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模拟AI芯片怎么玩?Mythic公布了他们的新进展

2019-12-01 09:22:14遥岭门户网站 阅读量:1346

导读:wikichip密切关注的一家公司是mythic。从长远来看,mythic计划针对大众市场的消费品和汽车产品。但对mythic来说,有一些不同之处。值得特别指出的是,目前mythic正在研究40纳米的

资料来源:这篇文章是由公共数字半导体产业观察(身份证:Icbank)从“wikichip”翻译而来,作者是大卫·朔尔(david schor),谢谢。

说到人工智能硬件,我们总是做每件事都很详细。wikichip密切关注的一家公司是神话。该公司尚未完全披露其结构和产品,但一些细节已经开始显现。在最近的人工智能硬件峰会上,公司创始人兼首席执行官迈克·亨利介绍了芯片的最新信息。

这家总部位于奥斯汀的初创公司由迈克·亨利和戴夫·菲克(dave fick)于2012年创立,最近完成了7000万美元的第二轮融资,融资总额刚刚超过8500万美元。今天,公司有110名员工。

Mythic是一家模拟公司。然而,在我们讨论细节之前,必须指出的是,无论是在数据中心还是在边缘,它们目前都只专注于推理。到2024年,这两个市场的总可用市场总有效市场

预计将达到250亿美元,这就是为什么这里有这么多的担忧。从长远来看,神话计划瞄准大众市场的消费者和汽车产品。

把所有东西都放在芯片上,然后放进闪存。

随着模型精度的提高,其尺寸也会增加。如今,该模型已经达到数亿个参数,甚至数十亿个。最重要的是,确定性行为,例如一致的帧速率和延迟,通常是实时需要的。这就是神话所做的。Mythic的论点很简单:在一个芯片上封装足够的存储和大量并行计算单元,以最大化内存带宽并降低移动数据的能力。然而,有一个变化——这是mythic最初方法的亮点——该公司放弃了传统sram,使用了更密集的闪存。此外,mythic计划在模拟环境中直接在内存中执行本地计算。

但是为什么是闪存呢?答案很简单:由于其高密度、低功耗和低成本,它几乎比sram密度高两个数量级。

理论上,mythic的芯片比传统cmos更像存储器。从更长的路线图来看,随着sram位单元的扩展变得越来越困难,其好处也越来越深远。总的来说,就每美元的性能、每单位成本的密度和每瓦特的性能而言,这是一个潜在的巨大胜利。

多年来,我们看到了许多路线图。当他们开始谈论未来10年时,很容易忽略它。但是对于神话来说,有一些不同。值得特别指出的是,mythic目前正在研究40纳米嵌入式闪存。它们有相当清晰的28纳米和22纳米路径,所以粗略地说,这张地图的一半是基于今天发布的现有节点。

mythic首席执行官迈克亨利(Mike henry)似乎认为他们可以继续这样做,但尽管仍有一些工作在进行中,以继续扩展到16/14纳米节点,尚不清楚它是否会上市。

业内许多人认为嵌入式闪存在22纳米时遇到了瓶颈。在与mythic的简短对话中,他们告诉我们,他们没有与嵌入式闪存相结合,如果新兴技术之一(如多位reram、pcm或nram)成为强大的替代技术,他们肯定会考虑迁移到这一技术。

诸国会议同盟

Mythic的芯片被称为ipus或智能处理单元。就外设而言,芯片非常简单,由pcie和dnn平铺网格的x4通道组成。pcie是负责整个芯片管理的基本控制处理器。由于芯片是为存储整个型号而设计的,所以没有dram。

Mythic说,由于这是一个基于瓦片的设计,如果需要,他们可以通过添加直接音频/视频和各种其他接口来进一步定制它。去年在热门芯片上,mythic谈到了一个5000万重量的初始产品。在最近的人工智能硬件峰会上,迈克亨利表示,最初的产品重量将达到1.2亿英镑,这远远超过了最初的计划。富士通的40纳米工艺中,接近十字线的全尺寸芯片应该有大约300米的容量,所以120米仍然是一个相当大的芯片。

Ipu充当连接到主机的pcie加速器。对于大型号或多型号,可以使用多个ipu。该模型最初被载入议会联盟,并保持不变。没有dram和编程闪存相对较慢,因此该模型应该能够适应芯片和多个应用程序到同一芯片的映射。这是许多边缘应用的典型情况。在正常操作下,主机cpu向ipu发送数据,并通过pcie端口接收结果。

议会联盟总体设计(wikichip)

芯片由dnn瓦片网格组成。瓦片内部有一个模拟矩阵乘法器,它建立在一个巨大的嵌入式闪存池之上,用于计算权重。嵌入式闪存单元使用浮动栅极通过存储电荷和控制阈值电压来存储位。晶体管支持256电平电导(g=1/r)之间的完全关断和导通状态,mythic使用这两种状态来表示8位值。

通过将所有神经元的权重映射到闪存晶体管,它们可以利用欧姆定律自然地执行矩阵乘法。实现方法是用闪光晶体管将重量表示为可变电阻。这在计算前执行一次。使用8位dac,输入矢量作为一组电压通过可变电阻。根据欧姆定律,输出电流是输入数据乘以权重向量(i = v x g)的结果。最后,一组adc将产生的电流转换回数字值,并成为输出矢量。Relu和各种其他非线性操作也由adc在该时间点完成。

这个组件有一些额外的逻辑。无论工作条件如何,dac/adc封装器都会进行补偿和校准,以获得精确的8位计算结果,与当今的图像传感器类似。

模拟矩阵乘法(wikichip)

应该指出,该方案没有实际的存储器访问。矩阵乘法是在内存中完成的,使用欧姆定律,所以没有访问能量的权重。当使用固定重量时,没有批量或其他特殊处理。虽然固定容量可能会导致一些问题。顺便说一下,它们支持神经元稀疏性,但不支持权重稀疏性。

有趣的是,mythic说,对于他们的第一代,他们不会使用dac作为输入来加速开发和上市时间。相反,它们使用数字近似电路分别计算每个输入位,然后累加结果。他们将来将使用dac来消除这种情况,这有望为他们提供一些很好的改进。

*免责声明:这篇文章最初是作者写的。这篇文章的内容是作者的个人观点。重印半导体行业观察只是为了传达不同的观点。这并不意味着半导体行业观察同意或支持这一观点。如果您有任何异议,请联系半导体行业观察。

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