Maximum-Entropy Analog Computing Approaching ExaOPS-per-Watt Energy-efficiency at the RF-Edge
Aswin Undavalli, Kareem Rashed, Zhili Xiao, Arun Natarajan, Shantanu Chakrabartty, Aravind Nagulu
在本文中,我们演示了熵生产的物理原理,当与对称约束相结合时,如何用于实现高性能和节能的模拟计算系统。 拟议框架的核心是一个广义的最大熵原理,可以描述由相互连接的模拟元件组成的中镜物理系统的演变,包括可以在标准集成电路技术上轻松制造的器件。 我们表明,此集成的最大熵状态对应于边际传播(MP)分布,可用于计算相关性和内部产品作为集成的宏观属性。 此外,计算吞吐量和能源效率的限制可以通过将框架扩展到非平衡或瞬态操作条件来推动,我们使用在22nm SOI CMOS工艺中制造的概念验证射频(RF)相关电路演示。 测量结果显示,计算效率大于每瓦每秒2 Peta(10^15)位操作,每瓦(PetaOPS/W)精度为8位精度,大于0.8 Exa(10^18)比特每瓦每秒操作(ExaOPS/W),以3位精度进行RF数据采样率大于4 GS/s。 使用制造出来的原型,我们还展示了边缘的几个真实世界的射频应用,包括频谱传感和代码域通信。
In this paper, we demonstrate how the physics of entropy production, when combined with symmetry constraints, can be used for implementing high-performance and energy-efficient analog computing systems. At the core of the proposed framework is a generalized maximum-entropy principle that can describe the evolution of a mesoscopic physical system formed by an interconnected ensemble of analog elements, including devices that can be readily fabricated on standard integrated circuit technology. We ...
