- 课程回放
- 模拟电路 vs 数字电路
- 模拟电路在AI计算中的优势和挑战
- 模数混合神经网络芯片ADA架构详解
- 模数混合神经网络芯片在AIoT领域的应用前景
数字电路是指用数字信号对数字量进行算术运算和逻辑运算的电路,只需要关心“有”和“无”即可,可以用二进制数字1和0来表示,具有实现简单、集成度高、可靠性和抗干扰能力强的特点。
模拟电路是指用来对模拟信号进行传输、变换、处理、放大、测量和显示等工作的电路,处理的是连续的信号,不仅要关心“有”和“无”,还需要关心“高低”与“多少”,与数字电路非此即彼的特性相比,具备很多种可能和不确定性,对噪声和干扰比较敏感,因此,计算复杂、对精度要求高的计算一般都由数字电路来完成。
数字电路的高精度来源于它的高冗余度,这也意味着它的低效能。想象一下,在模拟电路中,我们可以用0.1V去代表信息里面的“1”,而数字电路需要使用1V代替信息中的“1”,功耗相差整整10倍,可以说能效是驱动模拟计算的唯一动力。但是在传统的计算任务中,高精度永远是模拟计算迈不进的门槛。这也是数字电路技术一直主导计算芯片发展的主要因素。
而AI的出现改变了这一局面。在很多AI应用中,其输入信息冗余度高,抗干扰和噪声能力强,针对AI计算,业内提出了模数混合计算的思路,可以充分发挥数字电路和模拟电路各自的优势,实现高性能、低功耗计算,数模混合AI加速芯片应运而生,九天睿芯的ADA(Analog-Digital Acceleration)架构就是其中的代表之一。
ADA架构将人工神经网络中大部分的运算交给模拟电路来完成,相比纯数字电路,在计算速度和能效上有了5-10倍提升,还可以灵活调整精度,以适应不同应用场景。
8月15日,我们邀请到九天睿芯CEO刘洪杰来到智东西公开课直播间,就《高能效模数混合AI加速芯片的架构创新与应用前景》这一主题展开讲解,同时这也是智东西公开课推出的AI芯片合辑第26讲。
本次讲解,刘洪杰老师将从模拟电路与数字电路的差异、模拟计算在AI计算中的优势和挑战、数模混合AI加速芯片ADA的架构创新和应用前景等方面为我们带来系统讲解。