發(fā)布時間:2023-11-28 14:55:30 瀏覽量:213次
能耗僅為先進工藝下ASIC的1/35
明敏 發(fā)自 凹非寺
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清華最新芯片成果,登上Science!
全球首顆全系統(tǒng)集成、支持高效片上學習的憶阻器存算一體芯片,正式問世。
它集合了記憶、計算和學習能力。
能在片上快速完成不同任務的模型訓練。
而能耗僅為先進工藝下ASIC的1/35,能效有望提升75倍,同時兼顧保護隱私。
這就是由清華大學集成電路學院吳華強教授、高濱副教授團隊帶來的最新成果。
相關話題已經登頂知乎熱榜。
Science編輯評價其為:
存算一體領域的重要進展。
正如人類大腦能夠基于預先接受過的知識,快速學習新場景中的新知識。
邊緣設備也需要具備類似的學習能力,才能更好適應用戶習慣和新場景。
但是目前神經網絡訓練需要將大量數(shù)據在計算和存儲單元之間來回移動。這使得在邊緣設備上很難高效進行訓練任務。
基于憶阻器內存高速訪問、斷電后仍可保存數(shù)據的特性,可以實現(xiàn)內存+硬盤二合一,解決數(shù)據的大量移動,從而進一步實現(xiàn)了完全在芯片上進行學習任務。
由此,清華團隊提出憶阻器存算一體芯片。
它集成了高性能憶阻器陣列和必備模塊,同時也是一塊類腦計算芯片(neuro-inspired computing chip)。
為此,研究團隊提出了一種新型通用算法和架構(STELLAR)。
它利用憶阻器的特性,通過僅計算正負號、預定義閾值、循環(huán)調諧等設計,提升正向傳播算法映射到芯片硬件上的效率,從而實現(xiàn)了高效率、低功耗的片上學習。
研究人員通過幾個實驗來驗證片上學習的能力。
第一個實驗中,有一臺追蹤光點的小車。在進行提升學習前,小車在明亮場景中會跟丟光點。
而通過500個訓練樣本進行端側學習后,小車在明亮和黑暗場景中都能很好完成任務。
從下圖D中可以看到,小車在明亮場景下的得分從原來的0.602提升到了0.912。
另一個實驗是進行圖像識別。
實驗步驟是先讓基本模型識別數(shù)字“0”和“2-9”,然后讓模型學習識別數(shù)字一個新類別的“1”。
結果可以看到,在經過150次訓練后,進行提升學習能將準確度從7%提升到93%。
本次成果來自清華大學集成電路學院吳華強教授、高濱副教授團隊。
吳華強教授現(xiàn)任清華大學集成電路學院院長、清華大學微納加工中心主任。
2005年在美國康奈爾大學(Cornell University)電子與計算機工程學院獲工學博士學位。隨后先后在美國Spansion公司和美國Primet Precision Materials公司分別擔任高級工程師和技術主管。
2009年,加入清華大學微電子學研究所。
研究方向為新型存儲器及基于憶阻器的存算一體,涵蓋從器件、工藝集成、架構、算法、芯片以及系統(tǒng)等多個層次。
高濱副教授于2013年獲得北京大學微電子與固體電子學專業(yè)力學博士學位,2015年加入清華大學微納電子系。
研究方向為新型存儲器,器件模型與模擬,設計-工藝協(xié)同優(yōu)化,存算一體與神經形態(tài)芯片,信息安全芯片。
張文彬、姚鵬作為學術論文的第一作者。
實際上,關于該方向的存算一體芯片,清華團隊已經探索了十余年。
2012年,錢鶴、吳華強團隊開始研究用憶阻器來做存儲。研究團隊最初在實驗室中探索憶阻器器件的一致性和良率。
2014年,清華大學與中科院微電子所、北京大學等單位合作,優(yōu)化憶阻器的器件工藝,制備出高性能憶阻器陣列——這一次提出的最新成果中已應用。
2020年,錢鶴、吳華強團隊基于多陣列憶阻器,搭建了一個全硬件構成的完整存算一體系統(tǒng),在這個系統(tǒng)上高效運行了卷積神經網絡算法,成功驗證了圖像識別功能,比圖形處理器芯片的能效高兩個數(shù)量級,大幅提升了計算設備的算力,實現(xiàn)了以更小的功耗和更低的硬件成本完成復雜的計算。
如今,隨著大模型趨勢到來,AI算力瓶頸問題更加突出,存算一體等新方案也備受關注。
Science編輯表示,基于憶阻器的芯片技術近期受到非常大的關注,它有望克服馮諾依曼架構造成的算力瓶頸。
論文地址:
https://www.science.org/doi/abs/10.1126/science.ade3483
參考鏈接:
https://mp.weixin.qq.com/s/w0VZNIQ1KbClJJ8c05hPqg
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