清华大学集成电路学院尹首一教授团队在存算一体人工智能（AI）芯片方向取得突破。该团队设计的时域存算一体AI芯片TIMAQ，通过融合时域SRAM存内计算和数字可重构架构，克服了时域计算的高延迟瓶颈，可支持任意量化的神经网络，为设计通用灵活、低功耗、高能效的终端AI芯片提供了一条新的技术路径。2021年9月，该研究成果以“TIMAQ: A Time-Domain Computing-in-Memory-Based Processor Using Predictable Decomposed Convolution for Arbitrary Quantized DNNs”为题发表于集成电路领域顶级期刊IEEE Journal of Solid-State Circuits（JSSC）。

随着深度学习的飞速发展，各种人工智能应用迫切需要部署到终端设备上。单一AI芯片需要有足够高的灵活性以支持多种应用的不同数据位宽神经网络。存算一体芯片通过在存储单元内执行模拟计算，消除了传统纯数字架构中“存储墙”的瓶颈，大幅减少了访存功耗及计算功耗。相比传统电压域或电荷域存算一体芯片，基于脉冲的时域存算一体芯片具有更低能耗，因此时域存算一体（TD-CIM）是实现低功耗、高能效AI芯片的一种优良架构。但TD-CIM仍需解决两个技术挑战：1）由于模拟电路的设计复杂、模拟量受制约因素多，TD-CIM架构灵活性、电路重构性较差，只能支持固定位宽、固定数据流的计算；2）TD-CIM通过时间量执行乘加计算，数据值越大，延迟越高。

图1. TIMAQ芯片架构和显微照片。

尹首一，博士，清华大学长聘教授，集成电路学院副院长，国家杰出青年科学基金获得者。

研究方向为可重构计算、人工智能芯片、低功耗设计。在IEEE JSSC、TCAS-I/II、TPDS、TCSVT、TVLSI和ISSCC、VLSI、DAC、ISCA、HPCA等集成电路和体系结构领域权威期刊和学术会议发表论文100余篇。曾获国家技术发明二等奖、中国电子学会技术发明一等奖、中国发明专利金奖、教育部技术发明一等奖。现任IEEE TCAS-I 和 ACM TRETS 编委。

第一作者

杨建勋，清华大学集成电路学院博士生。

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