探境科技“存储优先架构”闪耀IC WORLD,全新AI芯片获行业关注

存储
鲁勇先生分享了对现有AI芯片产业的想法,他认为目前深度学习算法在芯片中最大的瓶颈来自存储墙问题,与过去的大部分算法相比,过去的算法的计算复杂度较高,而深度学习的计算复杂度和存储复杂度的关系是倒置的,存储部分带来的性能瓶颈和功耗瓶颈远大于计算部分。

   10月22日,“2018北京微电子国际研讨会暨IC WORLD大会”(简称“IC WORLD”即世界集成电路大会)在北京亦庄拉开帷幕。本次大会共有200多家集成电路产业企业参加,北京探境科技有限公司(简称“探境科技”)受邀参加。

  公司创始人兼CEO鲁勇先生在“芯星新锐专场论坛”发表了《存储优先AI芯片架构 突破“Memory Wall”的新型AI芯片架构》的主题演讲,在发布具有颠覆性的AI芯片架构的同时还发布了基于该架构的一系列AI芯片及IP产品,博得现场嘉宾、观众的高度关注。

  现场,鲁勇先生分享了对现有AI芯片产业的想法,他认为目前深度学习算法在芯片中***的瓶颈来自存储墙问题,与过去的大部分算法相比,过去的算法的计算复杂度较高,而深度学习的计算复杂度和存储复杂度的关系是倒置的,存储部分带来的性能瓶颈和功耗瓶颈远大于计算部分。同时,鲁勇先生还举了个例子,让现场嘉宾、观众更易理解:过去汽车的好坏主要取决于发动机,所以大家一直在研究发动机的技术,但突然到了新能源车的时代,电池的重要性成了超过发动机的因素,那么整辆车就要围绕电池来设计了。

  正是探境科技看到了当前绝大多数的AI芯片都是在基于冯诺依曼架构下,通过优化计算部分的资源来提升效能,但得到的结果往往差强人意,这类架构的本质其实都可以称为类CPU架构,都是以指令或计算为中心进行优化设计的。而探境科技提出了一个颠覆性的做法,以存储为中心来带动计算,重新设计整个AI芯片的系统架构——即SFA架构。

  鲁勇先生介绍:整个SFA架构由数据层、计算层和控制层组成。它是一个以存储调度为核心的计算架构,数据在存储之间的搬移过程之中就完成了计算,计算对于数据来说只是一种“演变”,但这样做可以让能效比提升10倍甚至100倍,计算资源利用率可以从常见的30~40%提高到80%,DDR带宽占用率更是大幅度下降。

  ***,鲁勇现场发布了探境即将推出的语音及图像序列AI芯片及IP授权:

  • 2048/1024/256MAC IP – 提供不同算力的AI计算IP
  • 边缘计算平台——提供边缘计算所需要的算力平台
  • 安防前端协处理芯片——提供摄像头所需的计算芯片
  • 语音唤醒芯片——超低功耗语音唤醒激活系统
  • 命令词识别芯片——在不联网情况下,通过命令词语音交互,来有效控制目标电器设备
  • 语义理解芯片——在不联网的特定使用场景下,针对相关内容的一句话具备语义理解功能的语音交互芯片
  • 通用型降噪芯片——针对多种场景,有效滤除环境噪音,实现语音增强
  • 自动驾驶芯片——可接受多路摄像头信息,低功耗大规模计算芯片

  此次,探境发布的具有颠覆性的SFA架构,从本质上刷新了未来AI芯片的发展方向,同时印证了老一辈行业专家提到的:摩尔定律开始不断减缓,相对架构创新才会对计算力增长起到更大作用的观点。对于探境来说,做好真正意义上的“边缘计算”,突破“内存墙”的障碍、推动新的架构方案只是开始,未来探境科技还将在此基础上努力探索新技术,为快速成长的人工智能(AI)应用带来全新的境界。

 

责任编辑:张诚 来源: 51CTO
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