NimbleAI: Towards Neuromorphic Sensing-Processing 3D-integrated Chips - Département Systèmes et Circuits Intégrés Numériques Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2023

NimbleAI: Towards Neuromorphic Sensing-Processing 3D-integrated Chips

Xabier Iturbe
  • Fonction : Auteur
Nassim Abderrahmane
  • Fonction : Auteur
Jaume Abella
  • Fonction : Auteur
Sergi Alcaide
  • Fonction : Auteur
Eric Beyne
  • Fonction : Auteur
Christelle Charpin-Nicolle
  • Fonction : Auteur
Lars Chittka
  • Fonction : Auteur
Angélica Dávila
  • Fonction : Auteur
Arne Erdmann
  • Fonction : Auteur
Carles Estrada
  • Fonction : Auteur
Ander Fernández
  • Fonction : Auteur
Anna Fontanelli
  • Fonction : Auteur
José Flich
  • Fonction : Auteur
Gianluca Furano
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Alejandro Hernán Gloriani
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Erik Isusquiza
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Radu Grosu
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Carles Hernández
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Daniele Ielmini
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David Jackson
  • Fonction : Auteur
Nicola Lepri
  • Fonction : Auteur
Bernabé Linares-Barranco
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Jean-Loup Lachese
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Eric Laurent
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Menno Lindwer
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Frank Linsenmaier
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Mikel Luján
  • Fonction : Auteur
Karel Masařík
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Nele Mentens
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Orlando Moreira
  • Fonction : Auteur
Chinmay Nawghane
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Luca Peres
  • Fonction : Auteur
Arash Pourtaherian
  • Fonction : Auteur
Christoph Posch
  • Fonction : Auteur
Peter Priller
  • Fonction : Auteur
Zdenek Prikryl
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Felix Resch
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Oliver Rhodes
  • Fonction : Auteur
Todor Stefanov
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Moritz Storring
  • Fonction : Auteur
Michele Taliercio
  • Fonction : Auteur
Rafael Tornero
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Marcel van de Burgwal
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Geert van der Plas
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Elisa Vianello
  • Fonction : Auteur
Pavel Zaykov
  • Fonction : Auteur

Résumé

This article introduces the Horizon Europe NimbleAI research project, which brings together 19 EU and UK partners covering most of the semiconductor value chain. NimbleAI leverages key principles of energy-efficient visual sensing and processing in biological eyes and brains, and harnesses the latest advances in 3D stacked silicon integration, to create an integral sensing-processing neuromorphic architecture that efficiently and accurately runs computer vision algorithms in area-constrained endpoint chips. The rationale behind the NimbleAI architecture is to sense data only with high information value and discard data as soon as they are found not to be useful for the application (in a given context). The NimbleAI sensing-processing architecture is to be specialized after-deployment by tuning system-level trade-offs for each particular computer vision algorithm and deployment environment. The objectives of NimbleAI are: 1. Achieve 100x performance per mW gains compared to state-of-the-practice solutions (i.e., CPU/GPUs processing frame-based video). 2. Reduce processing latency by 50x compared to CPU/GPUs. 3. Achieve energy consumption in the order of tens of mWs. 4. Occupy silicon area of approximately 50 mm².
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Dates et versions

hal-04412850 , version 1 (04-03-2024)

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Citer

Xabier Iturbe, Nassim Abderrahmane, Jaume Abella, Sergi Alcaide, Eric Beyne, et al.. NimbleAI: Towards Neuromorphic Sensing-Processing 3D-integrated Chips. DATE '23 Design, Automation and Test in Europe Conference, Apr 2023, Antwerp, Belgium. pp.6, ⟨10.23919/DATE56975.2023.10136952⟩. ⟨hal-04412850⟩
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