下一代的AI晶片將著重在以下3點:(一)軟硬體複雜度、(二)優化資料傳輸、 (三)感測器和處理器之間的系統評估,這也是每個團隊在設計端必須面對的課題,方能確保在AI的浪頭上持續精進。本技術介紹工研院在此領域初期以低功耗且能效大於20TOPs/W之SRAM型態之CIM為發展目標,首先建立端對端之高階效能評估模擬解決方案,提供客製化晶片之硬體設計參考,進一步往高性能並支援更多通用AI運算之CIM晶片發展。
AI, 晶片, 軟硬體複雜度, 智慧資通訊, 科技管理, 技術案例

AIways-on (Computing in Memory/Sensor技術與應用)



下一代的AI晶片將著重在以下3點:(一)軟硬體複雜度、(二)優化資料傳輸、 (三)感測器和處理器之間的系統評估,這也是每個團隊在設計端必須面對的課題,方能確保在AI的浪頭上持續精進。本技術介紹工研院在此領域初期以低功耗且能效大於20TOPs/W之SRAM型態之CIM為發展目標,首先建立端對端之高階效能評估模擬解決方案,提供客製化晶片之硬體設計參考,進一步往高性能並支援更多通用AI運算之CIM晶片發展。

Loading...
網頁Top按鈕 (網頁回到頂端)