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走在边缘

Leti首席执行官谈论边缘人工智能、FD-SOI等话题。

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Leti的首席执行官EmmanuelSabonnadière坐下来讨论半导体工程,讨论人工智能(AI),Edge Compu德赢娱乐网站【官方平台】ting和Chip Technologies。以下是对话的摘录。

SE:未来的AI在哪里?

Sabonnadière:我坚信边缘人工智能将改变我们的生活。今天的微电子技术中80%的东西在云中,20%在边缘。从现在起的五年内,情况将会逆转。80%在边缘,只有20%在云端。这背后有一些理性,告诉我们它会朝这个方向发展。这是一个数据隐私的问题。

SE:我们听说了很多关于边缘的东西。什么将推动它?

Sabonnadière:最大的推动力可能是医疗保健行业。如今,医疗保健行业是一个灰色地带。在这里,AI和边缘AI将完全改变你与系统之间的关系。

SE:你能给我们一个例子吗?

Sabonnadière:我有一个具体的例子。这是糖尿病。所以我们可以做血糖测量。我们有一个非侵入性传感器。我们能够测量血糖,并给出血糖的全面细节。我们把数据发送到人工智能系统。人工智能系统做出了60%的决策。但即使是60%的胰岛素,系统也知道该决定注射什么以及注射哪种胰岛素方案。最终,人工智能系统将足够稳固,能够永久决定需要注入什么。这就是我认为AI完全改变故事的原因。 Especially, it will be driven by healthcare, because the demand is everywhere.

SE:这可能是医疗保健的其他地区的大司机吗?

Sabonnadière:我们在雷提有两个大部门。一个是医学领域。另一个是关于健康的。两者的成功都与人工智能系统有关。你收到数据。你解码数据并确定它对你的健康意味着什么。然后,你会做出反应。你可能会决定减肥。你可能会决定多睡觉。你可以决定是否服用一些药物。 You will make decisions based on the AI.

谷歌、Facebook和其他公司正在云端部署一个名为机器学习的人工智能子集。大多数机器学习算法在类似gpu的处理器上以软件的形式运行,这消耗能量。所以我们需要让处理过程更接近所谓的边缘系统。我们需要专门的设备来做边缘吗?

Sabonnadière:我们想要的是内部有足够的能量来确保边缘AI能够转向并收集一些数据。这将给出一个边缘人工智能的解决方案,没有任何连接到云。为此,你需要在CMOS(负责计算)和突触或神经形态计算之间引入平衡。它需要低功率传感器来收集数据。这些都是我们和Imec或Leti一起设计的3D架构。我们认为你需要在CMOS中投入更少的能量,而在CMOS和神经网络或存储器之间需要更多的连接。对于神经网络,你有两个学派。这是卷积函数。在乐蒂,我们相信扣球技术。这可能是未来最有趣的一个。 It learns from the start. From that, it’s incremental and well controlled. We’ve demonstrated the technology. You probably need less CMOS density. But you have more in the memory in the neural network.

SE:你们需要什么类型的技术?

Sabonnadière:这允许我在CMOS部分上使用FD-SOI平台。我不喜欢7nm或5nm的finfet。我更喜欢FD-SOI,可能在10nm以下。今天,有了FD-SOI,我们和三星在18nm。大概有12nm在空中。但我们必须考虑10nm以下的。假设你的芯片上有一个小于10nm的FD-SOI。然后,使用峰值技术添加一个精心设计和优化的神经网络。然后有一两个传感器。你切断了电源。 You could have an MCU with less than 1 watt. That will be big. You could integrate several different sensors, such as MEMS sensors, bio sensors and all these kind of things.

SE:所有这一切的挑战是什么?

Sabonnadière:神经网络今天是一个噩梦。这不是高品质。人们正在玩一些统计方法。这里仍有需要在这里发明的东西。

se:解决方案是什么?

Sabonnadière:我们需要很多学者。我正在推动他们在云端工作,用正确的数学、大量的数据和计算算法来修复人工智能系统。如果这是一个好的系统,我可以把它移到边缘。然后,它将由精心设计的电子设备和芯片来主持。这个新的人工智能系统将利用本地数据和更少的数据重新学习。

SE:这需要不同的架构,比如高级封装类型和芯片,对吗?

Sabonnadière:绝对的。

SE:听起来有很多工作要做。

Sabonnadière:是的。我很确定,未来10年我们将讨论人工智能和边缘人工智能。



3评论

Stanimir Valtchev 说:

tet也可以成为解决方案的一部分,因为它的功能能力不到cmos消耗的百分之一……

吉尔伯特·德·古斯曼 说:

它将需要特定的技术发展

马克LaPedus 说:

几年前,TFETs是热门话题。看到的:

隧道FET在缩放比赛中出现
//www.fat-nurse.com/tunnel-fets-emerge-scaling-race/

但是TFETs已经从路线图中消失了。太多的挑战。每个人都在做全能门。

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