普樂斯收集：神經(jīng)擬態(tài)芯片漸成主流
文章導(dǎo)讀：人工智能漸漸進(jìn)入我們生活的方方面面，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主流算法開始漸成主流。通過資料數(shù)據(jù)顯示，在目前情況下，人工智能能量效率相對較低，這成為人工智能進(jìn)入對于功耗要求較高的邊緣端的一個(gè)重要阻礙。要解決人工智能芯片功耗過大問題，神經(jīng)擬態(tài)芯片將漸成主流。普樂斯小伙伴給大家收集了一些相關(guān)信息。
人工智能漸漸進(jìn)入我們生活的方方面面，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主流算法開始漸成主流。通過資料數(shù)據(jù)顯示，在目前情況下，人工智能能量效率相對較低，這成為人工智能進(jìn)入對于功耗要求較高的邊緣端的一個(gè)重要阻礙。要解決人工智能芯片功耗過大問題，神經(jīng)擬態(tài)芯片將漸成主流。普樂斯小伙伴給大家收集了一些相關(guān)信息。
在以往的神經(jīng)擬態(tài)芯片中，最著名的可能就是IBM的True North和Intel的Loihi。這兩塊芯片主打大規(guī)模神經(jīng)擬態(tài)，主要場景是神經(jīng)科學(xué)研究等領(lǐng)域。而在Intel和IBM等巨頭推出的以研究性質(zhì)為主的神經(jīng)擬態(tài)芯片之外，在今天神經(jīng)擬態(tài)芯片更多地以其計(jì)算能量效率高的優(yōu)勢在邊緣端找到了商用場景。
在邊緣端的神經(jīng)擬態(tài)芯片設(shè)計(jì)中，通常使用混合信號電路設(shè)計(jì)，其中每個(gè)神經(jīng)突觸在傳遞脈沖信號使用模擬信號（電荷），而接受到突觸和處理神經(jīng)元內(nèi)部狀態(tài)的過程則可以使用數(shù)字電路。如前所述，由于神經(jīng)元僅僅在累積到足夠電荷數(shù)量之后才會激活，因此在大多數(shù)時(shí)間處于低功耗的待機(jī)狀態(tài)，因此大大降低了功耗?；蛘邚牧硪粋€(gè)角度上來說，神經(jīng)擬態(tài)芯片僅僅在檢測到有意義的事件才會進(jìn)行處理，因此大大降低了能量，因此神經(jīng)擬態(tài)芯片又可以稱為“事件驅(qū)動處理”芯片。
神經(jīng)擬態(tài)芯片在邊緣端的第一個(gè)主要應(yīng)用場景是低功耗機(jī)器視覺，超高速機(jī)器視覺也是神經(jīng)擬態(tài)視覺芯片的重要應(yīng)用場景。最近，中國神經(jīng)擬態(tài)芯片初創(chuàng)公司時(shí)識科技（SynSense）發(fā)布的Speck就是這樣一款實(shí)現(xiàn)強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合的SoC，同時(shí)集成了神經(jīng)擬態(tài)視覺芯片和神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算芯片，從而能在邊緣端實(shí)現(xiàn)亞毫瓦級的超低功耗和低延時(shí)機(jī)器視覺，應(yīng)用場景可以覆蓋智能家庭、智能安防、工業(yè)監(jiān)測等重要IoT場景。
除了機(jī)器視覺之外，對于時(shí)間序列的分析也是神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算芯片的重要應(yīng)用場景。語音、生理信號（如心臟ECG）等時(shí)間序列信號非常時(shí)候脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理，因此使用基于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)擬態(tài)芯片可以以很高的效率處理這些信號?？纱┐魇疆a(chǎn)品（如TWS無線耳機(jī)等）對于這類低功耗時(shí)間序列處理有很強(qiáng)的需求，而隨著可穿戴式產(chǎn)品市場的爆發(fā)，使用神經(jīng)擬態(tài)芯片進(jìn)入這些市場也成為了一個(gè)很有潛力的方向。
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