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分布式存儲器和DSP資源極大簡化了超低功耗AI設(shè)計的實現(xiàn)

發(fā)布時間:2021/11/24 23:14:34 訪問次數(shù):921

超低噪聲的振動傳感器,也就是ADXL100x系列加速度計。它們可以用來替代傳統(tǒng)的壓電傳感器,可以說是列劃時代的產(chǎn)品,使得智能制造成為可能。

MEMS振動傳感器是采用的標準半導體工藝,很容易利用規(guī)模效應(yīng)來控制成本,使得其與壓電傳感器相比,有明顯的價格優(yōu)勢。這樣,才能讓所有的機器說話,因為其成本是可接受的。

SiC JFET的共源共柵FET,由于SiC JFET通道具有更高的整體遷移率,因此芯片尺寸更小。在本文的其余部分中,除非有必要進行區(qū)分,否則我們將所有這些SiC晶體管都稱為SiC FET。在這兩者之間,因為它們在大多數(shù)情況下可以互換使用的。

4100T光纖溫度計不但沒有因直接接觸而可能產(chǎn)生的問題,而且對于某些應(yīng)用來說,例如,正在移動中的晶圓或正以極高溫或較高變溫速率(ramp rate)研磨處理中的晶圓,4100T是個理想的解決方案。

傳統(tǒng)的熱電偶和其他接觸式的傳感器測量方法有時并不十分適用,例如直接接觸會令晶圓受損,也會產(chǎn)生污垢或因為受到熱轉(zhuǎn)移效應(yīng)的影響以致出現(xiàn)測量誤差。

萊迪思sensAI 4.1解決方案集合中的IP核包括三種類型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)加速器——CNN、CNN Plus和CNN Compact——以及一個CNN協(xié)處理器引擎。

實時RISC-V微控制器HPM6000系列。該系列旗艦產(chǎn)品HPM6750采用雙Andes D45 RISC-V內(nèi)核,配置創(chuàng)新總線架構(gòu)、高效的L1緩存和本地存儲器,創(chuàng)下超過9000 CoreMark™和4500 DMIPS性能的新記錄,主頻高達 800MHz,為邊緣計算等應(yīng)用提供強大的算力。

CNN IP核能讓開發(fā)人員使用其他人發(fā)布的廣泛使用的各類CNN,例如Mobilenet v1/v2、Resent、SSD和VGG,或者根據(jù)需要自定義CNN模型。sensAI 4.1 CNN加速器利用萊迪思FPGA的并行處理能力、分布式存儲器和DSP資源,極大簡化了超低功耗AI設(shè)計的實現(xiàn)。


(素材來源:eepw.如涉版權(quán)請聯(lián)系刪除。特別感謝)

超低噪聲的振動傳感器,也就是ADXL100x系列加速度計。它們可以用來替代傳統(tǒng)的壓電傳感器,可以說是列劃時代的產(chǎn)品,使得智能制造成為可能。

MEMS振動傳感器是采用的標準半導體工藝,很容易利用規(guī)模效應(yīng)來控制成本,使得其與壓電傳感器相比,有明顯的價格優(yōu)勢。這樣,才能讓所有的機器說話,因為其成本是可接受的。

SiC JFET的共源共柵FET,由于SiC JFET通道具有更高的整體遷移率,因此芯片尺寸更小。在本文的其余部分中,除非有必要進行區(qū)分,否則我們將所有這些SiC晶體管都稱為SiC FET。在這兩者之間,因為它們在大多數(shù)情況下可以互換使用的。

4100T光纖溫度計不但沒有因直接接觸而可能產(chǎn)生的問題,而且對于某些應(yīng)用來說,例如,正在移動中的晶圓或正以極高溫或較高變溫速率(ramp rate)研磨處理中的晶圓,4100T是個理想的解決方案。

傳統(tǒng)的熱電偶和其他接觸式的傳感器測量方法有時并不十分適用,例如直接接觸會令晶圓受損,也會產(chǎn)生污垢或因為受到熱轉(zhuǎn)移效應(yīng)的影響以致出現(xiàn)測量誤差。

萊迪思sensAI 4.1解決方案集合中的IP核包括三種類型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)加速器——CNN、CNN Plus和CNN Compact——以及一個CNN協(xié)處理器引擎。

實時RISC-V微控制器HPM6000系列。該系列旗艦產(chǎn)品HPM6750采用雙Andes D45 RISC-V內(nèi)核,配置創(chuàng)新總線架構(gòu)、高效的L1緩存和本地存儲器,創(chuàng)下超過9000 CoreMark™和4500 DMIPS性能的新記錄,主頻高達 800MHz,為邊緣計算等應(yīng)用提供強大的算力。

CNN IP核能讓開發(fā)人員使用其他人發(fā)布的廣泛使用的各類CNN,例如Mobilenet v1/v2、Resent、SSD和VGG,或者根據(jù)需要自定義CNN模型。sensAI 4.1 CNN加速器利用萊迪思FPGA的并行處理能力、分布式存儲器和DSP資源,極大簡化了超低功耗AI設(shè)計的實現(xiàn)。


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