國產人工智慧晶元重大突破，比GPU提升三個數量級
第一作者尹首一副教授在會上詳細介紹了該團隊在人工智慧晶元領域取得的重大進展。這是清華大學微納電子系首次作為第一作者單位在該國際會議上發表論文。
在人工智慧日益火熱的今天，現有的通用計算平台（CPU、GPU和FPGA等）難以實現高能效的神經網路計算，探索新型神經網路計算晶元架構成為研究熱點和學科前沿。過去幾年，尹首一副教授針對這一前沿課題，領銜研究和設計了可重構多模態混合神經計算晶元（代號Thinker）。
Thinker晶元的顯微照片
Thinker晶元基於該團隊長期積累的可重構計算晶元技術，採用可重構架構和電路技術，突破了神經網路計算和訪存的瓶頸，實現了高能效多模態混合神經網路計算。Thinker晶元具有高能效的突出優點，其能量效率相比目前在深度學習中廣泛使用的GPU提升了三個數量級。Thinker晶元支持電路級編程和重構，是一個通用的神經網路計算平台，可廣泛應用於機器人、無人機、智能汽車、智慧家居、安防監控和消費電子等領域。
Thinker晶元的技術指標
背景鏈接
VLSI國際研討會始於1987年，是全球先進半導體與集成電路的學術盛會，是國際微電子領域的頂級會議，與ISSCC和IEDM並稱微電子技術領域的「奧林匹克盛會」。VLSI國際研討會只接收極具應用前景的創新性研究成果，Intel、IBM等公司的許多核心技術大都選擇在VLSI國際研討會上首次披露。
本次會議上，IBM就首次披露了5納米集成路製造工藝。
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