SamurAI：低功耗 AI 芯片为物联网图像识别树立新标杆
2020 年 VLSI 研讨会上，法国研究机构 CEA-Leti 和 LIST 推出 SamurAI，一款重新定义物联网图像识别工作负载能效基准的紧凑 AI 加速器。
SamurAI 集成低功耗物联网节点和专用 AI 加速器，实现峰值到空闲功耗 15,000 倍降低，同时为机器学习任务提供高达 1.3 TOPS/W 或 36 GOPS 性能。
真实占用检测原型中，芯片驱动含 PIR 传感器、224×224 像素黑白相机、FeRAM 和低功耗无线电的系统。系统日均 105 µW，SamurAI 占 26%。
SamurAI 系统概览
SamurAI 构建于两个片上子系统：
- 无时钟、事件驱动唤醒控制器，可在 207 ns 内启动系统。
- 按需子系统包含带深度睡眠模式的 RISC-V CPU、PNeuro AI 加速器和加密加速器。
这种双子系统架构产生 15,000 倍峰值到空闲功耗比。空闲模式芯片仅消耗 6.4 µW；CPU 和 AI 加速器激活时功耗升至 96 mW。
采用 STMicro 28nm 完全耗尽绝缘体上硅（FD-SOI）工艺制造，4.5 mm² 晶粒包含六个可切换电源域，无需体偏置运行。
PNeuro AI 加速器
加速器名为 PNeuro，是单指令多数据（SIMD）可编程引擎。包含两簇 32×8 位处理单元，配 264 kB 多库 SRAM。模块每周期执行 64 MAC。
关键性能指标：
- 0.48V 供电下 1.3 TOPS/W @ 2.8 GOPS。
- 0.9V 供电下 8 位全连接神经网络层 36 GOPS。
部署 PNeuro 相较在 RISC-V 核心执行机器学习工作负载，将系统总功耗减半。
专为长睡眠期穿插零星算力爆发的物联网场景设计，SamurAI 实现设备端 AI 处理。此法消除云依赖、降低延迟、保护隐私，适合用摄像头或其他传感器进行人员检测或场景识别等应用。
>> 本文原发于姊妹站 EE Times Europe。
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