经网络）处理的AI加速器，以推动下一代嵌入式AI（e-AI）的开发，增强终端设备的智能化。采用该加速器的测试芯片实现了8.8 TOPS/W的功率效率，这是业界最高级别的功率效率。该加速器基于存储器内处理（PIM，Processing-In-Memory Technology）架构，当从存储器读出数据时，存储器电路会执行乘法累加运算。

为了开发新型AI加速器，瑞萨开发了以下三种技术：第一种是三值（-1,0,1）SRAM结构的PIM技术，可以执行大量CNN计算。第二种是应用比较器的SRAM电路，可以低功率读出存储器数据。第三种技术可以防止由制造过程中工艺变化引起的计算误差。这些技术既可以减少深度学习处理中的存储器访问时间，又可以减少进行乘法累加运算所需的功率。因此，新型加速器实现了业界最高级别的功率效率，并且在手写字符识别测试（MNIST）中保持了超过99％的准确率。

到目前为止，由于二进制（0,1）SRAM结构只能处理值为0或1的数据，因此PIM架构无法通过单比特计算获得足够的大规模CNN计算精度水平。制造方面的变化导致这些计算的可靠性降低，并且需要变通方法。瑞萨现已开发出解决这些问题的技术，并将这些技术作为可以实现未来革命性AI芯片的前沿技术应用于下一代e-AI解决方案，用于可穿戴设备和机器人等应用性能和功率效率。

瑞萨于6月13日在2019年6月9日至14日在日本京都举行的VLSI技术与电路专题研讨会上展示了这些成果。瑞萨还展示了使用原型AI模块进行实时图像识别，其中该测试芯片由一个小电池，在演示会话中与微控制器，相机，其他外围设备和开发工具相连。瑞萨推出的新型加速器技术，结合了低功耗和更高的计算性能，这也可能是实现未来的Class 4应用的关键技术之一。瑞萨致力于通过在物联网的边缘和终端应用AI，为实现智能社会做出贡献。

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全部评论（101）

plhust Lv7. 资深专家 2019-09-29

挺好
木木0124 Lv5. 技术专家 2019-08-29

学校
用户56731903 Lv9. 科学家 2019-08-28

学习一下！！！
MR.XU Lv7. 资深专家 2019-08-27

学习
袁工 Lv7 2019-08-26

学习了

鄗立恒 Lv8. 研究员 2019-08-25

学习了。
鄗立恒 Lv8. 研究员 2019-08-25

学习了。
Paulwang Lv8. 研究员 2019-08-24

学习了
袁工 Lv7 2019-08-23

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守猪待兔 Lv7. 资深专家 2019-08-22

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