ISSCC 2023: 16RISC-V AI IoT SoC with 12.4TOPS/W DNN Accelerator ...

"isscc 2023 v22 ML accelerator" 在2023年的国际固态电路会议（ISSCC）上，Session 22的主题聚焦于异构机器学习加速器，其中突出展示了名为“A12.4 TOPS/W @ 136 GOPS AI-IoT System-on-Chip with 16 RISC-V, 2-to-8b Precision-Scalable DNN Acceleration and 30% Boost Adaptive Body Biasing”的先进芯片设计。该设计旨在解决人工智能在物联网（AI-IoT）领域的应用所面临的挑战，如个性化医疗、增强现实和纳米机器人等新兴领域。 文章指出，随着AI技术的发展，物联网设备需要更高效能和低功耗的解决方案来支持各种实时和复杂的应用。传统的方法已经不能满足这些需求，因此研究者们转向了创新的硬件加速器设计。在这个项目中，设计团队采用了一种基于RISC-V架构的处理器，它具有16个核心，能够实现从2位到8位的可变精度深度神经网络（DNN）加速，这有助于在保持性能的同时降低能耗。 RISC-V是一种开放源代码指令集架构，因其灵活性和低功耗特性而受到广泛的关注。在这款AI-IoT系统级芯片（SoC）中，16个RISC-V核心协同工作，为DNN计算提供高效加速。通过2到8位的精度可扩展性，该设计可以适应不同的计算需求，从轻量级的边缘计算任务到更复杂的AI运算。 此外，该设计还引入了自适应体偏置（Adaptive Body Biasing），这是一种动态调整芯片电压的技术，能够在不影响性能的前提下进一步提高能效。据论文描述，这种方法能够带来30%的能效提升，使得该芯片能够在136 GOPS（十亿操作每秒）的运算速度下，达到每瓦特12.4 TOPS（万亿操作每秒）的能效，这是AI-IoT领域的一个显著进步。 总体来说，这个研究体现了硬件设计者如何通过创新的架构和优化技术，如RISC-V核心和自适应体偏置，来应对AI在物联网中的挑战，特别是在能效和计算能力方面。这样的设计对于推动低功耗、高性能的AI应用具有重要意义，有助于实现更广泛的应用场景，包括但不限于个性化医疗、增强现实和纳米机器人等。