0
  • 聊天消息
  • 系统消息
  • 评论与回复
登录后你可以
  • 下载海量资料
  • 学习在线课程
  • 观看技术视频
  • 写文章/发帖/加入社区
会员中心
创作中心

完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>

3天内不再提示

低功耗DRAM更能满足边缘AI需求

姚小熊27 来源:电子工程世界 作者:电子工程世界 2020-12-11 11:29 次阅读

为了满足高性能或满足人工智能AI)需求,新型内存不断涌现,虽然理论上表明,更大的内存有助于AI性能的释放,但那些传统内存难道就无法满足高性能应用了吗?起码在某些边缘AI的设备来说,并非如此。

华邦电子公司的1Gb LPDDR3 DRAM就是一个很好的应用案例,人工智能初创公司Kneron已经将其应用在最新的SoC系统KL720上。它是该公司提供的几种用于各种边缘设备的SOC之一,包括电池驱动的应用程序,如智能锁和无人机,它利用了华邦的512Mb LPDDR2。通过在KL720 SoC中使用华邦的LPDDR3, Kneron希望为AI和机器学习技术支持一套新的低功耗/高性能应用程序。

华邦 DRAM市场经理Jacky Tseng介绍,华邦的LPDDR3 DRAM最大带宽为8.5GB/s,可使用1.2V/1.8V双电源,并提供深度断电模式和时钟停止功能等省电功能。这些规格使得Kneron的KL720等客户设备能够实时处理4K、全高清或3D传感器视频图像,从而支持人工智能应用,如安全摄像头中的人脸识别或公共亭中的手势控制,以及执行自然语言处理。据悉,华邦的1Gb LPDDR3 DRAM将以良品裸晶圆(KGD)供应,并与KL720中的全新Kneron神经网络处理器(NPU)封装在一起。

先了解一下KL720 SOC的实力。在MobileNetV2图像识别基准测试中,KL 720的能效是英特尔最新款Movidius芯片的两倍,是谷歌的Coral Edge TPU的四倍。可谓真正达到: 强算力、低功耗、超高性价比以及安全性。KL720的另一大亮点在于:支持完整的自然语言处理。与上一代芯片相比,这款升级版芯片可以处理分辨率为1080P的4K静止图像和视频。它还为公司带来了许多新的音频识别突破,Kneron表示,这将使搭载其芯片的设备能够不受简单「唤醒词」的约束,与设备进行即时的对话。总体而言,Kneron承诺其SoC的性能达到1.5 TOPS,而SoC使用Arm Cortex M4作为其主要控制单元。完整封装的平均功耗约为1.2W。

如此高性能的SOC,就算没有配备最新型的内存也能达到这样的水准,着实让人惊讶。

Tseng表示,随着大型DRAM厂商推出LPDDR4和LPPDR5,但很多客户并不需要那么高级的DRAM,他们也不想支付这么高的价格。像Kneron这样的客户正在寻找在相对低密度下具有一定性能水平的产品。“即使是LPDDR3也能完美支持并实施一些人工智能培训模式。人工智能训练模型可以优化以缩小大小,所以1Gb就足够了,但它仍然需要高带宽。”

Tseng介绍,除了Kneron KL720 SoC应用的需求之外,华邦的LPDDR3 DRAM的密度和带宽在汽车应用方面也有潜在的用途,比如使用必须实时处理视频图像摄像头的ADAS。如今的物联网端点有很多是需要进行基本的人工智能推断,这与Kneron SOC一样,需要低密度和高带宽。

据Tseng介绍,在边缘使用FPGAASIC进行推断将需要更多的内存,比如4Gb LPDDR4,而在由CPUGPU驱动的云中心,更集中的人工智能训练和推断中需要的是更高的密度和更高的性能,甚至高带宽内存(HBM)和GDDR6的支持。实际上,边缘计算有许多需要不同功耗/性能比率的“层”,包括那些非常适合华邦的LPDDR3 DRAM的层。

Objective analyst的首席分析师Jim Handy表示,华邦有着广泛的产品系列,该公司的许多设备都是在需要低芯片数量的应用中销售。“他们在串行或闪存方面都很庞大,在较小的应用程序中销售大量SRAM,而DRAM在这些应用程序中就显得多余了。”

在人工智能发展到单一架构之前,人们曾预计它会有多种多样的选择,比如单一的微控制器芯片,或者拥有5个芯片的小型个人电脑。Handy:“人工智能的种类仍然多得令人难以置信,很难说这真的是一种趋势。”新型内存的出现也只能说是一种方向,或许在边缘端能够大有用处。
责任编辑:YYX

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
  • DRAM
    +关注

    关注

    40

    文章

    2246

    浏览量

    182546
  • AI
    AI
    +关注

    关注

    87

    文章

    27513

    浏览量

    265163
  • 人工智能
    +关注

    关注

    1781

    文章

    45041

    浏览量

    232435
收藏 人收藏

    评论

    相关推荐

    边缘AI需求爆发,边缘计算网关亟待革新

    电子发烧友网报道(文/吴子鹏)根据《全球与中国边缘AI芯片市场竞争建议及发展状况调研报告2024-2030》,2023年全球边缘AI芯片市场规模大约为2563.6百万美元,预计未来六年
    的头像 发表于 06-20 01:04 2353次阅读

    国产蓝牙模组 | 低功耗蓝牙应用

    蓝牙技术联盟于2010年推出了蓝牙4.0规范,其中低功耗蓝牙的出现满足了小型电池供电设备进行低功耗无线连接的需求,因此得到广泛应用。本文章将带你深入了解
    的头像 发表于 06-14 08:25 124次阅读
    国产蓝牙模组 | <b class='flag-5'>低功耗</b>蓝牙应用

    芯品#MAX78002 新型AI MCU,能够使神经网络以超低功耗运行

    人工智能(AI)需要超强的计算能力,而Maxim则大大降低了AI计算所需的功耗。MAX78002是一款新型的AI微控制器,使神经网络能够在互联网边缘
    的头像 发表于 05-07 17:47 950次阅读
    芯品#MAX78002 新型<b class='flag-5'>AI</b> MCU,能够使神经网络以超<b class='flag-5'>低功耗</b>运行

    risc-v多核芯片在AI方面的应用

    RISC-V多核芯片在AI方面的应用主要体现在其低功耗、低成本、灵活可扩展以及能够更好地适应AI算法的不同需求等特点上。 首先,RISC-V适合用于高效设计实现,其内核面积更小,
    发表于 04-28 09:20

    M31推出5纳米先进制程高速接口IP,满足AI边缘运算需求

    M31预计,随着AI高算力时代的来临,AI芯片将广泛应用于云端数据中心、智能手机和自动驾驶汽车等领域。先进制程解决方案可以满足AI和HPC应用对大数据量传输、
    的头像 发表于 04-19 10:04 212次阅读

    AI驱动半导体市场多元化,DRAM需求呈现上升趋势

    据业界观察,由于无法存在一款能满足所有人工智能应用的通用芯片,因此对包括DRAM在内的各类产品的需求必将剧增。三星电子和Naver联合研发的人工智能芯片未采纳HBM,转而采用低功耗(L
    的头像 发表于 04-01 09:26 211次阅读

    NanoEdge AI的技术原理、应用场景及优势

    能耗并提高数据安全性。本文将对 NanoEdge AI 的技术原理、应用场景以及优势进行综述。 1、技术原理 NanoEdge AI 的核心技术包括边缘计算、神经网络压缩和低功耗
    发表于 03-12 08:09

    英特尔发布全新边缘平台,充分满足企业AI部署需求

    英特尔发布两款全新芯片——Sierra Forrest 和 Granite Rapids-D,还宣布一个全新边缘平台全面上市。这些产品旨在满足运营商和企业在可持续发展和AI方面的需求
    的头像 发表于 03-01 18:26 812次阅读

    低功耗蓝牙技术的特点 低功耗蓝牙如何实现低功耗

    低功耗蓝牙技术是一种优化的蓝牙技术,专为满足低功耗需求而设计。它通过采用一系列节能措施和技术,实现了更低的功耗消耗,延长了设备的续航时间。
    的头像 发表于 02-07 16:49 1063次阅读

    一文读懂低功耗蓝牙的应用

    蓝牙技术联盟于2010年推出了蓝牙4.0规范,其中低功耗蓝牙的出现满足了小型电池供电设备进行低功耗无线连接的需求,因此得到广泛应用。本文章将带你深入了解
    的头像 发表于 12-28 08:24 556次阅读
    一文读懂<b class='flag-5'>低功耗</b>蓝牙的应用

    ADI超低功耗人工智能(AI)MCU MAX78002介绍

    相比于云端AI边缘AI具备实时性好、带宽资源要求低、隐私性高等特点,特别适合物联网应用。ADI的边缘AI
    的头像 发表于 12-15 12:36 790次阅读

    算力强劲的AI边缘计算盒子# 边缘计算

    AI边缘计算
    成都华江信息
    发布于 :2023年11月24日 16:31:06

    与GPU能效齐平,低功耗AI公司的转型

    ,硬件成本已经成了AI发展的最大瓶颈。 为了训练高质量的AI模型,堆硬件数量几乎是避无可避的。为此,越来越多的AI芯片厂商看到了这个缺口,力求以自己的高性能硬件产品来填补竞品造成的缺口。甚至不少此前专注在
    的头像 发表于 10-23 09:03 1111次阅读
    与GPU能效齐平,<b class='flag-5'>低功耗</b><b class='flag-5'>AI</b>公司的转型

    低功耗封装的高端边缘AI和视觉处理

    基于德州仪器(TI) Jacinto™ 7 TDA4x或DRA8x处理器的最新SMARC 2.1嵌入式计算机模块。这些新的工业级嵌入式计算机模块非常适合高性能人工智能边缘应用,具有超低功耗(ULP)封装
    发表于 10-17 11:28 696次阅读
    超<b class='flag-5'>低功耗</b>封装的高端<b class='flag-5'>边缘</b><b class='flag-5'>AI</b>和视觉处理

    SynSense将开发基于铁电技术的超低功耗边缘AI加速器

    SynSense时识科技宣布成功斩获欧盟边缘人工智能项目Ferro4EdgeAI,将联合11家知名研发机构及企业,开发基于低成本、高密度、多级铁电(FE)存储技术及存内计算范式的超低功耗边缘人工智能加速器。
    发表于 09-08 10:21 300次阅读