新技术论文题为“Memory-Oriented设计空间探索Edge-AI硬件XR应用“从新德里印度科技学院的研究人员和现实实验室研究、元。
文摘
“低功耗Edge-AI功能必不可少的设备内置扩展现实(XR)应用程序支持Metaverse的愿景。在这项工作中,我们研究两个代表XR工作负载:(i)的手眼睛检测和(2)分割,对硬件设计空间探索。两个应用程序,我们训练神经网络和分析量化的影响和硬件具体的瓶颈。通过模拟,我们评价一个CPU和两个收缩期推理加速器实现。接下来,我们比较这些硬件解决方案和先进技术节点。整合先进的新兴的非易失性内存技术的影响(STT /说/ VGSOT MRAM)到XR-AI推理管道评估。我们发现显著的能源效益(> = 80%)可以实现手动检测(IPS = 40)和眼睛的分割(IPS = 6)通过引入非易失性内存的内存层次结构设计在7 nm节点,同时满足最低IPS每秒(推理)。此外,我们可以实现大幅降低区域(> = 30%)由于MRAM的小形状系数比传统SRAM。”
找到这里的技术论文。2022年6月出版。
作者:李紫云,Vivek Parmar Syed Shakib萨瓦尔,Hsien-Hsin s .李芭芭拉·齐射,Manan苏瑞。
诉Parmar和m .苏瑞也与印度德里理工学院,
新德里;美国萨瓦,z, h·s·李,b的条款是与现实实验室研究、元。
相关阅读
使用人工智能加速计算
优化系统的行为可以提高PPA并延长其有用的一生。
SOT-MRAM挑战SRAM
在手性力矩内存增加耐力和速度更快的写,但取代现有的记忆仍然不容易。
智能眼镜,增强现实技术,飞行时间成像
3 d ToF可以带来差异化特性,基于“增大化现实”技术的眼镜。
横梁的磁阻的内存设备内存计算
内存计算技术基于MRAM(三星)。
IBM GlobalFoundries起诉;欧盟的47美元b芯片计划;中国芯片产出下降;空间打造开放我们设施;首先LPDDR闪存;可变形的纳米电子设备;桌面三维x光显微镜。
留下一个回复