我們已經(jīng)越來越習(xí)慣于家庭中使用智能設(shè)備，并希望它們變得更加智能，通過先進(jìn)的音頻和視頻處理技術(shù)以及先進(jìn)的傳感器來識別和解釋語音和運動。但是，通過創(chuàng)新的人工智能(AI)和機器學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)的這些進(jìn)步，增加了對設(shè)備和它們所基于的底層芯片的更高能效的需求。
在芯片設(shè)計領(lǐng)域，對功率的考慮并不是什么新鮮事。設(shè)計工程師一直在努力優(yōu)化能耗目標(biāo)，“低功耗”一直是長期的口頭禪—性能，功耗和面積(PPA)的三大支柱之一。
支持智能設(shè)備的現(xiàn)有功能已經(jīng)是一項艱巨的任務(wù)，其中包括：
● 具有語音控制功能的揚聲器可利用來自訓(xùn)練有素的語音命令的大量詞匯來進(jìn)行高度準(zhǔn)確的語音識別。
● 穿戴式活動跟蹤器，可根據(jù)來自陀螺儀，加速度計和磁力計等傳感器的輸入數(shù)據(jù)，識別諸如坐，站，走和跑等人類活動。
● 配有智能攝像頭的門鈴，可以執(zhí)行面部識別并觸發(fā)警報，警報可以通過圖像或視頻發(fā)送到所有者的移動設(shè)備。
● 即使是無人駕駛汽車，也應(yīng)用先進(jìn)的計算機視覺技術(shù)來檢測車輛，行人和危險駕駛情況。
但是，當(dāng)我們考慮諸如AI之類的應(yīng)用如何推動對更大芯片的需求時，這為功率方程式帶來了新的動力。
所有這些智能都由AI的進(jìn)步所驅(qū)動。但是，由于AI要求越來越高的處理性能，因此隨著更多的晶體管和更新穎的架構(gòu)(例如3D堆棧)，芯片將繼續(xù)變得更大。隨著它們更快地處理更多信息，芯片性能的關(guān)鍵限制之一將是溫度。在同一芯片上的如此多的晶體管導(dǎo)致高密度，從而導(dǎo)致結(jié)溫升高，芯片性能開始下降。
設(shè)計人員將不得不考慮熱失控，因為性能實際上會受到功率的限制。實際上，電子設(shè)計自動化(EDA)供應(yīng)商正在繼續(xù)致力于提高溫度，這是芯片為成功運行所必須解決的關(guān)鍵目標(biāo)之一，以及熟悉的PPA平衡行為。
盡管對電源和溫度的管理需求對于插入式設(shè)備至關(guān)重要，但對于電池供電的物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設(shè)備而言，這甚至成為更大的挑戰(zhàn)。對于這些設(shè)備，由于其毫瓦的功率預(yù)算，在芯片消耗的能量方面沒有錯誤或協(xié)商的余地。最重要的是，隨著這些應(yīng)用的芯片轉(zhuǎn)移到越來越小的制程節(jié)點(例如7nm，5nm或3nm)以及全能門架構(gòu)，泄漏正在減少，但仍然是管理的關(guān)鍵問題。在低電壓操作下，設(shè)計人員將需要更加仔細(xì)地研究晶體管之間的變化以及時序。
所有這些都需要高能效的處理器以及出色的循環(huán)效率，以便IoT設(shè)備的處理器可以在預(yù)期的應(yīng)用程序和用例中完成其工作。對于執(zhí)行始終開啟功能的IoT邊緣設(shè)備(例如具有“總是聽”語音命令功能的智能揚聲器，智能手機或家庭娛樂系統(tǒng))，低功耗和管理尤為重要。對于執(zhí)行“始終在觀看”的面部檢測或手勢識別的基于攝像頭的設(shè)備，情況也是如此。我們的健康和健身監(jiān)測設(shè)備必須始終處于“感應(yīng)狀態(tài)”。
這樣的設(shè)備通常應(yīng)用智能技術(shù)來動態(tài)降低功耗。例如，始終監(jiān)聽設(shè)備可以對麥克風(fēng)信號進(jìn)行采樣，并使用簡單的語音檢測技術(shù)來檢查是否有人在說話。然后，它僅在檢測到語音活動時，才應(yīng)用計算量更大的機器學(xué)習(xí)推斷來識別語音命令。
處理器必須限制在每個不同狀態(tài)下的功耗-在這種情況下，是語音檢測和語音命令識別。結(jié)果，必須利用各種電源管理功能(包括有效的睡眠模式和掉電模式)來滿足能耗要求。
那么工程師如何應(yīng)對這些挑戰(zhàn)?
傳統(tǒng)上，降低功耗的最重要的選擇武器一直是時鐘門控，多年來，它已經(jīng)從簡單的時鐘門控到自門控再到順序時鐘門控發(fā)展了。盡管動態(tài)電壓縮放(DVS)提供了一種相當(dāng)普遍的降低功率的技術(shù)，但許多設(shè)計現(xiàn)在開始轉(zhuǎn)向更高級的自適應(yīng)電壓和頻率縮放(AVFS)方法。
對于中低計算要求(很大一部分消費物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備)的機器學(xué)習(xí)推理，選擇合適的處理器對于實現(xiàn)所需的高效率至關(guān)重要。具體來說，擁有合適的處理器能力來進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理可能是滿足低兆赫茲要求(從而滿足低功耗)之間的區(qū)別。
功能更強大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和算法的出現(xiàn)使機器學(xué)習(xí)支持的設(shè)備得以發(fā)展，這些設(shè)備無需進(jìn)行顯式編程即可進(jìn)行學(xué)習(xí)。但是，機器學(xué)習(xí)能夠?qū)崿F(xiàn)更高的自動化和智能化的希望，特別是在消費類，邊緣和電池供電的設(shè)備中，意味著PPA中的功率P規(guī)則至高無上。
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