本文摘要：外媒称之为，瑞萨（Renesas）研发了一种AI加速器，可以高速和较低功率继续执行CNN（卷积神经网络）处置。该声明公布之际，瑞萨正在推展下一代瑞萨嵌入式人工智能（e－AI）的研发，目的减缓终端设备的智能快速增长。 使用该加速器的瑞萨测试芯片构建了8．8TOPS／W的功率效率，据信这是业界最高级别的功率效率。瑞萨加速器基于存储器内处置（PIM）架构，其中当从该存储器朗读数据时，在存储器电路中继续执行乘法和相加运算。为了创立新的AI加速器，瑞萨研发了以下三种技术。

外媒称之为，瑞萨（Renesas）研发了一种AI加速器，可以高速和较低功率继续执行CNN（卷积神经网络）处置。该声明公布之际，瑞萨正在推展下一代瑞萨嵌入式人工智能（e－AI）的研发，目的减缓终端设备的智能快速增长。

使用该加速器的瑞萨测试芯片构建了8．8TOPS／W的功率效率，据信这是业界最高级别的功率效率。瑞萨加速器基于存储器内处置（PIM）架构，其中当从该存储器朗读数据时，在存储器电路中继续执行乘法和相加运算。为了创立新的AI加速器，瑞萨研发了以下三种技术。

第一种是三值（－1，0，1）SRAM结构PIM技术，可以继续执行大规模CNN计算出来。第二种是应用于较为器的SRAM电路，可以以较低功率朗读存储器数据。第三种是避免由于生产过程中的工艺变化引发的计算错误的技术。

总之，这些技术既可以增加深度自学处置中的存储器采访时间，又可以增加乘法和相加运算所需的功率。因此，据瑞萨回应，新的加速器在手写字符识别测试（MNIST）中展开评估时，可实现业界最低的功率效率，同时维持准确率多达99％。到目前为止，由于二进制（0，1）SRAM结构不能处置值为0或1的数据，因此PIM架构无法通过单比特计算出来取得充足的大规模CNN计算精度水平。

生产方面的变化造成这些计算出来的可靠性减少，并且必须变通方法。瑞萨现研发出有解决问题这些问题的技术，并将这些技术作为可以构建未来革命性AI芯片的前沿技术应用于下一代e－AI解决方案，用作可穿着设备和机器人等应用于性能和功率效率。

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