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标签:边缘计算

使用硅光子学来减少边缘设备上的延迟
通过技术文件链接- 2022年10月26日-评论:0

麻省理工学院和诺基亚公司的研究人员发表了一篇名为“互联网边缘的离域光子深度学习”的新技术论文。“每次你想运行一个神经网络，你都必须运行程序，而你运行程序的速度取决于你从内存中输入程序的速度。我们的管道是巨大的-它对应于发送一个完整的特征-愣…»阅读更多

芯片推理中的复杂权衡
通过官约翰- 2022年10月17日-评论:0

设计AI/ML推理芯片正成为一个巨大的挑战，因为应用程序的多样性以及每种应用程序的高度特定的功耗和性能需求。简单地说，一种尺寸不适合所有情况，并且不是所有应用程序都能负担得起定制设计。例如，在零售店跟踪中，经过某一通道的顾客有5%或10%的误差是可以接受的……»阅读更多

在内存小于256KB的智能边缘设备上训练ML模型
通过技术文件链接- 2022年10月11日-评论:0

麻省理工学院和麻省理工学院- ibm沃森人工智能实验室的研究人员发表了一篇名为“256KB内存下的设备训练”的新技术论文。“我们的研究使物联网设备不仅可以执行推理，还可以不断更新人工智能模型到新收集的数据，为终身设备学习铺平了道路。低资源利用率使深度学习更容易获得，可以有一个兄弟…»阅读更多

简化AI边缘部署
通过埃德·斯珀林- 2022年10月10日-评论:0

Flex Logix产品副总裁Barrie Mullins解释了可编程加速器芯片如何简化边缘的半导体设计，芯片需要高性能和低功耗，但从头开始开发一切都太昂贵和耗时。可编程性允许这些系统与算法的变化保持同步，这可能会影响生命中的一切。»阅读更多

边缘智能的新型像素内存(P2M)范式(USC)
通过技术文件链接- 2022年8月24日-评论:0

南加州大学(USC)的研究人员发表了一篇题为“资源受限TinyML应用程序的像素内存处理范式”的新技术论文。根据这篇论文，“我们提出了一种新颖的像素内存处理(P2M)范式，通过添加对模拟多通道、多位卷积、批量归一化……»阅读更多

高效神经形态AI芯片:“NeuroRRAM”
通过技术文件链接- 2022年8月17日-评论:0

斯坦福大学、加州大学圣地亚哥分校、匹兹堡大学、圣母大学和清华大学的国际研究团队发表了一篇名为“基于电阻性随机存取存储器的内存计算芯片”的新技术论文。该论文的摘要指出:“通过在从算法和架构到电路和设备的所有设计层次上进行协同优化，我们展示了……»阅读更多

人工智能功耗暴增
通过布莱恩•贝利- 2022年8月15日-评论:2

机器学习正在消耗所提供的所有能源，这是一种昂贵、低效且不可持续的模式。在很大程度上，这是因为这个领域是新的、令人兴奋的、快速增长的。它的设计是为了在精度或性能方面取得新的突破。今天，这意味着更大的模型和更大的训练集，这需要处理过程的指数级增长。»阅读更多

基于cmos兼容FeFET的储层HW计算
通过技术文件链接- 2022年8月7日-评论:0

东京大学的研究人员发表了一篇题为“带铁电场效应晶体管的硅平台上的储层计算”的新技术论文。研究人员报告了“基于由硅和铁电氧化铪锆组成的铁电场效应晶体管(FeFET)的储层计算硬件。丰富的动力学源于铁电…»阅读更多

定制硅重新定义定制asic
通过Ann Steffora Mutschler- 2022年7月28日-意见:0

《半导体工程》杂志与Cadence公司Digital & Signoff集团的产品管理副总裁Kam Kittrell坐下来讨论定制硅以及驱动定制的原因;Codasip首席营销官Rupert Baines;Imperas营销副总裁Kevin McDermott;Movellus首席执行官Mo Faisal;西门子副总裁兼总经理Ankur Gupta…»阅读更多

周回顾:设计，低功耗
通过玛丽·c·巴卡- 2022年7月22日-意见:0

瑞萨完成了对Reality Analytics的收购，后者专注于嵌入式AI和TinyML解决方案，用于汽车、工业和商业产品的高级非视觉传感。西门子数字工业软件公司将收购Zona技术公司，该公司开发航空航天仿真软件。西门子计划将该软件集成到wXcelerator和Simcenter中…»阅读更多

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