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AI 芯片:算力功耗与安全并重,探寻功能安全新要求

广电计量 2024-10-15 14:38 次阅读
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人工智能安全第一!

随着人工智能(AI)技术的迅猛发展,AI芯片正逐渐成为推动智能化应用的重要引擎。它们被广泛应用于自动驾驶机器人智能家居、医疗诊断等关键领域,赋能各类复杂计算任务。然而,AI芯片复杂的硬件架构、算法依赖性以及高效处理大量数据的能力,既带来了前所未有的性能提升,也带来了潜在的功能安全挑战。

AI芯片集成了大规模并行计算单元,能够实现高效的深度学习推理和数据处理,但在运行过程中,可能会出现如误判、数据错误等风险,这对于应用于安全关键领域的系统(如自动驾驶汽车)而言,任何功能故障都可能带来严重后果。因此,确保AI芯片的功能安全性,已经成为业界亟需解决的重要课题。

AI芯片的功能安全要求有哪些?

目前汽车行业主流的几个AI相关标准如下:

  • ISO 22989信息技术-人工智能-人工智能概念和术语
  • ISO/IEC TR 5469 人工智能-功能安全和人工智能系统
  • ISO 21448 道路车辆-预期功能安全
  • ISO/TS 5083 自动驾驶系统的安全和网络安全-设计,验证和确认
  • ISO/PAS 8800 道路车辆-安全和人工智能
  • ISO/SAE 21434 道路车辆-网络安全工程
  • ISO 26262道路车辆-功能安全

AI系统在满足上述相应标准的前提下,将相关需求分解到芯片层级,结合芯片的特殊应用场景和技术特点,涵盖从设计到运行的多个阶段。

以下是AI芯片功能安全的主要要求:

  • 安全架构设计:从系统设计阶段开始,AI芯片需具备冗余设计、容错机制和异常处理能力,以应对可能发生的硬件故障和软件失效。设计阶段的系统化安全考量是确保芯片在运行过程中能够及时检测并响应潜在故障的关键。
  • 故障检测与诊断机制:AI芯片必须配备实时故障检测和诊断功能,确保能够在发生异常时及时识别并采取措施,避免故障扩散或导致系统失效。关键组件的健康状态监控和故障安全转移(Fail-Safe)机制是实现这一目标的重要手段。
  • 数据一致性和算法安全:AI芯片在执行复杂算法时,可能会因为硬件故障、算法偏差或数据干扰而导致输出结果的不准确。因此,需要确保AI模型的安全性、数据一致性以及算法计算的正确性,避免功能错误对系统整体安全性产生影响。
  • 功能安全验证与测试:在AI芯片开发的各个阶段,需进行严格的功能安全验证与测试,确保芯片在极端条件下(如高温、高压等)仍能保持稳定运行。此外,测试还需验证AI芯片在应对突发故障时,是否能够按照设计预期进行安全响应。

广电计量测试能力

作为权威的检测和认证机构,广电计量为AI芯片企业提供全面的功能安全检测与认证服务,涵盖从架构设计评估、故障诊断测试到最终的AI功能安全认证。我们的专业团队和先进的实验室设施确保为客户提供高质量的功能安全解决方案,助力您产品的安全性和市场竞争力。

广电计量半导体服务优势

  • 工业和信息化部“面向集成电路、芯片产业的公共服务平台”。
  • 工业和信息化部“面向制造业的传感器等关键元器件创新成果产业化公共服务平台”。
  • 国家发展和改革委员会“导航产品板级组件质量检测公共服务平台”。
  • 广东省工业和信息化厅“汽车芯片检测公共服务平台”。
  • 江苏省发展和改革委员会“第三代半导体器件性能测试与材料分析工程研究中心”。
  • 上海市科学技术委员会“大规模集成电路分析测试平台”。
  • 在集成电路及SiC领域是技术能力最全面、知名度最高的第三方检测机构之一,已完成MCU、AI芯片、安全芯片等上百个型号的芯片验证,并支持完成多款型号芯片的工程化和量产。
  • 在车规领域拥有AEC-Q及AQG324全套服务能力,获得了近50家车厂的认可,出具近400份AEC-Q及AQG324报告,助力100多款车规元器件量产。
  • 在卫星互联网领域,获委任为空间环境地面模拟装置用户委员会委员单位,建设了行业领先的射频高精度集成电路检测能力,致力成为北斗导航芯片工程化量产测试的领航者。
  • 符合行业标准与认证:AI芯片的功能安全必须通过国际功能安全标准认证,如ISO 26262。通过认证的芯片意味着其设计和运行过程中已充分考虑到功能安全需求,能够满足不同应用场景中的安全关键性要求。
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