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AGIC实现AI边缘运算的关键技术——内存内运算(IMC)

作者: AGI Corporation (AGIC) 公司 Ursamajor Chen, May. 31, 2019 – 

由于高功耗与高硬件需求,GPU/TPU运算也许不是新一代AIoT最适合的方案,取而代之的是AI边缘运算技术(又称边际运算)。对AI边缘运算而言,利用模糊数学 (Fuzzy mathematics) 运算即可达到目的,硬件需求将大幅降低。对此,科学家们尝试开发16位或8位、符合AI ASIC架构的低位处理器,将须采用具模拟内存的内存内运算技术 (In-Memory Computing;IMC),方可实现低功耗的实时运算。

内存内运算 (IMC) 是新兴架构,已在AI深度学习领域中引领风潮。与传统计算机计算方式不同,透过改变权重值,应用类神经网络系统的IMC,即可达到高速平行运算,其关键就是模拟内存。拜新科技所赐,新型电阻式非挥发内存 (Non-Volatile Memory;NVM),如磁性内存 (Magnetic Random Access Memory;MRAM)、相变化内存 (Phase Change Memory;PCM) 和铁电内存 (Ferroelectric RAM;FRAM) 可以用作模拟内存,然而与标准CMOS制程相比,新技术需要更多制程步骤与材料,极难量产。

埃捷克粒子动量可使模拟OTP成真

模拟OTP内存可帮助传感器进行实时的边缘运算,同时降低硬件复杂性。透过边缘运算将数据预先处理、分类后,再由传感器送至云端服务器处理,不仅可以降低云端服务器的负载,还能提供更实时的运算结果。

根据最新的测试成果,AGIC团队将说明如何使用埃捷克粒子动量 (AGIC Particle Momentum) 打造模拟OTP内存。如表一所示,AGIC C-Fuse可通过调整能量和时间,精确控制电阻值,更提高良率,解决传统爆炸方法引起的问题。下一阶段,AGIC团队将致力于实现模拟OTP内存的线性度、精准度和可靠度。

表一:能量、OTP电阻和时间的关系

*R = 初始阻值;*T = 标准化时间单位

关于AGIC (Artificial General Intelligence Cosmos IP total solution): AGIC C-Fuse OTP的优势:
  1. Smaller area to lower the cost for silicon wafer.
  2. No charge pump (CP) required.
  3. Field programmability during system development.
  4. Density supports a widely range from 8K to 4M bits.
  5. Low voltage/current PGM and read.
  6. High-Temp Immunity (>650°C~1000°C) and high reliability from -55°C to 175°C.
  7. Supporting BCD/BJT/DRAM/Flash/CDMOS/MS and HV processes for analog, power and LCD/OLED/Touch Panel applications.
  8. Long-life data retention.
  9. Require very lower power consumption.
  10. High security and difficult-to-reverse engineer.

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