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日本開(kāi)發(fā)出優(yōu)化AI的計(jì)算設(shè)備
日本大阪大學(xué)的研究人員設(shè)計(jì)了一種新設(shè)備，用戶可以對(duì)其進(jìn)行定制，以提高AI應(yīng)用的效率。
與當(dāng)前的可重布線硬件相比，該計(jì)算設(shè)備已構(gòu)建有現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列（FPGA），可將電路密度提高十二倍。它還可將能耗降低多達(dá)80％。人們認(rèn)為，這些進(jìn)步可能會(huì)導(dǎo)致更靈活的AI解決方案，既可以提高性能，又可以減少能耗。
(大阪大學(xué)開(kāi)發(fā)的Via-Switch FPGA與常規(guī)SRAM FPGA在尺寸和集成密度上的比較)
為什么需要效率？
人工智能正在迅速對(duì)我們的世界產(chǎn)生更大的影響。隨著5G，物聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，以及人們認(rèn)為5G的后續(xù)第六代移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)（6G）幾乎完全由AI提供支持，對(duì)開(kāi)發(fā)能夠不僅跟上潮流的計(jì)算解決方案的需求日益增長(zhǎng)。技術(shù)，但也適用于不同的AI應(yīng)用程序和流程。這樣一來(lái)，研究將有助于解決當(dāng)今最緊迫的問(wèn)題之——全球變暖，氣候變化 。
培訓(xùn)人工智能是一個(gè)耗費(fèi)大量精力的密集過(guò)程。最近的估計(jì)表明，訓(xùn)練一塊人工智能可以使用多達(dá)284噸的二氧化碳 -相當(dāng)于一輛普通汽車的一生排放量的五倍。
這也不是說(shuō)受過(guò)訓(xùn)練的AI的例子很少也沒(méi)有。他們無(wú)處不在。Google Translate，OpenAI的GPT-2文本生成器，Uber這樣的拼車應(yīng)用，垃圾郵件過(guò)濾器以及Nest和Ring等智能家居設(shè)備都非常依賴AI和深度學(xué)習(xí)。盡管像亞馬遜這樣的公司在風(fēng)能和太陽(yáng)能發(fā)電場(chǎng)上進(jìn)行投資，而谷歌與可再生能源供應(yīng)商建立長(zhǎng)期協(xié)議，都是朝著正確方向邁出的一步，但這還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。
(Via-Switch FPGA的互連橫截面)
優(yōu)化計(jì)算機(jī)電路以實(shí)現(xiàn)有效的AI處理
因此，復(fù)雜的算法需要大量的計(jì)算能力。這意味著更高的能源消耗，因此也意味著更大的碳足跡。但是，如果可以為每個(gè)給定的AI任務(wù)重新連接系統(tǒng)以優(yōu)化計(jì)算機(jī)電路，我們將實(shí)現(xiàn)更高的能效水平。
盡管外行用戶可能將電路看作是處理器中固定的物理晶體管和邏輯門（固定的），但FPGA是專用的邏輯元件，可以實(shí)時(shí)重新布線，因此實(shí)時(shí)由用戶定制和動(dòng)態(tài)應(yīng)用。而這正是大阪研究人員所做的。
研究團(tuán)隊(duì)使用了非易失性“通孔開(kāi)關(guān)”，它們一直保持連接狀態(tài)，直到操作員決定需要對(duì)其進(jìn)行重新配置。通過(guò)使用一種新穎的納米制造方法，該團(tuán)隊(duì)能夠?qū)⒏嗟氖兜脑b成網(wǎng)格狀的“交叉開(kāi)關(guān)”布局，從而縮短了電子信號(hào)必須傳播的距離，從而降低了功耗，減少了多達(dá)80％的功耗。
研究論文的主要作者M(jìn)asanori Hashimoto說(shuō)：“我們的基于實(shí)時(shí)可編程門陣列的系統(tǒng)具有非?？斓脑O(shè)計(jì)周期。如果希望獲得每個(gè)新AI應(yīng)用程序的計(jì)算能力，可以每天對(duì)其進(jìn)行重新編程?！?
通過(guò)使用通孔開(kāi)關(guān)，研究團(tuán)隊(duì)還無(wú)需包括其他FPGA器件所需的編程硅區(qū)域。
本文來(lái)自：互聯(lián)網(wǎng)