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日本開(kāi)發(fā)出優(yōu)化AI的計算設備
日本大阪大學(xué)的研究人員設計了一種新設備，用戶(hù)可以對其進(jìn)行定制，以提高AI應用的效率。
與當前的可重布線(xiàn)硬件相比，該計算設備已構建有現場(chǎng)可編程門(mén)陣列（FPGA），可將電路密度提高十二倍。它還可將能耗降低多達80％。人們認為，這些進(jìn)步可能會(huì )導致更靈活的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我們的世界產(chǎn)生更大的影響。隨著(zhù)5G，物聯(lián)網(wǎng)的出現，以及人們認為5G的后續第六代移動(dòng)網(wǎng)絡(luò )（6G）幾乎完全由AI提供支持，對開(kāi)發(fā)能夠不僅跟上潮流的計算解決方案的需求日益增長(cháng)。技術(shù)，但也適用于不同的AI應用程序和流程。這樣一來(lái)，研究將有助于解決當今最緊迫的問(wèn)題之——全球變暖，氣候變化 。
培訓人工智能是一個(gè)耗費大量精力的密集過(guò)程。最近的估計表明，訓練一塊人工智能可以使用多達284噸的二氧化碳 -相當于一輛普通汽車(chē)的一生排放量的五倍。
這也不是說(shuō)受過(guò)訓練的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(chē)應用，垃圾郵件過(guò)濾器以及Nest和Ring等智能家居設備都非常依賴(lài)AI和深度學(xué)習。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商建立長(cháng)期協(xié)議，都是朝著(zhù)正確方向邁出的一步，但這還遠遠不夠。
(Via-Switch FPGA的互連橫截面)
優(yōu)化計算機電路以實(shí)現有效的AI處理
因此，復雜的算法需要大量的計算能力。這意味著(zhù)更高的能源消耗，因此也意味著(zhù)更大的碳足跡。但是，如果可以為每個(gè)給定的AI任務(wù)重新連接系統以?xún)?yōu)化計算機電路，我們將實(shí)現更高的能效水平。
盡管外行用戶(hù)可能將電路看作是處理器中固定的物理晶體管和邏輯門(mén)（固定的），但FPGA是專(zhuān)用的邏輯元件，可以實(shí)時(shí)重新布線(xiàn)，因此實(shí)時(shí)由用戶(hù)定制和動(dòng)態(tài)應用。而這正是大阪研究人員所做的。
研究團隊使用了非易失性“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，該團隊能夠將更多的十二倍的元件包裝成網(wǎng)格狀的“交叉開(kāi)關(guān)”布局，從而縮短了電子信號必須傳播的距離，從而降低了功耗，減少了多達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(mén)陣列的系統具有非?？斓脑O計周期。如果希望獲得每個(gè)新AI應用程序的計算能力，可以每天對其進(jìn)行重新編程?！?
通過(guò)使用通孔開(kāi)關(guān)，研究團隊還無(wú)需包括其他FPGA器件所需的編程硅區域。
本文來(lái)自：互聯(lián)網(wǎng)