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6月6日,清华大学微电子与纳电子学系魏少军教授团队在日本京都举办的2017超大规模集成电路国际研讨会发表了题为“面向深度学习的高能效(1.06-5.09TOPS/W)可重构混合神经网络处理器”的学术论文。第一作者尹首一副教授在会上详细介绍了该团队在人工智能芯片领域取得的重大进展。这是清华大学微纳电子系首次作为第一作者单位在该国际会议上发表论文。

【十大老品牌网赌网站】该芯片基于该团队长期积累的可重构计算芯片技术,其二就是增大数据维持时间。在人工智能高速发展的今天,现有的通用计算平台难以实现高能效的神经网络计算,探索新型神经网络计算芯片架构成为研究热点和学科前沿。过去几年,尹首一副教授针对这一前沿课题,领衔研究和设计了可重构多模态混合神经计算芯片。该芯片基于该团队长期积累的可重构计算芯片技术,采用可重构架构和电路技术,突破了神经网络计算和访存的瓶颈,实现了高能效多模态混合神经网络计算。芯片具有高能效的突出优点,其能量效率相比目前在深度学习中广泛使用的GPU提升了三个数量级,同时支持电路级编程和重构,是一个通用的神经网络计算平台,可广泛应用于机器人、无人机、智能汽车、智慧家居、安防监控和消费电子等领域。

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  超大规模集成电路国际研讨会始于1987年,是全球先进半导体与集成电路的学术盛会,是国际微电子领域的顶级会议,与国际固态半导体电路大会
和国际电子器件会议
并称微电子技术领域的“奥林匹克盛会”。超大规模集成电路国际研讨会只接收极具应用前景的创新性研究成果,英特尔、IBM等公司的许多核心技术大都选择在超大规模集成电路国际研讨会国际研讨会上首次披露。

供稿:微纳电子系 编辑:华山

可大幅提升人工智能计算芯片的能量效率


清华新闻网6月7日电
6月2-6日,第45届国际计算机体系结构大会在美国洛杉矶召开。清华大学微纳电子系博士生涂锋斌在会上做了题为《RANA:考虑增强动态随机存取存储器刷新优化的神经网络加速框架》的专题报告。该项研究成果大幅提升了人工智能计算芯片的能量效率。

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微纳电子系博士生涂锋斌在大会上作学术报告

国际计算机体系结构大会是计算机体系结构领域的顶级会议。本次大会共收到378篇投稿,收录64篇论文,涂锋斌报告的研究论文是今年大会中国唯一被收录的署名第一完成单位的论文。清华大学微纳电子系尹首一副教授为本文通讯作者,涂锋斌为本文第一作者,论文合作者还包括清华大学微纳电子系魏少军教授和刘雷波教授。

随着人工智能应用中神经网络规模的不断增大,计算芯片的大量片外访存会造成巨大的系统能耗,因此存储优化是人工智能计算芯片设计中必须解决的一个核心问题。可重构研究团队提出一种面向神经网络的新型加速框架:数据生存时间感知的神经网络加速框架。RANA框架采用了三个层次的优化技术:数据生存时间感知的训练方法,混合计算模式和支持刷新优化的增强动态随机存取存储器存储器,分别从训练、调度和架构三个层面优化整体系统能耗。实验结果显示,RANA框架可以消除99.7%的eDRAM刷新能耗开销,而性能和精度损失可以忽略不计。相比于传统的采用SRAM的人工智能计算芯片,使用RANA框架的基于eDRAM的计算芯片在面积开销相同的情况下可以减少41.7%的片外访存和66.2%的系统能耗,使人工智能系统的能量效率获得大幅提高。

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数据生存时间感知的神经网络加速框架

微纳电子系可重构计算团队近年来基于可重构架构设计了Thinker系列人工智能计算芯片,受到学术界和工业界的广泛关注。可重构计算团队此次研究成果,从存储优化和软硬件协同设计的角度大幅提升了芯片能量效率,
为人工智能计算芯片的架构演进开拓了新方向。

供稿:微纳电子系 编辑:华山 审核:襄楠 清柳

目前,AI对硬件的计算要求越来越高,这主要在神经网络研发上压缩与简化则是一个学术界与工程界都在研究讨论的重要问题。目前的深度神经网络普遍较大,无论是在云端还是在终端,都会影响网络速度,增大功耗。

前不久,清华大学微纳电子系Thinker团队在计算结构上设计了Thinker系列AI计算芯片,并且还受到学术界和工业界的广泛关注。Thinker团队此次研究成果,从存储优化和软硬件协同设计的角度大幅提升了芯片能量效率,给AI计算芯片的架构演进提供了新思路。

据了解,在这次AI计算芯片的存储优化新方法中,刷新了神经网络加速框架,而且可以得到两个优化方向,其一是减少数据生存时间,其二就是增大数据维持时间。其次,还提出神经网络分层的混合计算模式,根据芯片参数及DNN网络参数,对网络的每一层分配一个最优的计算模式。

但是,相比于传统的采用SRAM的AI计算芯片,使用RANA框架的基于eDRAM的计算芯片在面积开销相同的情况下可以减少41.7%的片外访存和66.2%的系统能耗,使AI计算系统的能量效率获得大幅提高。

文章来源:人工智能服务网

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