1. 삼성 7nm 팹, 금요일 5.6 억 투자
셋째, 화성에있는 삼성 전자가 이번 주 금요일 (2 월 23 일) 공식적으로 데뷔 할 예정인 한국의 웨이퍼 팹은 내년 하반기에 7nm 칩 대량 생산이 예정되어있어 미래가 영리 할 것으로 예상된다. 장치, 로봇 사용자 정의 칩은 좋은 진전을 이루었습니다.
매일 경제 신문은 20 일 삼성 전자가 웨이퍼 용량을 6 조원 (56 억달러)으로 늘릴 계획이며, 화성시의 새로운 웨이퍼 팹은 10 개 이상의 극 자외선 (EUV) 리소그래피 장비는 EUV 장비가 각각 1500 억 원이기 때문에 장비 구매 비용만으로는 3 ~ 4 조원에 이르고 삼성 삼성 6nm 팹 건설 계획은 가까운 장래에 발표 될 예정이다.
이와는 대조적으로 TSMC는 올해 7nm 칩의 시험 생산을 시작했으며, MediaTek 칩 프로토 타입의 출시와 내년 초 전체 생산을위한 2/4 분기에 예정되어있다.
12 인치 웨이퍼 팹 1 월 26 일 TSMC 5nm 고급 프로세스는 올해 공장이 첫 번째 단계를 공식적으로 내년 1 분기 2020 년 초에 용량, 대량 생산을 설치 한 것으로 예상된다. TSMC는 2022 년까지 첫 번째, 공장의 두 번째 및 세 번째 단계는 모두 양산이며, 연간 생산 능력은 1 백만 개의 12 인치 웨이퍼를 초과 할 것으로 예상됩니다.
우수한 프론트 엔드 실리콘 웨이퍼 제조 및 최신 패키징 기술을 갖춘 TSMC 2016은 애플 프로세서의 주문 전체가 사라지고 삼성 전자가 부끄러워하기로 결정했으며 2018 년에 새로운 패키징 프로세스를 개발하여 애플 주문을 회수했다.
한국의 미디어 ETNews는 2017 년 12 월 28 일 삼성 반도체 그룹이 FOWLP (Fan-Out Wafer Level Packaging) 작년 말 인텔을 고용 한 반도체 연구소의 오경석 총무가 양산 중이며 삼성 전자는 포장 공정이 완료되면 애플 주문이 성공적으로 회수 될 것으로 확신하고있어 2019 년 말까지 생산 설비를 구축 할 계획이다 완료되었습니다.
TSMC는 애플리케이션 프로세서 용 FOWLP 기술을 상용화 한 세계 최초의 파운드리 운영 업체이며 iPhone 7 용 16nm A10 프로세서와 iPhone 8 용 10nm A11 프로세서에 대한 주문을 받았습니다. 전문가에 따르면, 삼성, TSMC 프론트 엔드 실리콘 공정 기술은 비슷하지만 애플의 TSMC 패키징 기술 평가는 매우 높지만 TSMC에 주문하기로 결정했다.
내부자들은 삼성이 지금까지 프론트 엔드 프로세스에 집중 해 왔으며, 백 엔드에 대한 투자가 많지 않고 애플 주문이 줄어들 었다고 지적했다. 삼성은 결국 백엔드 패키징의 중요성을 느낀다.
2. ISSCC와 경쟁하는 최신 이미지 센서 기술;
2018 년 ISSCC의 이미지 센서 기술의 새로운 개발 "아름다움 미인"이미지 캡처에 대한 이전의 초점을 넘어,보다 많은 문맥 정보를 추가하는 것 외에도 ...
2018 년 ISSCC (International Solid-State Circuits Conference)에서 이미지 센서 기술에 대한 몇 가지 새로운 개발이 있었는데 이전에는 "미인 대회"에 중점을 두어 상황에 맞는 정보를 추가하는 이미지 캡처를 넘어 새로운 개발이 포함됩니다 이벤트 구동 센서, 모션의 이미지 왜곡 문제를 해결하는 새로운 글로벌 셔터 방법 및 비행 시간 (ToF) 이미지 센서.
동작 감지 기능이있는 CMOS 이미지 센서
소니의 이벤트 지향형, 저전력 CMOS 센서 인 ISSCC는 캡처 된 이미지에 상황 정보를 추가하는 좋은 예이며이 회사의 설계 엔지니어 팀은 모션 센서를 이미지 센서에 직접 배치했습니다 ) 기능.
한 소설에서 Sony는 픽셀 판독 회로를 통합 한 0.25 인치, 3.9 메가 픽셀 저전력 이벤트 지향형 후면 조명 스택 형 CMOS 이미지 센서에 대해 자세히 설명합니다 소니 개발 팀의 설명에 따르면,이 이벤트 지향 이미지 센서를 개발하기위한 배경막 동기는 저전력, 절전 모드 장치를 충족시키는 것입니다. 이미지 품질 이미징이 필요합니다.
가정 보안 카메라 및 가상 개인 비서와 같은 무선 네트워킹 장치의 등장으로 시스템 온칩 (IoT) 시스템 설계자는 배터리 수명을 연장하는 작은 솔루션을 찾고 있으며 이벤트 지향 기술은 시스템 응용 프로그램 보안에 적합합니다. 이러한 이미지 센서 붙박이 인텔리전스, 움직이는 목표의 순간 탐지.
소니의 이벤트 중심 센서에는 픽셀 어레이, 행 드라이버, 행 디코더, 단일 슬로프 생성, 모션 / 광 검출 블록, 비디오 신호 프로세서, 센서 메모리 블록에 연결된 프레임 메모리 SRAM, MIPI 포트 및 CPU
(출처 : Sony)
상술 한 바와 같이, 상기 센서는 이동 물체 소니 기초하여 상기 이벤트가 감지되면, CPU 실행 외부 인터럽트 신호를 생성하고, 제로 지연 트리거 고품질 이미지의 캡처와 칩을 이용한 자동 노출. 소니 화상은 상기 센서는 각 픽셀 블록에 의해 공유되는 부동 확산의 픽셀 합계를 사용하여 초당 10 프레임의 움직이는 물체 감지를 달성합니다.
소니 위치 Abhinav Mathur가, 실리콘 밸리의 수석 임베디드 소프트웨어 엔지니어 이미지 센서 디자인 센터는 이미지 센서의 전력 소비의 작동이 95mW만을 1.1mW, 같은 전체 해상도, 둘째 속도 CMOS 이미지 센서 당 60 개 프레임을 소비하는 단계; 이벤트 로깅 어플리케이션에서이 센서는 카메라 시스템의 저전력 감지 모드에서 전력 소비 및 데이터 대역폭을 크게 줄입니다.
소니 이벤트 지향 센서 기능 블록
(출처 : Sony)
ToF 센서 기술 진보
센서 넥트 (2)가 운동 감지 수단, 센서 용도 적용 TOF ISSCC 프레젠테이션 진행 마이크로 소프트 (마이크로 소프트) N 차원 깊이 카메라, 종래보다 높은 해상도의 경쟁의 포커스, 낮은 전력 소비와 작은 크기 램 최신 ToF 센서를 메가 픽셀로 보내기 위해 향상된 연속파 (CW) ToF 기술입니다.
Microsoft의 최신 ToF 센서
(출처 : Microsoft)
Microsoft 팀은 CW ToF 이미징 시스템이 시장에서 제공되는 다양한 3D 이미지 캡처 기술에서 우수한 기계적 강도, 기본 요구 사항 및 고성능 딥 이미지 해상도, 낮은 계산 비용 및 IR 주변 광 강도를 제공한다고 믿습니다 팀은 CW ToF 카메라의 공간 해상도, 정확도 및 작동 범위를 향상시키는 한편 작업 초점 (즉, IR 주변 광 불변 강도를 동기화하는 기능) - 활성 밝기 -를 줄이는 데 전념하고 있습니다. 소비
또한 Microsoft는 변조 명암, 양자 효율 및 변조 주파수를 높이고 판독 노이즈 및 아날로그 - 디지털 변환을 제거하고 더 작은 픽셀로 축소함으로써 CW ToF 이미지 센서의 불확실성 및 전력 소비를 개선합니다 광학 스택의 높이.
Microsoft의 ToF 센서 사양
(출처 : Microsoft)
소형 폼팩터 (3.5 x 3.5μm)는 차세대 ToF 센서가 스마트 폰 애플리케이션에서 경쟁하기 위해 중요합니다. 마이크로 소프트는 상업용 글로벌 셔터 RGB 센서 및 휴대용 장치 용 소형 광학 스택과 경쟁 할 수 있다고 주장합니다. ISSCC 논문에 설명 된 1024x1024 픽셀 ToF 글로벌 셔터 이미지 센서는 TSMC의 65nm 1P8M 백엔드 CMOS 기술로 200MHz에서 87 %의 변조 콘트라스트를 구현합니다.
노이즈 제거 기능이있는 픽셀
이 독특한 구조에 의해, 회사 팀, 마쓰시타 (파나소닉) 유기 광 지향 막 (유기 광도 전성 필름 OPF) 이미지 센서 CMOS ── Highligths ISSCC 함수 분리 광전 변환 OPF CMOS 이미지 센서 회로를 나타낸다 새로 개발 된 고속 잡음 제거 기술과 고 포화 기술을 회로에 적용하면서 센서의 고유 한 감도 제어를 통해 OPF에 적용되는 전압을 변경함으로써 글로벌 셔터 기능을 구현합니다.
전통 건축은 글로벌 셔터 센서 OPF CMOS 이미지 센서, 파나소닉, 최신 센서는 업계 최초 8K 해상도를 제공 주장은 프레임 속도 정보, 450K 전자 채도를 60fps의, 글로벌 셔터 기능
(출처 : Panasonic)
과거에는 8K 초 고화질 TV 시스템 및 스택 센서 구성표가있는 8K 카메라와 같은 방송, TV 및 보안 응용 프로그램을위한 고해상도의 고 충실도 카메라가 전 세계가 아닌 롤링 셔터의 일반적인 결함을 가지고있었습니다 Shutter (셔터) : 글로벌 모드에서 셔터 작동은 모든 픽셀의 이미지를 동시에 캡처하는 반면 롤링 셔터 모드 CMOS 이미지 센서는 행별로 노출 및 작동합니다.
Panasonic은 롤링 셔터가 특히 고속 이미징 및 멀티 뷰 이미지 합성 애플리케이션에서 왜곡 문제를 일으킬 것이라고 말했다.
(출처 : Panasonic)
왜곡되지 않은 움직이는 신체 이미지를 실시간으로 캡쳐 한 Panasonic의 새롭게 개발 된 센서는 머신 비전 및 지능형 교통 모니터링 시스템과 같은 멀티 뷰 및 고속의 고해상도 카메라에 특히 중요하며 광전 변환 및 이 회로는 높은 포화 특성을 얻기 위해 픽셀 내 게인 스위칭 기법을 사용하고 OPF에 적용되는 전압을 변경하여 감도를 조정하는 전압 제어 감도 변조 기술을 사용하여 별도로 설계 할 수 있습니다.
파나소닉이 새롭게 개발 한 CMOS 이미지 센서는 8K 해상도의 이미지를 캡처 할 수 있으며, 고 대비 장면에서도 글로벌 셔터 기능, 전체 픽셀 캡처 동기화 이미지
(출처 : EE Times)
최대 200 미터의 이미징 라이트 지원
ISSCC의 Toshiba 엔지니어 팀은 반사 된 광자의 ToF 정보를 사용하는 장거리, 고해상도 LiDAR 시스템에 최신 기술을 공개했으며 목표는 거리 측정이기 때문에 거리 측정, DM) 팀은 200m의 이상적인 거리, 고속도로에서 주행하는 자동차를 지원하여 다른 차량이나 물체가 접근하는 것을 감지합니다.
도시바 팀은 또한 도시 지역에 위해 완전히 주변 상황을 인식하기에, 넓은 시야각과 높은 해상도를 가지고 있어야 시스템을 점등, 안전하고 신뢰할 수있는 자율적 인 차량을 달성하기 위해 지적, 어려운 도전이 목표를 달성하기 위해, 빛 이 시스템은 최대이었고, 종종 강렬한 배경 빛 대결 (태양 광로), 그 소음의 시스템의 주요 소스의 빛이다.
요구 사항에 맞는 조명 시스템의 차량 감지 및 Toshiba의 솔루션 사양
(출처 : Toshiba)
Toshiba는 TDC (Time-To-Digital Converter)와 ADC (analog-to-digital converter)를 결합한 SAT (Smart Accumulation Technique) 기술을 채택한 가와사키 SoC를 출시했다. ) 기능, 조명 시스템이 자율 차량을위한 시선 및 고해상도 이미지 200 미터에 도달 할 수있게 해줍니다.
Toshiba에 따르면 SAT는 ADC의 강도 및 배경 정보를 활용하여 대상에서만 반사되는 데이터를 식별하고 축적하므로 기존 축적 기술의 4 배를 달성 할 수 있습니다 .TDC / ADC 조합 이 아키텍처는 단거리 DM 정확도를 지원하기 위해 ADC 샘플링 속도에 대한 필요성을 완화 시켰으며, 또한 개념 증명은 DM 거리가 200 미터 인 조명 시스템을 지원하며 240x96 픽셀 해상도의 기존 디자인보다 두 배 높은 0.125 % DM 정확도.
Toshiba Light 솔루션과 전통적인 디자인의 성능 비교
(출처 : Toshiba)
픽셀 병렬 본딩 기술
Panasonic뿐만 아니라 Sony는 롤링 셔터 이미지 센서로 캡처 한 움직이는 물체의 이미지 왜곡 문제를 지적하여 픽셀 내 아날로그 메모리 및 픽셀 병렬 ADC가 잠재적 솔루션이라고 지적했습니다. 그러나 이러한 기술 어느 쪽도 한 픽셀에서 ADC 디지털 신호를 읽고 쓰는 타이밍 제한을 다루지 않기 때문에 메가 픽셀 해상도를 지원할 수 없습니다.
ISSCC 논문에서 소니의 제안은 CMOS 센서에 전역 셔터를 구현하기 위해 픽셀 당 하나의 ADC가있는 누적 이미지 센서를 사용하는 것입니다
(출처 : Sony)
1,460,000 픽셀 ADC (14), 화소 레벨을 이용하여 본딩 기술 (화소 레벨 본딩 기술)와 소니 적층이면 조사 CMOS 이미지 센서. 회사 비교기는 임계 시간 포지티브 피드백 회로 (subthreshold의 비교)을 포함하는 것을 특징으로하는 비교기 전류 및 회로 면적을 최소화하고 전력 소비를 줄여줍니다.
컴파일 : Judith Cheng
(원본을 참조하십시오 라이벌 준코 요시다에 의해, 이미지 센서 범위를 확장) eettaiwan를
3.5 대형 표시 메모리 칩 "슈퍼 루프"종료됩니다;
금융 블로그 칼럼니스트 지적 "알파 추구"애플은 해제 될 것으로 예상된다 생산 능력의 경우 메모리 공장 설정, 공급 및 메모리 변경의 수요, 완료 2019 년 예상된다 iPhoneX 생산뿐만 아니라 본토 반도체 회사를 잘라, 평균 글로벌 DRAM의 가격은 낮아질 것입니다.
알파 칼럼니스트 인 로버트 카스텔 라노 (Robert Castellano)는 기억의 "초초 (hypercycle)"가 끝나고 있다는 징후가 다섯 가지 있다고 말했다.
1. 평균 메모리 판매 가격 하락세
한국 투자 증권이 제시 한 자료를 근거로 NAND와 DRAM의 평균 판매 가격을 2016 년에서 2018 년 (ASP)으로 조정 한 결과, 삼성 전자의 NAND와 DRAM의 평균 판매 가격은 최근 하락세를 보이고있다 .
삼성 전자 NAND 및 DRAM 평균 판매 가격 변경
SK 하이닉스 NAND 및 DRAM 평균 판매 가격 변경
2. 본토 개발 개혁위원회와 삼성 전자는 각서에 서명
중국 국가 발전 개혁위원회와 삼성 전자는 칩의 협력 각서를 체결, 칩 생산, 인공 지능 및 반도체 제조 업계 분석가의 다른 영역에서 잠재적 인 협력 것, 협력 가능성이 글로벌 DRAM의 가격으로 증가 할 것이다.
3. 삼성 NAND 플래시 메모리 확장 용량 축소
삼성 전자는 (진입 장벽) 경쟁사의 이익 성장 제한, 중국의 잠재적 경쟁자에 대한 진입 장벽을 높이기 위해 2018 년까지 메모리 용량을 업그레이드하기로 결정했다. 삼성 전자는 원래 새로운 NAND의 설립을 열어 평창 '제 공장 바닥에서 예상 플래시 메모리 생산 라인은 있지만, 가격 하락 이후, 삼성, 변경 지역의 2 층 부분에 DRAM 생산 라인을 건설 할 계획이다.
DRAMexchange는 2018 년 DRAM 공급이 2017 년 약 19.5 %에서 22.5 %로 증가 할 것으로 기대하고 있습니다. DRAM 매출은 2018 년 30 % 증가 할 것으로 예상되며 2017 년 76 % 매출 성장률보다 훨씬 낮을 것으로 예상됩니다.
4. 본토 제조사는 메모리 공장 설정을 완료합니다.
본토 공장의 메모리 반도체 제조업체 늦게 2019에서 작업을 시작하는 가장 빠른 수 있으며, 복건 Jinhuagong 집적 회로 회사에 위치한 우한에 본사를두고있는 동안, 올해 10 월에 식물의 주요 구조의 건설을 완료 될 것으로 예상, 프로젝트의 진행 속도를 말했다 양쯔강 저장 기술은 세 개의 대형 3D NAND 플래시 메모리 제조 공장을 구축 $ 24 억 투자, 하나 개의 공장이 될 것으로 예상된다 공식적으로 2018 년에 생산을 시작, 마지막으로, 그것은 허페이 (合肥) 루이 힘 통합에 위치한 약 30 만 웨이퍼를 생산할 수 회로 회사, DRAM 생산 장비의 번호를 샀다.
또한 애플 (AAPL-US)은 양쯔강의 스토리지 기술 회사에 접근 중이며 도시바, 위튼, 삼성, SK 하이닉스의 애플 NAND 플래시 메모리 공급 업체 인 메모리 칩을 구매할 것으로 보인다.
하프 수리 중 Apple iPhone X 제작
상하이 연구 조사 기관인 CINNO의 애널리스트 숀 양 (Sean Yang)은 2017 년 약 1 억 6 천만 기가 바이트에이 칩을 가장 많이 소비하는 애플이 전세계 총 수요의 약 1.6 %를 차지했다고 밝혔다. 아이폰 X의 생산량이 감소했다 메모리 칩 소비 감소로 인해 NAND와 DRAM 및 평균 판매 가격 상승 속도가 느려질 것이다.
Ju Heng 네트워크
4. 4 분기 2017 서버 DRAM 매출 성장률은 약 13.9 %;
DRAMeXchange의 조사에 따르면 2017 년 4/4 분기에 북미 데이터 센터에 대한 수요가 지속적으로 강세를 보였으 나 원래 제품 라인은 조정되었지만 여전히 시장을 효과적으로 완화 할 수는 없습니다 서버 DRAM의 타이트한 공급 상황은 3 개의 DRAM 제조업체의 분기 대비 13.9 % 증가한 평균 판매 가격의 혜택을 입었습니다.
DRAMeXchange의 선임 분석가 인 Liu Jiahao는 2018 년 1 사분기에 서버 선적이 줄어들 었음에도 불구하고 Server DRAM 모듈의 시장 수요는 여전히 부족한 반면 Server DRAM 모듈의 견적은 여전히 높은 수준에 머물러 있다고 지적했습니다.
삼성
데이터 센터 구축 및 대용량 모듈에 대한 수요로 인해 2017 년 삼성 서버 DRAM 매출 실적의 4/4 분기가 특히 눈부실만큼 3 분기 비트 출하량이 8 % 증가했을뿐만 아니라 평균 소매 가격도 전 분기 대비 매출은 3 분기 대비 14.5 % 증가한 292 억 달러로 전체 시장의 약 46.2 %를 차지했으며, 주요 고객을 확보하기 위해이 단계에서 여전히 OEM / ODM의 공급 준수율을 조정할 것입니다 수요가 증가하면 수익성이 향상됩니다.
SK 하이닉스
때문에 북미 데이터 센터의 수요에, 서버 DRAM 제품 구성에 대한 SK 하이닉스보다 적극적 때문에 새로운 플랫폼의 두 번째 30 % 이상.에 대한 전체 계정으로 4 분기에 서버 DRAM 출력은 대용량 컨버터 모듈에 대한 수요를 운전하기 뿐만 아니라, $ 1.988 억 10.9 %로 3 분기 동안 4 분기 SK 하이닉스 상당한 매출 성장으로 인해 서버 메모리 요구 사항에 2018 년 3 분기에 비해 향상된 영업 이익률은 SK 하이닉스, 높은 시점에서 유지됩니다 Server D 램 출력의 비율을 분기별로 증가시키고 18nm 제품의 새로운 프로세스를 보급 및 보급에 집중합니다.
마이크론
프로세스의 소형화로 인한 지속적인 가격 상승과 비용 효율성에 더하여, 지난 분기의 Server DRAM bit bit 출하량의 4/4 분기에 더하여 평균 판매 가격 또한 크게 상승하여 Server D 램 매출액은 17.2 % 매출액은 141 억 4000 만 달러로 도시의 22.4 %를 차지했다. 제품 측면에서 서버 DRAM의 Micron 비율은 수위의 30 %에 머물러 있었고,이 단계에서 수익의 지속적인 증가는 메모리 평균 판매 가격 증가에 달려있다.
ARM의 Windows 10은 특정 OpenGL 버전의 게임을 실행할 수 없습니다.
마이크로 메신저 뉴스를 설정, 마이크로 소프트는 작년에 ARM 아키텍처 프로세서 Windows 10 네트워킹 장치를 발표했다. 최근 공개 된 자세한 내용은 x86 프로그램을 지원하지 않고 게임의 특정 OpenGL 버전을 구현할 수도 없다
Microsoft는 2016 년 말에 Qualcomm과 협력하여 ARM 프로세서를 사용하여 Windows 기반 장치를 구축하고 작년 말 ARM 프로세서로 Windows 10 노트북을 출시했으며 고성능, 저전력 소모, Connected PC는 x86 Win32 및 Universal Windows 프로그램과도 호환되지만 Windows on ARM은 여전히 Windows on x86에 비해 몇 가지 제한 사항이 있습니다.
마이크로 소프트는 지난주 실수로 ARM 프로그램과 경험 제한에 관한 윈도우 10을 공개했다. 마이크로 소프트는 곧 파일을 삭제 하겠지만, 인터넷 아카이브를 저장했다.
제한된 목록에서 ARM의 Windows 10은 특정 OpenGL 버전을 사용하는 ARM64 드라이버, x64 프로그램, 게임 또는 프로그램, 잘 작동하지 않는 사용자 정의 기능 및 모바일 Windows에서 작동하는 일부 프로그램 만 지원합니다 레이아웃 문제가 있거나 Hyper-V를 지원하지 않습니다.
위의 제한은 주변 제조업체가 x86 드라이버를 ARM64 버전으로 다시 컴파일해야한다는 것을 의미하며 ARM의 Windows 10은 DirectX 9, DirectX 10, DirectX 11 및 DirectX 12를 사용하는 프로그램 만 지원하며 OpenGL 버전 1.1 이상을 지원하지 않습니다 하드웨어 가속 OpenGL 게임 또는 프로그램
ARM의 Windows 10은 여전히 대부분의 시나리오와 프로그램에 적합하지만 Microsoft는 특정 제한 사항에 대한 솔루션을 제공합니다. 외부 세계는 관련 장비의 기능을 확인하기 위해 실제 시스템이 출시 될 때까지입니다. 이번 봄 ARM 노트북의 Windows 10은 모두 ASUS NovaGo와 HP의 Envy x2can이 될 것이며 모두 최대 20 시간의 배터리 수명을 자랑합니다.
6.MIT, 모바일 디바이스에 신경 네트워크를 도입하기 위해 새로운 AI 칩 개발
매사추세츠 공과 대학 (MIT)의 연구원들은 전력 소비를 최대 95 %까지 줄이면서 신경망 작동을 3 ~ 7 배 빠르게 향상시키는 새로운 유형의 AI (인공 지능) 칩을 개발했습니다.
테크 크런치 (TechCrunch) 및 기술 Xplore에 따르면 칩은 MIT 대학원생 Avishek Biswas에 의해 개발 된 것으로보고에게 그것의 가장 큰 장점은 오히려 신경 네트워크를 실행하는 전력 소모가 서버보다, 스마트 폰, 가전 제품 및 기타 휴대용 장치에 팀을 주도 도로.
이 웨이퍼의 향후 사용은 음성 및 얼굴 인식 및 기본 깊이 학습 신경망을 전화보다는 더 거친 규칙 기반 알고리즘을 사용하거나 분석 결과로 돌아 전달합니다 클라우드에 정보를 보낼 수 있다는 것을 의미한다.
Biswas는 일반적으로 인공 지능 칩 설계에는 메모리와 프로세서간에 데이터를 앞뒤로 이동시키는 메모리와 프로세서가 있습니다. 기계 학습 알고리즘에는 많은 수의 연산이 필요하므로 데이터가 가장 효율적으로 앞뒤로 전송됩니다 이러한 알고리즘의 연산은 내적 (dot product)이라고하는 특정 연산으로 단순화 될 수있어 내적 연산이 메모리에서 직접 수행 될 수있는 경우 데이터를 앞뒤로 전송할 필요가 없습니다.
일반적으로 신경망은 여러 계층으로 나뉘어지며, 네트워크 계층의 단일 처리 노드는 일반적으로 하위 계층의 여러 노드에서 데이터를 수신하고 상위 계층의 여러 노드로 데이터를 전달합니다. 노드 간의 각 연결 그 무게를 가지고. 그리고 신경 네트워크를 훈련 과정은 주로 이러한 무게를 조정하는 것입니다.
노드가 기본 데이터의 복수의 노드를 획득 한 후, 각각의 데이터는 그 중량 승산되며, 그 결과를 가산하는 단계.이 과정은 내적 연산 불린다. 내적이 특정 임계 값을 초과하면,이됩니다 상위 노드로 전송됩니다.
사실, 단지 바로 무게 컴퓨터의 메모리에 저장된 노드가 계산 된 내적은 일반적으로 두 가지를 곱하여, 메모리에서 무게, 관련 데이터에 대한 액세스를 읽기 포함, 그 결과는 어딘가에 저장하고, 노드 이것은 모든 입력 데이터에 대해 반복되며, 신경망에 수천 또는 수백만 개의 노드가 존재한다는 것을 고려할 때 많은 양의 데이터가 프로세스에서 이동되어야합니다.
그러나이 일련의 수술은 신호가 여러 뉴런을 따라 이동하고 시냅스에서 만나는 뇌의 사건을 디지털화하는 것입니다. 그리고 뉴런의 발사 속도와 시냅스에서의 전압 전기 화학 신호 중 신경 네트워크의 데이터 값과 가중치에 해당합니다. MIT 연구원의 새로운 웨이퍼는 뇌 활동을보다 충실하게 복제하여 신경 네트워크 효율을 높입니다.
이 칩에서는 노드의 입력 값을 전압으로 변환하여 적절한 가중치를 곱한 값을 다시 데이터로 변환하여 이후 처리를 위해 메모리에 저장합니다. 따라서 프로토 타입 칩은 16 작업이 수행 될 때마다 프로세서와 메모리간에 데이터를 이동할 필요없이 노드의 점을 찍습니다.
IBM AI의 부회장 인 다리오 길 (Dario Gil)은 인터넷 결과물 (IoT)에서 이미지 및 비디오 분류를 위해보다 복잡한 길쌈 신경 네트워크를 사용할 수있는 가능성을 열어 줄 것으로 기대한다고 말했다.