[实用新型]可重构的人工智能传感器芯片架构

说明书

本实用新型提供一种可重构的人工智能传感器芯片架构，该芯片架构包括第一芯片层和第二芯片层，第一芯片层为像素阵列层，采集图像数据；第二芯片层为处理电路层，包括图像数据处理单元、AI算法单元及输出电路，处理电路根据可重构方式对感兴趣的数据进行处理，输出相应的图像数据。本实用新型芯片架构还可以包括第三芯片层，设置在第一芯片层和第二芯片层之间，包括图像数据存储单元，以缓存图像数据。本实用新型提出的可重构的人工智能传感器芯片架构设计方案，将像素阵列采集的图像数据根据可重构方式先期进行处理再输出到后端进行运算，能够有效节省数据传输的带宽，同时简化后端运算过程，提升人工智能系统的效率和性能。

技术领域

本实用新型涉及人工智能系统设计和应用领域，尤其涉及一种可重构的人工智能系统传感器芯片架构设计技术。

背景技术

随着人工智能技术(AI，artificial intelligence)的发展和应用，图像传感器成为人工智能系统不可或缺的组成部分，可以说是人工智能系统的重要部分之一，主要用于对应用环境中图像获取、识别及分析判断等，包括物体，人像，周围环境等。例如，机器人对场景中目标物体的识别，无人驾驶汽车在行驶过程中对周围环境的识别及分析判断。目前大多数人工智能系统应用设计架构采用的是将图像传感器输出未经处理过的原始数据(raw data)发送到云端处理器(Cloud processor)或者边缘处理端(Edge processor)，计算后的数据再反馈到前端用以对人工智能系统的操作控制。但是随着应用发展，通常在人工智能系统中会同时包含多个图像传感器装置，多个图像传感器所产生的大量未经处理的原始数据在传输到云端或边缘处理端的过程中会出现带宽瓶颈，从而限制了人工智能系统应用的实时性和准确性，导致客户体验过程较差的问题。举例来说，目前的无人汽车系统通常采用多个图像传感器对汽车周围的信息进行采集、反馈等。随着无人汽车所采用图像传感器数量的增加及分辨率的提升，会产生大量的传输数据，从而在图像传感器和主控设备之间产生数据传输瓶颈。并且如此大量的原始数据不可能实时地由主控设备进行计算分析，这样会限制整个人工智能系统的实时性和分辨率的提升。这些问题会影响无人汽车系统在使用过程中的行驶速度，以及对周围环境判断的及时性和准确性，严重时可能会导致无人汽车在行驶过程中的危险问题。

基于上述多种问题，本实用新型旨在对于现有技术中人工智能系统多个图像传感器输出的大量原始数据采取针对感兴趣的数据进行先期处理的芯片架构设计方案，针对输出冗余的不必要的数据信息不进行处理或者按低要求处理，以简化系统后端运算，改善和提升人工智能系统的工作效率和性能。

发明内容

本实用新型目的在于提供一种可重构的人工智能传感器芯片架构设计，该芯片架构设计包括：

第一芯片，图像传感器的像素阵列设置于第一芯片层，用于图像信息的采集；

第二芯片，处理电路层，处理电路包括图像数据处理单元、AI算法单元及输出电路；

第一芯片和第二芯片通过半导体混合接合(hybrid bond)工艺方式进行芯片内电连接，第一芯片的像素阵列采集的图像数据通过芯片内连接并传输到处理电路进行处理；

可选的，该芯片架构还可以包括第三芯片，设置在第一芯片和第二芯片之间，第三芯片包括图像数据存储单元，用于缓存图像数据；图像数据存储单元可为动态随机存取存储器DRAM；

上述芯片架构根据应用具有多种可重构实现方式：

可选的，处理电路根据应用对边缘信息进行运算处理，或是对事件触发信息进行运算处理；

可选的，处理电路根据应用对感兴趣区域(ROI，region of interest)图像数据进行处理，输出电路输出感兴趣区域的图像数据，或者可以同时输出包括不同分辨率的非感兴趣区域的图像数据；所输出的感兴趣区域为高分辨率的图像数据，所述非感兴趣区域为低分辨率的图像数据，以实现数据传输实时、快速，节省传输带宽；