MIT-kiip Vähendas Närvivõrgu Energiatarbimist 95% - Alternatiivne Vaade

MIT-kiip Vähendas Närvivõrgu Energiatarbimist 95% - Alternatiivne Vaade
MIT-kiip Vähendas Närvivõrgu Energiatarbimist 95% - Alternatiivne Vaade

Video: MIT-kiip Vähendas Närvivõrgu Energiatarbimist 95% - Alternatiivne Vaade

Video: MIT-kiip Vähendas Närvivõrgu Energiatarbimist 95% - Alternatiivne Vaade
Video: 24 часа в наручниках с моим корейским парнем 2024, Märts
Anonim

Neuraalvõrgud on võimsad asjad, kuid väga pöörased. Massachusettsi tehnoloogiainstituudi (MIT) inseneridel on õnnestunud välja töötada uus kiip, mis vähendab närvivõrgu energiatarbimist 95% võrra, mis teoreetiliselt võimaldaks neil töötada isegi akudega mobiilseadmetes. Nutitelefonid muutuvad tänapäeval üha targemaks ja pakuvad rohkem AI-põhiseid teenuseid, näiteks virtuaalseid abilisi ja reaalajas tõlkeid. Kuid tavaliselt töötlevad närvivõrgud nende teenuste andmeid pilves ja nutitelefonid edastavad andmeid ainult edasi-tagasi.

See pole ideaalne, kuna selleks on vaja paksu suhtluskanalit ja eeldatakse, et tundlikke andmeid edastatakse ja hoitakse väljaspool kasutaja käeulatust. Kuid GPU-de abil töötavate närvivõrkude toiteks vajalikku energiakogust ei saa väikese akuga seadmes varustada.

MIT-i insenerid on välja töötanud kiibi, mis võib seda energiatarbimist vähendada 95%. Kiip vähendab drastiliselt vajadust andmeid kiibi mälu ja protsessorite vahel edasi-tagasi edastada.

Neuraalvõrgud koosnevad tuhandetest omavahel ühendatud tehisneuronitest, mis on paigutatud kihtidesse. Iga neuron saab sisendit mitme aluskihi neuronilt ja kui ühendatud sisend ületab teatud läve, edastab see tulemuse mitmele ülalpool asuvale neuronile. Neuronite vahelise ühenduse tugevuse määrab kaal, mis kehtestatakse treeningprotsessi käigus.

See tähendab, et kiip peab iga neuroni jaoks konkreetse ühenduse sisendi ja ühenduse kaalu mälust ekstraheerima, need korrutama, tulemuse talletama ja seejärel iga sisendi jaoks protsessi korrama. Siin-seal rändab palju andmeid ja raisatakse palju energiat.

Uus MIT-kiip välistab selle, arvutades kõik sisendid paralleelselt mälus analooglülituse abil. See vähendab märkimisväärselt andmete ülekandmist, mis tuleb ületada, ja annab tulemuseks märkimisväärse energiasäästu.

See lähenemisviis eeldab, et ühenduste kaal peaks olema pigem binaarne kui vahemik, kuid eelnev teoreetiline töö on näidanud, et see ei mõjuta täpsust suuresti ning teadlased leidsid, et kiibi tulemused erinesid 2-3% tavalise neurovõrgu töötavast versioonist tavalises arvutis.

See pole esimene kord, kui teadlased on loonud kiipe, mis töötlevad mälus toimuvaid protsesse, vähendades närvivõrgu energiatarvet, kuid see on esimene kord, kui seda lähenemisviisi kasutatakse pildi töötlemiseks tuntud võimsa närvivõrgu käitamiseks.

Reklaamvideo:

"Tulemused näitavad muljetavaldavaid spetsifikatsioone mälumassiivi rullimisoperatsioonide energiatõhusaks rakendamiseks," ütles IBMi tehisintellekti asepresident Dario Gil.

"See kindlasti avab võimalused keerukamate konvolutsiooniliste närvivõrkude kasutamiseks tulevikus piltide ja videote klassifitseerimiseks asjade Internetis."

Ja see on huvitav mitte ainult teadus- ja arendusrühmadele. Soov panna AI-d sellistele seadmetele nagu nutitelefonid, kodumasinad ja kõikvõimalikud Interneti-seadmed surub Silicon Valleys palju inimesi madala energiatarbimisega kiipide poole.

Apple on juba integreerinud oma närvimootori iPhone X-i, näiteks näotuvastustehnoloogiasse, ja Amazon on kuulujutuga, et arendab järgmise põlvkonna Echo digiassistentide jaoks välja oma AI-kiibid.

Ka suurettevõtted ja kiibitootjad loodavad üha enam masinõppele, mis sunnib neid oma seadmeid veelgi energiasäästlikumaks muutma. Selle aasta alguses tutvustas ARM kahte uut kiipi: Arm Machine Learning protsessor, mis tegeleb AI üldiste ülesannetega tõlkimisest näotuvastuseks, ja Arm Object Detection protsessor, mis tuvastab näiteks piltidelt näod.

Qualcommi uusim mobiilne kiip Snapdragon 845 omab GPU-d ja on suuresti AI-juhitav. Samuti avalikustas ettevõte Snapdragon 820E, mis peaks töötama droonides, robotites ja tööstuslikes seadmetes.

Vaadates tulevikku, arendavad IBM ja Intel välja neuromorfseid kiipe, mille arhitektuur on inspireeritud inimese ajust ja uskumatult energiatõhusad. See võiks teoreetiliselt lubada TrueNorthil (IBM) ja Loihil (Intel) läbi viia võimsa masinõppe, kasutades vaid murdosa tavapäraste kiipide võimsusest, kuid need projektid on endiselt väga eksperimentaalsed.

Aku energia säästmiseks on väga raske sundida närvivõrkudele elujõulisi kiipe andma. Kuid praeguses uuendustempos näib see “väga raske” üsna teostatav.

Ilja Khel

Soovitatav: