专访|泓观科技:面向IoT首创异步AI芯片,另辟蹊径的潜行者重装上阵(3)
2023-05-04 来源:飞速影视
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“接下来优化访存同样是一个关键环节。”受限于芯片面积和成本,片上存储的容量也非常有限,传统解决办法是引入大量的片外I/O 访存,但由于 IoT 设备的自身特点,偏低的片外访存效率会导致性能下降和功耗增加。泓观科技则采用了多层融合的架构技术(如上图)来减少 I/O 访存——通过架构和算法的交互优化(co-design),保证算法层的输出数据能够被有效缓存。
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此外,神经网络操作对数据存在较强的鲁棒性,因而网络对于数据的精度变化并不敏感。泓观科技通过定点化处理神经网络,使用16位数据甚至更低的比特数可以保持网络性能基本不下降,并通过自动化搜索不同网络层定点化配置的方法,对权值和输入/输出采用不同的策略(如上图)。
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