AI芯片的原理是什么?AI芯片竟能重新配置了?
芯片是非常重要的電子器件之一,我們的手機(jī)和電腦等設(shè)備中都有芯片。為增進(jìn)大家對(duì)芯片的認(rèn)識(shí),本文將對(duì)AI芯片的原理,以及AI芯片的重新配置予以介紹。如果你對(duì)芯片或是AI芯片具有興趣,不妨和小編一起繼續(xù)往下閱讀哦。
一、AI芯片及其原理
AI芯片也被稱為AI加速器或計(jì)算卡,即專門用于處理人工智能應(yīng)用中的大量計(jì)算任務(wù)的模塊(其他非計(jì)算任務(wù)仍由CPU負(fù)責(zé))。當(dāng)前,AI芯片主要分為 GPU 、FPGA 、ASIC。
廣義上講,能運(yùn)行AI算法的,似乎都可以叫AI芯片。這種AI芯片和其他soc芯片也沒什么區(qū)別。其實(shí),目前任何有編程能力的cpu芯片都可以執(zhí)行AI算法,只是效率不同的問題。即使一顆386,也可以跑個(gè)CNN算法,做個(gè)語(yǔ)音識(shí)別任務(wù),只是可能幾個(gè)月以后才有結(jié)果。這樣的芯片我們一般不好意思稱之為AI芯片。
AI的許多數(shù)據(jù)處理涉及矩陣乘法和加法。大量并行工作的GPU提供了一種廉價(jià)的方法,但缺點(diǎn)是更高的功率。具有內(nèi)置DSP模塊和本地存儲(chǔ)器的FPGA更節(jié)能,但它們通常更昂貴。
AI芯片該使用什么方法原理去實(shí)現(xiàn),仍然眾說(shuō)紛紜,這是新技術(shù)的特點(diǎn),探索階段百花齊放,這也與深度學(xué)習(xí)等算法模型的研發(fā)并未成熟有關(guān),即AI的基礎(chǔ)理論方面仍然存在很大空白。這是指導(dǎo)芯片如何設(shè)計(jì)的基本前提。因此,集中在如何更好的適應(yīng)已有的數(shù)據(jù)流式處理模式進(jìn)行的芯片優(yōu)化設(shè)計(jì)。
技術(shù)手段方面AI市場(chǎng)的第一顆芯片包括現(xiàn)成的CPU,GPU,F(xiàn)PGA和DSP的各種組合。雖然新設(shè)計(jì)正在由諸如英特爾、谷歌、英偉達(dá)、高通,以及IBM等公司開發(fā),但還不清楚哪家的方法會(huì)勝出。似乎至少需要一個(gè)CPU來(lái)控制這些系統(tǒng),但是當(dāng)流數(shù)據(jù)并行化時(shí),就會(huì)需要各種類型的協(xié)處理器。
二、AI芯片能重新配置
想象一個(gè)更可持續(xù)的未來(lái):你的手機(jī)、智能手表和其他可穿戴設(shè)備都不必為了更新?lián)Q代而被擱置或丟棄。相反,它們可使用最新的傳感器和處理器進(jìn)行升級(jí),這些設(shè)備可安裝在內(nèi)部芯片上,如同樂高積木一樣整合。美國(guó)麻省理工學(xué)院工程師采用類似樂高的設(shè)計(jì),創(chuàng)建出一款可堆疊、可重新配置的人工智能(AI)芯片。這種芯片構(gòu)件可使設(shè)備保持最新狀態(tài),同時(shí)減少電子浪費(fèi)。相關(guān)研究發(fā)表在《自然·電子學(xué)》上。
新設(shè)計(jì)使用光而不是物理線來(lái)通過芯片傳輸信息。因此,可根據(jù)需要添加任意數(shù)量的計(jì)算層和光、壓力甚至氣味傳感器。研究人員稱其為類似樂高的可重構(gòu)AI芯片,因?yàn)樗鶕?jù)層的組合具有無(wú)限的可擴(kuò)展性。
在新芯片設(shè)計(jì)中,研究人員將圖像傳感器與人工突觸陣列配對(duì),訓(xùn)練每個(gè)突觸陣列識(shí)別某些字母——在本例中為M、I和T,團(tuán)隊(duì)在每個(gè)傳感器和人工突觸陣列之間制造了一個(gè)光學(xué)系統(tǒng),以實(shí)現(xiàn)層之間的通信,而無(wú)需物理連接,因此能以想要的方式自由地堆疊和添加芯片。
光電探測(cè)器可以構(gòu)成接收數(shù)據(jù)的圖像傳感器,并將數(shù)據(jù)傳輸?shù)较乱粚拥腖ED。當(dāng)信號(hào)(例如字母的圖像)到達(dá)圖像傳感器時(shí),會(huì)刺激另一層光電探測(cè)器以及人工突觸陣列,該陣列根據(jù)入射LED光的圖案和強(qiáng)度對(duì)信號(hào)進(jìn)行分類。
團(tuán)隊(duì)據(jù)此制造了一個(gè)芯片,堆疊了3個(gè)圖像識(shí)別“塊”,每個(gè)“塊”包括一個(gè)圖像傳感器、光通信層和人工突觸陣列,用于對(duì)3個(gè)字母M、I或T中的一個(gè)進(jìn)行分類。然后他們將隨機(jī)字母的像素化圖像照射到芯片并測(cè)量每個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)陣列響應(yīng)產(chǎn)生的電流。電流越大,意味著圖像確實(shí)是特定數(shù)組識(shí)別字母的可能性就越大。
這一設(shè)計(jì)展示了可堆疊性、可替換性以及將新功能插入芯片的能力。研究人員設(shè)想制作一個(gè)通用的芯片平臺(tái),每一層都可像視頻游戲一樣單獨(dú)出售;或制作不同類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),比如圖像或語(yǔ)音識(shí)別,讓客戶選擇他們想要的,然后像樂高積木一樣添加到現(xiàn)有的芯片中。
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