麻省理工研究人员推出基于神经网络的芯片设计,助力人形机器人和自动驾驶技术发展

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 Mark Fang • 2018-10-17 18:28:15 来源:前瞻网 E2725G0

虽然机器学习的速率单位在过去十年含有所加快,但机器学习的底层硬件并越来越了太少变化,如计算机避免单元(CPU)和图形避免单元(GPU)。

机器学习的最前沿是另一个叫做神经形态学 计算的领域,试图使计算机芯片更像人脑,怎么让计算机不能以闪电般的速率单位避免多个模式和学习任务。今年早些事先,麻省理工学院的研究人员推出了两种革命性的基于神经形态学 的芯片设计,还时要代表人工智能技术的下另一个飞跃。

两种 被称为“芯片大脑”的硬件是模拟神经突触而设计的,而目前的芯片基于二进制和开/关信令进行计算。相反,基于神经形态学 的芯片以模拟措施 工作,以不同的速率单位交换电脉冲,就像大脑中的神经元一样。根据麻省理工学院的研究人员的说法,这是另一个突破,超过100万亿个突触参与了大脑中的神经元信号传导。

麻省理工学院的研究发表在1月份的《自然期刊》杂志上,展示了两种由硅锗为物质材料并基于神经形态学 设计的芯片。想象一下窗口屏幕,我就近似就看两种 芯片在微观层面的样子,怎么让研究人员不能精确控制电流速率单位。

麻省理工学院电子与微系统技术实验室研究实验室的教授兼首席研究员Jeehwan Kim指出,基于超级计算机的神经网络操作非常精确且非常有效,但它消耗一定量电力怎么让一定量占用空间。

怎么让,原来的芯片设计还时要使避免器不能以极低的能量需求执行机器学习任务,它还时要快速推进人形机器人和自动驾驶技术的发展。

原来优点是节省成本并提高便携性。小型神经形态学 芯片功率更小,甚至怎么让缩小100倍,一起去有效地一起去避免数百万次计算,目前越来越了大型超级计算机不能做到。Intersect3100 Research的首席执行官Addison Snell表示,一起去也是研究高性能计算的行业分析师,这正是亲戚亲戚他们他们所设想的芯片,随着时间的推移会让一些电子产品变得非常便携。”

目前机器学习芯片市场规模非常庞大。去年,根据Intersect3100的研究报告,市场价值接近45亿美元,而基于神经形态学 的芯片而是其中一每项。据德勤称,今年怎么让会售出越来越了1万个神经形态学 芯片,而预计2018年将销售超过100万个GPU。

GPU最初是由英伟达Nvidia于20世纪90年代开发的。最终,研究人员发现GPU在通过模拟神经网络支持机器学习方面非常有效,模拟神经网络在超级计算机上运行,​​并帮助近期完成主要每项的培训和推理任务。相似,怎么我就想建立另一个知道那些是那些以及那些都在老虎的图像识别系统,你首很难给机器提供数百万个被人类标记为老虎或非老虎的图像,用那些图像训练计算机。下次系统显示老虎的照片时,它将不能推断出图像虽然是老虎。

近年来,小型初创公司和大公司都在修改其芯片架构,以满足新的人工智能工作负载的需求,包括自动驾驶和语音识别。两年前,根据德勤的说法,几乎所有涉及神经网络的机器学习任务都使用了一定量的GPU和CPU。今年,新的芯片设计,如FPGA(现场可编程门阵列)和ASIC(专用集成电路),在所处数据中心的机器学习芯片中所处了更大的份额。

根据德勤今年发布的市场分析报告,那些新型芯片应该大大提高机器学习的使用率,使应用系统程序消耗更少的功率,一起去变得更具响应性、灵活性和能力。

基于神经形态学 的芯片代表了下另一个飞跃,尤其是基于缩小晶体管的前提下的芯片架构怎么让刚开始减速运动时 。尽管自20世纪100年代以来神经形态学 计算怎么让所处,但它仍然被认为是另一个新兴领域,而在过去十年中它怎么让引起了研究人员和科技公司的更多关注。

IBM阿尔马登研究院脑启发计算首席科学家 Dharmendra S. Modha表示,神经形态学 芯片的强大功能和性能远远优于亲戚亲戚他们他们在任何平台上还时要预期的任何避免方案。Modha在1004年启动了IBM被委托人的神经形态学 芯片设计项目,每项由国防高级研究计划局资助。IBM研究人员经过长达数年的努力研发出了TrueNorth芯片,尺寸要花费 一张邮票,功率越来越了70毫瓦。

另外,Modha从不认为神经形态学 芯片将取代传统芯片,但相信前者将成为自动驾驶汽车和机器人技术的关键技术。自动驾驶汽车时要实时避免信息以避免所处事故,小型便携式神经形态学 芯片将起到很好的作用。实际上,研究人员正在采用角度神经网络技术并将其嵌入到单个芯片中。然而,目前的神经形态学 技术远非越来越了。

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