An Incremental Time-Domain Mixed-Signal ...
Document type :
Compte-rendu et recension critique d'ouvrage
Title :
An Incremental Time-Domain Mixed-Signal Matrix-Vector-Multiplication Technique for Low-Power Edge-AI
Author(s) :
Hérissé, Kévin [Auteur]
JUNIA [JUNIA]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
Microélectronique Silicium - IEMN [MICROELEC SI - IEMN]
Larras, Benoit [Auteur]
JUNIA [JUNIA]
Microélectronique Silicium - IEMN [MICROELEC SI - IEMN]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
Stefanelli, Bruno [Auteur]
JUNIA [JUNIA]
Microélectronique Silicium - IEMN [MICROELEC SI - IEMN]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
Kaiser, Andreas [Auteur]
JUNIA [JUNIA]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
Microélectronique Silicium - IEMN [MICROELEC SI - IEMN]
Frappe, Antoine [Auteur]
Microélectronique Silicium - IEMN [MICROELEC SI - IEMN]
JUNIA [JUNIA]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
JUNIA [JUNIA]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
Microélectronique Silicium - IEMN [MICROELEC SI - IEMN]
Larras, Benoit [Auteur]
JUNIA [JUNIA]
Microélectronique Silicium - IEMN [MICROELEC SI - IEMN]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
Stefanelli, Bruno [Auteur]
JUNIA [JUNIA]
Microélectronique Silicium - IEMN [MICROELEC SI - IEMN]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
Kaiser, Andreas [Auteur]
JUNIA [JUNIA]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
Microélectronique Silicium - IEMN [MICROELEC SI - IEMN]
Frappe, Antoine [Auteur]
Microélectronique Silicium - IEMN [MICROELEC SI - IEMN]
JUNIA [JUNIA]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
Journal title :
IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers
Pages :
1-12
Publisher :
IEEE
Publication date :
2024
ISSN :
1549-8328
HAL domain(s) :
Physique [physics]
Sciences de l'ingénieur [physics]
Sciences de l'ingénieur [physics]
English abstract : [en]
This paper proposes a time-domain mixed-signal computing architecture for Matrix-Vector Multiplication suited for embedded in-memory computing applications. The system leverages the low data rate of sensors’ data in embedded ...
Show more >This paper proposes a time-domain mixed-signal computing architecture for Matrix-Vector Multiplication suited for embedded in-memory computing applications. The system leverages the low data rate of sensors’ data in embedded AI applications to target an energy-efficient implementation of the matrix-vector multiplication array. The mixed-signal computing scheme relies on incremental time-domain multiply-and-accumulate operations using switched current sources. The concept is demonstrated on a 28 nm FDSOI prototype chip of a 100 × 4 compute array that shows a 15.8 TOPS/W energy efficiency for 5-bit MAC operations. Extrapolating the array to 100 × 100 computing units leads to a 99.2 TOPS/W energy efficiency.Show less >
Show more >This paper proposes a time-domain mixed-signal computing architecture for Matrix-Vector Multiplication suited for embedded in-memory computing applications. The system leverages the low data rate of sensors’ data in embedded AI applications to target an energy-efficient implementation of the matrix-vector multiplication array. The mixed-signal computing scheme relies on incremental time-domain multiply-and-accumulate operations using switched current sources. The concept is demonstrated on a 28 nm FDSOI prototype chip of a 100 × 4 compute array that shows a 15.8 TOPS/W energy efficiency for 5-bit MAC operations. Extrapolating the array to 100 × 100 computing units leads to a 99.2 TOPS/W energy efficiency.Show less >
Language :
Anglais
Popular science :
Non
Source :
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