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面向边缘AI推理的存算一体芯片低功耗设计技术从架构到电路.docx
资料介绍
面向边缘AI推理的存算一体芯片低功耗设计技术：从架构到电路
——从近阈值计算到数据流优化的综合功耗管理方案
引言
边缘AI推理在可穿戴设备、智能家居、工业传感器和自动驾驶等场景中具有广泛的应用前景。然而，边缘设备的功耗预算极为有限——可穿戴设备的功耗通常在毫瓦级，智能传感器在微瓦级。存算一体芯片通过消除数据搬运的能耗，在AI推理中展现出显著的能效优势（可达10 TOPS/W至100 TOPS/W）。然而，在边缘场景中，仍需进一步降低功耗以满足电池供电设备的需求。本文系统分析面向边缘AI推理的存算一体芯片低功耗设计技术，从架构级优化到电路级设计，探讨综合功耗管理方案。
存算一体芯片的功耗分析
功耗来源
存算一体芯片的功耗主要由以下部分构成：
1. 存储阵列功耗：模拟MAC操作中，存储阵列的电流累积消耗的能量。在ReRAM交叉阵列中，每次读取操作的功耗约为1fJ至10fJ/bit。
2. ADC功耗：将模拟电流转换为数字结果的ADC，其功耗与有效位数（ENOB）和采样率相关。在8位精度下，SAR ADC的功耗约为10pJ至50pJ/转换。
3. 数字控制功耗：地址解码、数据路由和状态控制的数字电路的动态功耗和静态功耗。
4. 数据搬运功耗：输入数据从片外到片内、输出数据从片内到片外的数据传输功耗。
能效瓶颈
存算一体芯片的能效瓶颈通常出现在以下环节：
1. ADC能耗占比：在小型MAC阵列中，ADC的功耗可占总功耗的50%以上。
2. 数据搬运动能：输入数据的逐层传输和输出数据的收集，在片内互连上消耗大量能量。
3. 静态功耗：在先进工艺节点中，漏电流导致的静态功耗不可忽视。
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