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cyqdesign

2018-03-14 15:50

麻省理工學(xué)院設(shè)計出低功耗的人工智能芯片

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非常強(qiáng)大，但是它們需要大量的能量。麻省理工學(xué)院的工程師們現(xiàn)開發(fā)出了一種新的芯片，可以將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功耗降低95%，這也許會使得其可在電池驅(qū)動的移動設(shè)備上運(yùn)行。

　　如今智能手機(jī)正變得越來越智能，提供了越來越多的人工智能服務(wù)，如數(shù)字助理和實時翻譯。但是，為這些服務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)運(yùn)算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常都在云端，智能手機(jī)的數(shù)據(jù)也是在云端來回傳輸。

　　這并不是一種理想的狀態(tài)，因為這需要大量的通信帶寬，并且這意味著潛在的敏感數(shù)據(jù)正在被傳輸并存儲在不受用戶控制的服務(wù)器上。但是，圖形處理器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正常運(yùn)行需要大量的能量，這使得在電池電量有限的設(shè)備上運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不切實際。　　

　　麻省理工學(xué)院的工程師們現(xiàn)在已經(jīng)設(shè)計出了一種芯片，可以大幅降低芯片內(nèi)存和處理器之間來回傳輸數(shù)據(jù)的需求，從而降低95%的功耗。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由成千上萬個一層層相互連接的人工神經(jīng)元組成。每個神經(jīng)元接收來自其下一層的多個神經(jīng)元的輸入，并且如果這一組合輸入通過了一個特定的閾值，它就會將輸出傳送到上層的多個神經(jīng)元上。神經(jīng)元之間的連接強(qiáng)度是由在訓(xùn)練期間設(shè)定的權(quán)重控制的。

　　這意味著，對于每個神經(jīng)元，芯片必須檢索特定連接的輸入數(shù)據(jù)和來自內(nèi)存的連接權(quán)重，將它們相乘，存儲結(jié)果，然后在每一次輸入時重復(fù)這個過程。這需要大量的數(shù)據(jù)移動，也因此需要消耗大量的能量。麻省理工學(xué)院的新芯片另辟蹊徑，使用模擬電路，在內(nèi)存中并行計算所有輸入。這大大減少了需要被推進(jìn)的數(shù)據(jù)量，并最終能節(jié)省大量的能源。這種方法要求連接的權(quán)重為二進(jìn)制而不是一系列的值，但是先前的理論工作表明這不會對芯片的準(zhǔn)確性造成太大影響，研究人員發(fā)現(xiàn)芯片的結(jié)果基本上包括在標(biāo)準(zhǔn)計算機(jī)上運(yùn)行的傳統(tǒng)非二進(jìn)制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的2%到3%之內(nèi)。

　　這并不是研究人員第一次在內(nèi)存中創(chuàng)建處理數(shù)據(jù)的芯片，以減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功耗，但這是第一次使用這種方法來運(yùn)行基于圖像的人工智能應(yīng)用程序的強(qiáng)大的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。IBM人工智能副總裁達(dá)里奧·吉爾在一份聲明中說：“研究結(jié)果顯示，在使用內(nèi)存陣列進(jìn)行卷積運(yùn)算時，它的性能令人印象深刻。它肯定會為未來物聯(lián)網(wǎng)的圖像和視頻分類提供更復(fù)雜的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。”

　　然而，不僅僅是研究小組在研究這個問題。讓智能手機(jī)、家用電器、各種物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備等設(shè)備搭載人工智能的愿望，正驅(qū)使著硅谷的大佬們紛紛轉(zhuǎn)戰(zhàn)低功耗人工智能芯片。