用於人工智能晶元設計的高能效數字存內計算單元

智能晶片與系統研發中心
簡介

數字存內計算單元（Digital Compute-In-Memory） 利用數字電路設計技術，將存儲與計算單元融合設計，減少了人工智慧計算中因數據搬運而帶來的系統能耗，為加速AI算法中矩陣乘法所必需的MAC計算提供了潛在的高能效解決方案。

  • 用於人工智能晶元設計的高能效數字存內計算單元
商品化機會
技術授權協議
解決方案

數字存內計算 （DCIM） 計算技術可以為 AI 晶片帶來更高的計算效率，但現有的電子設計自動化 （EDA） 工具不支援自動化 DCIM 模組設計。 ACCESS開發了名為 AutoDCIM 的自動化平台工具，可按使用者需求為系統級晶片 （SoC） 設計生成相應的 DCIM 模組。

創新技術
  • ACCESS開發的數字存內計算開發工具，為世界首款該類工具，可以針對各種設計優化目標進行定制化，包含經驗豐富的設計人員提供的設計範本庫，並結合設計流程優化和自動化參數優化，可為系統級的應用提供快速的電路與版圖級別的定製化存內計算單元。
主要成效
  • ACCESS的數字存內計算單元模組已成功採用 28 納米技術進行製造驗證。模組展示計算效率高達 26 TOPS/W，比台積電的類似設計（縮放至 22 奈米）提升了 34%。
應用範疇
  • 可用於高性能的邊緣計算晶元中

智能晶片及系統研發中心(ACCESS)是一所緊密協調並集世界級專家團隊的跨領域研究中心，專注於促進集成電路設計技術發展，並推動以數據爲本的嶄新運算模式及設計高效能的人工智能硬件平台，支撑一系列的人工智能應用。專用的人工智能晶片將是推動人工智能革命的關鍵，爲了應付市場對硬件的新興需求，ACCESS會致力推動香港成爲世界舞台上人工智能晶片及硬件設計的重要基地。

ACCESS的研究工作主要由四項研究計劃所組成，包括:

  • 突破硬件瓶頸的新興技術
    通過將矽兼容的新興技術與傳統的矽晶片技術相結合，解决存儲容量和數據傳輸帶寬不足的問題，突破人工智能硬件的發展瓶頸；
  • 架構與異構系統整合
    著重探討不同的創新架構與系統整合方案，實現從雲端到智能物聯網（AIoT）多種平台上的高效神經形態計算（Neuromorphic Computing）；
  • 人工智能輔助電子設計自動化
    利用人工智能技術開發更爲有效的設計自動化工具，同時利用這些高效的設計工具研發新的人工智能晶片； 
  • 硬件加速的人工智能應用
    針對典型的硬件加速新興應用，探索相應的系統架構和創新設計工具，提升硬件加速的整體效能，在人工智能硬件的性能和功耗效率兩方面取得突破。

有關更多資訊，請查看： https://inno-access.hk/

查詢
相關 創新技術