英特尔揭示跨系统端点的数据处理芯片研究
2021-08-27 00:52:28
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导读 英特尔最近描述了其与转变计算体验相关的芯片研究，重点是运行在系统边缘、核心和终端的数据。英特尔研究员、英特尔实验室电路技术研究主管
英特尔最近描述了其与转变计算体验相关的芯片研究，重点是运行在系统边缘、核心和终端的数据。
英特尔研究员、英特尔实验室电路技术研究主管Vivek De表示，新方法将是英特尔将重点从硬件和程序转向数据和信息的一种手段。这需要更高的能量效率和对已经产生数据的设备的高度处理，例如图像传感器。
这项研究的主要目标是确保有效的计算技术，重点是视频分析、机器视觉、增强现实和机器人技术。它必须克服各种端点和其他位置面临的带宽、功率和内存限制。
据报道，这项研究的发现很少能用于新芯片的生产。在2020年的超大规模集成电路技术与电路研讨会上，英特尔博客所涵盖的研究论文的演讲被公布。
该公司的11名研究人员在技术论文中演示了基于FinFET互补金属氧化物半导体(CMOS)的全数字BNN(二元神经网络)加速器芯片的应用。传统上，在一些功率有限的边缘设备中，BNN已经成为模拟设备。然而，与数字加速器相比，BNN模拟的预测精度较低，误差较小。
在研究论文中，英特尔通过数字方式提供了类似于模拟存储器的能效。它还为高级处理提供了增强的规模。通过使用CNM(计算近记忆)、内积计算和近阈值电压操作，每瓦617 TOPS(每秒万亿次操作)实现了能效。
其中一篇研究论文包括AI、ML和深度学习应用的本地内存带宽翻倍。研究论文还包括一种基于深度学习减少视频流分析所需功能的方法，包括如何使用该芯片和新算法来处理视觉输入。
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