如何提升IoT芯片AI运算效率却不增加功耗成为IC设计产业难题
在5g、ai、iot可说是近几年半导体产业最热门的议题的情况下，为因应5g时代ai边缘运算需求持续增加，如何提升iot芯片ai运算效率却不增加功耗，已成为ic设计产业难题。对此，力积电董事长黄崇仁表示，透过力积电新开发的ai芯片，可以有效降低aiot应用服务设备开发成本。
黄崇仁20日于2019日本嵌入式&物联网技术大展（et&iot technology 2019）上进行专题演讲时表示，力积电开发中的ai芯片（ai memory）技术，是将mcu与dram整合到单一芯片上，并让存储器资料可依照需求进行非循序存取，进而提升影像神经网路运算10倍处理效率，让ic设计业者开发出体积更小的单芯片电脑（single chip computer），进而降低aiot应用服务设备开发成本。
黄崇仁进一步指出，人类大脑有大约10的11次方个神经元（neuron）与10的15次方个突触（synaptic），形成一个连接线路高达数千英里的立体性神经网路架构。但是，整个大脑的耗电量只有25瓦，可说是非常省电。力积电在研究分析大脑神经元运作架构之后，耗费许久开发出ai芯片（ai memory，aim）技术，协助ic设计业者可以开发出给ai运算用的ai芯片，不仅低耗电，ai运算效率也能符合应用需求。
他还表示，ic设计业者可以透过aim innovation service platform架构，与力积电、智成电子、爱普科技合作，将cpu与dram相关ip放在同一颗芯片中。如此一来，mcu到dram的资料传输，可以从常用的32位元大幅提升至4096位元，不仅增加资料传输频宽，并且达到低延迟与低耗电效果。甚至，还可以把wi-fi芯片功能包进去，让单一芯片可以获得相当于单芯片电脑所需功能，并能降低芯片耗电量。
而以行车安全最需要的adas（先进驾驶辅助系统，advanced driver assistance systems）应用为例，若是采用aim技术所开发的单芯片，搭配影像神经网路加速运算程式（video neuron network accelerator，vnna），在进行1080p rgb影像物件分离处理上，可以达到10倍的执行效率，但耗电量却只要原来的十分之一，可说是非常省电又有ai运算效率。同样的架构与技术可以让自驾车、无人车、摄影机、影像监控等芯片供应业者采用，协助相关芯片业者开发出具有特定领域的ai加速芯片产品。
此外，由于在范纽曼型架构（von neumann architecture）下，传统ai运算上会碰到的频颈是资料需要循序处理，不符合ai运算情境上其实是要能非循序存取的需求。而力积电的ai memory技术，就可开发出后范纽曼型架构的存储器处理方式，除了将cpu到dram的频宽大幅提升，甚至可以在存储器存取上加入控制电路，以非循序存取的方式高速读取dram资料，进而提升ai运算执行效率。
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黄崇仁进一步指出，人类大脑有大约10的11次方个神经元（neuron）与10的15次方个突触（synaptic），形成一个连接线路高达数千英里的立体性神经网路架构。但是，整个大脑的耗电量只有25瓦，可说是非常省电。力积电在研究分析大脑神经元运作架构之后，耗费许久开发出ai芯片（ai memory，aim）技术，协助ic设计业者可以开发出给ai运算用的ai芯片，不仅低耗电，ai运算效率也能符合应用需求。
他还表示，ic设计业者可以透过aim innovation service platform架构，与力积电、智成电子、爱普科技合作，将cpu与dram相关ip放在同一颗芯片中。如此一来，mcu到dram的资料传输，可以从常用的32位元大幅提升至4096位元，不仅增加资料传输频宽，并且达到低延迟与低耗电效果。甚至，还可以把wi-fi芯片功能包进去，让单一芯片可以获得相当于单芯片电脑所需功能，并能降低芯片耗电量。
而以行车安全最需要的adas（先进驾驶辅助系统，advanced driver assistance systems）应用为例，若是采用aim技术所开发的单芯片，搭配影像神经网路加速运算程式（video neuron network accelerator，vnna），在进行1080p rgb影像物件分离处理上，可以达到10倍的执行效率，但耗电量却只要原来的十分之一，可说是非常省电又有ai运算效率。同样的架构与技术可以让自驾车、无人车、摄影机、影像监控等芯片供应业者采用，协助相关芯片业者开发出具有特定领域的ai加速芯片产品。
此外，由于在范纽曼型架构（von neumann architecture）下，传统ai运算上会碰到的频颈是资料需要循序处理，不符合ai运算情境上其实是要能非循序存取的需求。而力积电的ai memory技术，就可开发出后范纽曼型架构的存储器处理方式，除了将cpu到dram的频宽大幅提升，甚至可以在存储器存取上加入控制电路，以非循序存取的方式高速读取dram资料，进而提升ai运算执行效率。
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