SamurAI：一种具有事件驱动唤醒与嵌入式 ML 加速的通用 IoT 节点
网络与互联网体系结构
2023-04-28 v1 人工智能
机器学习
摘要
如今 IoT 应用需要具备识别与自适应等增强能力。虽然 IoT 节点的功耗是这些应用的主要关切，但由于通过无线网络持续传输传感器或图像数据，基于云的处理正变得不可持续。因此，优化的 ML 能力与数据传输应集成于 IoT 节点中。此外，IoT 应用在零星数据记录与高能耗数据处理（如图像分类）之间难以兼顾。因此，节点的通用性在应对这种广泛的能量与处理需求多样性方面至关重要。本文提出 SamurAI，一种利用两个片上子系统弥合处理与能耗差距的通用 IoT 节点：一个低功耗、无时钟、事件驱动的始终响应（AR）部分和一个高能效按需（OD）部分。AR 包含一个 1.7MOPS 事件驱动、异步唤醒控制器（WuC），具有 207ns 唤醒时间，针对零星计算优化；而 OD 结合一个深度睡眠 RISC-V CPU 和 1.3TOPS/W 机器学习（ML）加速器，用于处理高达 36GOPS 的更复杂任务。这种架构划分实现了同类最佳的通用性指标，如峰值性能与空闲功率比。在一个应用分类场景中，它展示了系统功耗收益，与基于云的处理相比高达 3.5 倍，从而延长了电池寿命。
引用
@article{arxiv.2304.13726,
title = {SamurAI: A Versatile IoT Node With Event-Driven Wake-Up and Embedded ML Acceleration},
author = {Ivan Miro-Panades and Benoit Tain and Jean-Frederic Christmann and David Coriat and Romain Lemaire and Clement Jany and Baudouin Martineau and Fabrice Chaix and Guillaume Waltener and Emmanuel Pluchart and Jean-Philippe Noel and Adam Makosiej and Maxime Montoya and Simone Bacles-Min and David Briand and Jean-Marc Philippe and Yvain Thonnart and Alexandre Valentian and Frederic Heitzmann and Fabien Clermidy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.13726},
year = {2023}
}