Ультра-маломощные FD-SOI чипы ускоряют эффективность ИИ-устройств

Прорыв в энергоэффективности для ИИ на периферии

Исследователи NUS (Национальный университет Сингапура) с партнерами Soitec и NXP Semiconductors продемонстрировали новый класс кремниевых систем, обещающий скачок в энергоэффективности ИИ-подключенных устройств. Технология на базе полностью истощенного кремния на изоляторе (FD-SOI) применима к проектированию передовых полупроводниковых компонентов для ИИ.

Ключевые достижения

• Потенциал увеличения автономности носимых/умных устройств в 10 раз
• Поддержка интенсивных вычислительных нагрузок для IoT-приложений
• Сокращение потребления беспроводной связи с облаком вдвое

FD-fAbrICS joint lab и консорциум

Новый набор disruptive чип-технологий продвигается через FD-SOI & IoT Industry Consortium для ускорения внедрения за счет снижения барьеров входа в проектирование FD-SOI. Промышленный воркшоп «Next-gen energy-efficient FD-SOI systems» (3 мая 2024) собрал индустрию и науку для обмена разработками и демонстраций.

Цитата проф. Массимо Алиото (директор FD-fAbrICS, NUS):

«IoT-устройства работают на строгом энергобюджете: нужен экстремально низкий средний power для регулярных задач (мониторинг сигналов) и высокий пиковый performance для редких событий с ИИ-алгоритмами. Наш уникальный подход одновременно снижает среднее потребление и повышает пиковую производительность».

Применения: умные города, здания, Индустрия 4.0, носимые, умная логистика. Энергетические улучшения — game changer для батарейных ИИ-устройств: перенос интеллекта из облака в миниатюрные умные устройства.

Технологическая база и партнеры

Исследования FD-fAbrICS объединяют экспертизу NUS: цифровые схемы (Алиото), беспроводная связь (ассоц. проф. Хенг Чун Хуат), системные архитектуры (ассист. проф. Тревор Карлсон), ИИ-модели (проф. Ли Хайчжоу). Партнеры: Soitec, NXP, Dolphin Design. Поддержка Agency for Science, Technology and Research.

Перспективы: генеративный ИИ на периферии

Команда работает над новыми классами интеллектуальных кремниевых систем для больших ИИ-моделей (генеративный ИИ). Децентрализация вычислений из облака в распределенные устройства одновременно: сохраняет приватность, минимизирует латентность, избегает беспроводной البيانات Déluge при множестве устройств.

Цели консорциума FD-SOI & IoT

• Доступ к инновационным IP и методологиям FD-SOI для ускорения прототипирования с высокой энергоэффективностью
• Поддержка краткосрочных потребностей: roadmap и ускоренные циклы инноваций
• Долгосрочная масштабируемость и дифференциация через расширение технологий с партнерами

Источник: NUS, FD-fAbrICS joint lab.