กระบวนการการทำงานของเครื่องมือการสกัดอัตโนมัติสำหรับพารามิเตอร์ EKV ที่ถูกทำให้เรียบง่าย

ความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับประสิทธิภาพสูงและการประหยัดพลังงานในเครื่องเร่งประมวลผลเครือข่ายประสาทเทียม (Artificial Neural Networks - ANNs) ได้กระตุ้นให้มีวงจรรวมเฉพาะสำหรับแอปพลิเคชัน (ASICs) หลากหลาย นอกจากนี้ การใช้งานอุปกรณ์ IoT ที่ใช้พลังงานต่ำอย่างรวดเร็วยังต้องการการคำนวณที่มีประสิทธิภาพสูง ซึ่งทำให้เกิดความจำเป็นในการสำรวจการใช้งานฮาร์ดแวร์ที่ใช้พลังงานต่ำในหลายโดเมน บทความนี้เสนอเครื่องเร่งประมวลผลแบบกระจายตามพื้นที่ในโดเมนเวลาที่ใช้ตัวแปลงดิจิทัลเป็นเวลา (DTC) ที่ใช้พลังงานต่ำมาก ในขณะที่ครอบคลุมพื้นที่ทำงาน 0.201 มม.² DTC ที่เสนอมาใช้วงจร Laddered, Inverter (LI) ซึ่งใช้พลังงานน้อยกว่าตัวแปลงดิจิทัลเป็นเวลาแบบใช้อินเวอร์เตอร์ปกติ 3  ×  และให้ประสิทธิภาพที่เชื่อถือได้ในสภาพแวดล้อมต่างๆ ของกระบวนการผลิต แรงดันไฟเลี้ยง และการเปลี่ยนแปลงอุณหภูมิ ผลหลังจากการสังเคราะห์ใน CMOS ขนาด 65nm แสดงให้เห็นว่าแกนกลางที่เสนอสามารถให้ประสิทธิภาพการใช้พลังงานที่เหนือกว่า 116 TOPS/W ความจุในการประมวลผล 4 GOPS และประสิทธิภาพพื้นที่ 20 GOPS/มม.² แกนกลางที่เสนอสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพการใช้พลังงานได้ 2.4 - 47  ×  เมื่อเทียบกับเครื่องเร่งประมวลผลแบบโดเมนเวลาที่มีอยู่ก่อนหน้านี้

แหล่งที่มา: IEEE Xplore

คำชี้แจง: ให้ความเคารพต่อต้นฉบับ เนื้อหาที่ดีควรแบ่งปัน หากมีการละเมิดลิขสิทธิ์โปรดติดต่อเพื่อลบ