國產人工智慧晶片重大突破,比GPU提升三個數量級

2020-12-08 國際電子商情

第一作者尹首一副教授在會上詳細介紹了該團隊在人工智慧晶片領域取得的重大進展。這是清華大學微納電子系首次作為第一作者單位在該國際會議上發表論文。yy4esmc

在人工智慧日益火熱的今天，現有的通用計算平臺（CPU、GPU和FPGA等）難以實現高能效的神經網絡計算，探索新型神經網絡計算晶片架構成為研究熱點和學科前沿。過去幾年，尹首一副教授針對這一前沿課題，領銜研究和設計了可重構多模態混合神經計算晶片（代號Thinker）。

Thinker晶片的顯微照片yy4esmc

Thinker晶片基於該團隊長期積累的可重構計算晶片技術，採用可重構架構和電路技術，突破了神經網絡計算和訪存的瓶頸，實現了高能效多模態混合神經網絡計算。Thinker晶片具有高能效的突出優點，其能量效率相比目前在深度學習中廣泛使用的GPU提升了三個數量級。Thinker晶片支持電路級編程和重構，是一個通用的神經網絡計算平臺，可廣泛應用於機器人、無人機、智能汽車、智慧家居、安防監控和消費電子等領域。

Thinker晶片的技術指標yy4esmc

背景連結yy4esmc

VLSI國際研討會始於1987年，是全球先進半導體與集成電路的學術盛會，是國際微電子領域的頂級會議，與ISSCC和IEDM並稱微電子技術領域的「奧林匹克盛會」。VLSI國際研討會只接收極具應用前景的創新性研究成果，Intel、IBM等公司的許多核心技術大都選擇在VLSI國際研討會上首次披露。yy4esmc

本次會議上，IBM就首次披露了5納米集成路製造工藝。 yy4esmc

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