AI加速器实现高速CNN处理，降低功耗。

　　全球领先的半导体解决方案供应商瑞萨电子株式会社（TSE：6723）近日宣布推出全新AI加速器，可高速且低功耗地执行CNN（卷积神经网络）处理，向下一代瑞萨嵌入式人工智能（e-AI）迈进，加速端点设备智能化。采用该加速器的测试芯片可实现效率达到8.8 TOPS/W（注1），达到业界最高水平。瑞萨加速器基于计算存储一体化（PIM）架构，即当读取存储器数据时，在存储器电路中执行乘法和累加运算。

　　为构建全新AI加速器，瑞萨推出了以下三种技术。一是可执行大规模CNN计算的三进制（-1，0，1）SRAM结构PIM技术。二是与比较器配合使用的SRAM电路，可在低功耗下读取存储器数据。三是能够防止在制造过程中因工艺变化而导致的计算错误。将以上技术结合，既能缩短深度学习处理中的存储器访问时间，又可降低乘法和累加运算所需的功率。因此，当通过手写字符识别测试（MNIST）进行评估时，新加速器在保持99%以上准确率的同时，达到了业界最高能效等级。

　　瑞萨于6月13日在日本京都召开的2019年度“VLSI和电路技术专题研讨会（2019年6月9-14日）”上展示了相关测试结果。瑞萨还基于原型AI模块演示了实时图像识别技术，其中测试芯片由一颗小型电池供电，在演示环节中与微控制器、摄像头、其它外围设备及开发工具相连接。

　　由于二进制（0，1）SRAM结构只能处理值为0或1的数据，PIM架构无法通过单比特计算获得足够的大规模CNN运算精度水平。此外，制造过程中的工艺变化导致这些运算的可靠性降低。瑞萨现已开发出攻克这些问题的技术，并将其作为实现未来革命性AI芯片的前沿技术应用于下一代e-AI解决方案，例如对性能和功率效率有较高要求的可穿戴设备及机器人等。

　　下一代AI芯片技术的关键特性：

　　可根据所需精度调整计算位数的三进制（-1，0，1）SRAM结构PIM技术

　　三进制（-1，0，1）SRAM结构PIM技术采用三元存储器与简单数字计算块相组合，保证硬件数量增加的同时将计算误差降至最低。同时，允许根据所需精度进行位数切换（如1.5位（三进制）和4位计算之间）。可针对不同用户需求支持不同的精度及运算规模，用户可优化精度与功耗间的平衡。

　　结合比较器和复制单元的高精度/低功耗存储器数据读取电路

　　当采用PIM架构时，通过检测SRAM结构中的位线电流值以读取存储器数据。尽管使用A/D转换器进行高精度位线电流检测是有效的，但这种方法功耗高且芯片面积较大。因此，瑞萨将比较器（1位感测放大器）与复制单元相结合，方便灵活控制电流，从而开发出高精度的存储器数据读取电路。此外，由于神经网络操作所激活节点（神经元）数量非常少（约1%），通过关闭未激活节点（神经元）读取电路以实现更低的运行功率。

　　消除制造过程中因工艺变化导致计算误差的规避技术

　　由于制造过程中的工艺变化，导致SRAM结构中位线电流值产生误差，从而造成存储器读取数据时出现错误。为解决这个问题，瑞萨在芯片内部覆盖了多个SRAM计算电路模块，由制造工艺变化最小的模块执行计算任务。由于激活节点只是所有节点中的一小部分，因此激活节点被有选择地分配给制造过程变化最小的SRAM计算电路模块执行计算。从而将计算误差降至几乎可忽略的水平。

　　自2015年引入嵌入式AI（e-AI）概念以来，瑞萨一直致力于多个e-AI解决方案的研发。瑞萨根据e-AI的有效性和已实施的应用程序定义了“类”，并根据以下四类开发出e-AI解决方案：

　　第1类：判断信号波形数据的正确性或异常。

　　第2类（100GOPS/W级）：通过实时图像处理判断正确性或异常。

　　第3类（1TOPS/W级）：实时识别。

　　第4类（10TOPS/W级）：在端点启用增量学习。

　　瑞萨于2017年推出e-AI开发环境，并于2018年发布RZ/A2M微处理器，该微处理器集成瑞萨独有DRP技术，为第2类应用提供解决方案。同时，为实现第3类应用，瑞萨进一步提高了DRP技术的计算性能。

　　现在，瑞萨正立足此项开发并推出新型尖端技术。全新加速器技术结合低功耗特性和改进的计算性能，可能成为实现第4类应用的关键技术之一。瑞萨致力于通过在物联网边缘及端点采用AI技术来增强智能，为实现智能社会做出贡献。