格芯與IMEC公布AI晶片重大突破
工商時報 何思瑤 2020.07.19
比利時微電子研究中心（IMEC）與晶圓代工廠格芯（GlobalFoundries）公開展示了全新人工智慧（AI）晶片。圖 ／unsplash


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比利時微電子研究中心（IMEC）與晶圓代工廠格芯（GlobalFoundries）公開展示了全新人工智慧（AI）晶片，在IMEC類比記憶體式運算（AiMC）架構及格芯22奈米22FDX製程為基礎的前提下，全新AI晶片於類比環境中以記憶體式運算架構進行深度神經網路運算。
自數位電腦年代起，處理器早與記憶體分道揚鑣。使用大量數據的作業時，需要從記憶體取回一樣數量的數據元素，此一限制又稱「范紐曼瓶頸」（von Neumann bottleneck），特別是在神經網路這種大量依賴向量矩陣乘法的運算中，會拖慢實際的運算速度。這些運算除了仰賴數位電腦的精準度外，還需要大量的能源。然而，若以準確度較低的類比技術執行向量矩陣乘法，神經網路一樣可以獲得精確的結果。
為了因應這個挑戰，IMEC透過旗下的產業聯合機器學習計畫，與格芯等產業夥伴開發了一套新架構，在靜態隨機存取記憶體單元（SRAM cells）中執行類比運算，藉此消除范紐曼瓶頸的限制。以此開發的類比推論加速器（AnIA），採用格芯的22FDX製程半導體平台，特徵測試顯示，其能源效率高達每瓦2900 TOPS（每秒兆次運算）。微型感應器及低功率邊緣設備中的圖形識別，一般得仰賴數據中心的機器學習，如今可透過此一高效能加速器在地執行。

IMEC機器學習計畫主持人Diederik Verkest表示，AnIA成功的設計定案，代表已朝類比記憶體式運算的驗證邁進重要一步。此一參考實作（reference implementation）不僅說明了類比記憶體式運算的可行性，也代表它們的能源效率要比數位加速器好上10到100倍。在IMEC的機器學習計畫中，將會針對類比記憶體式運算，調整現有及新興的記憶體裝置並予以最佳化。
格芯運算暨有線基礎架構的產品管理副總裁Hiren Majmudar指出，格芯利用自家的低能源、高性能22FDX製程技術平台，與IMEC密切合作，並推出全新的AnIA 晶片。這款測試晶片能更進一步地向業界展示22FDX 製程技術如何大幅降低能源密集型AI及機器學習應用的功率耗損。
格芯將把可在22FDX平台上執行的AiMC作為亮點，在AI市場上推出一套差異化解決方案。格芯的22FDX採用了22奈米FD-SOI（完全空乏型矽絕緣層金氧半電晶體） 技術，可在極低能源的條件下有出色的表現，且足以在0.5伏特極低能源及每微米1微微安培的極低待機漏電流下運作。
格芯IMEC