Emerging applications in the IoT domain require ultra-low-power and high-performance end-nodes to deal with complex near-sensor-data analytics. Domains such as audio, radar, and Structural Health Monitoring require many computations to be performed in the frequency domain rather than in the time domain. We present ECHOES, a System-On-a-Chip (SoC) composed of a RISC-V core enhanced with fixed and floating-point digital signal processing (DSP) extensions and a Fast-Fourier Transform (FFT) hardware accelerator targeting emerging frequency-domain application. The proposed SoC features an autonomous I/O engine supporting a wide set of peripherals, including Ultra-Low-Power radars, MEMS, and digital microphones over I2S protocol with full-duplex Time Division Multiplexing DSP mode, making ECHOES the first open-source SoC which offers this functionality enabling simultaneous communication with up to 16 I/Os devices. ECHOES, fabricated with 65nm CMOS technology, reaches a peak performance of 0.16 GFLOPS and a peak energy efficiency of 9.68 GFLOPS/W on a wide range of floating and fixed-point general-purpose DSP kernels. The FFT accelerator achieves performance up to 10.16 GOPS with an efficiency of 199.8 GOPS/W, improving performance and efficiency by up to 41.1x and 11.2x, respectively, over its software implementation of this critical task for frequency domain processing.


翻译:物联网领域新兴应用要求超低功耗、高性能终端节点处理复杂的近传感器数据分析。音频、雷达及结构健康监测等场景需要在频域而非时域执行大量计算。本文提出ECHOES——一款系统级芯片(SoC),其核心为增强型RISC-V处理器,集成定点与浮点数字信号处理(DSP)扩展及快速傅里叶变换(FFT)硬件加速器,专为新兴频域应用设计。该SoC配备自主I/O引擎,支持包括超低功耗雷达、MEMS传感器及基于I2S协议的数字麦克风(具备全双工时隙复用DSP模式)在内的丰富外设接口,使ECHOES成为首款提供此功能并支持同时与多达16个I/O设备通信的开源SoC。基于65nm CMOS工艺制造的ECHOES,在通用浮点/定点DSP内核运算中峰值性能达0.16 GFLOPS,峰值能效达9.68 GFLOPS/W。其FFT加速器性能最高可达10.16 GOPS,能效为199.8 GOPS/W,相较该频域处理关键任务的软件实现方案,性能与能效分别提升达41.1倍和11.2倍。

0
下载
关闭预览

相关内容

神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
74+阅读 · 2020年8月2日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
抢鲜看!13篇CVPR2020论文链接/开源代码/解读
专知会员服务
50+阅读 · 2020年2月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
LibRec 精选:推荐系统的常用数据集
LibRec智能推荐
17+阅读 · 2019年2月15日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
28+阅读 · 2021年9月18日
VIP会员
最新内容
CVPR 2026教程:统一多模态模型走向收敛之路
专知会员服务
0+阅读 · 今天14:41
《人工智能在网络防御中的机遇》
专知会员服务
3+阅读 · 今天12:49
认知战:定义与能力发展
专知会员服务
4+阅读 · 今天9:25
乌军利用美国“黄蜂”无人机摧毁俄军后勤
专知会员服务
7+阅读 · 6月7日
《支持作战级人机协同智能的交互式OODA流程》
专知会员服务
15+阅读 · 6月7日
ICML 2026 | SARDI:扩散语言模型的自增强检索
专知会员服务
8+阅读 · 6月6日
相关VIP内容
神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
74+阅读 · 2020年8月2日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
抢鲜看!13篇CVPR2020论文链接/开源代码/解读
专知会员服务
50+阅读 · 2020年2月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
LibRec 精选:推荐系统的常用数据集
LibRec智能推荐
17+阅读 · 2019年2月15日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员