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行业资讯
日本开发出优化AI的计算设备
日本大阪大學(xué)的研究人员设计了一种新(xīn)设备，用(yòng)户可(kě)以对其进行定制，以提高AI应用(yòng)的效率。
与当前的可(kě)重布線(xiàn)硬件相比，该计算设备已构建有(yǒu)现场可(kě)编程门阵列（FPGA），可(kě)将電(diàn)路密度提高十二倍。它还可(kě)将能(néng)耗降低多(duō)达80％。人们认為(wèi)，这些进步可(kě)能(néng)会导致更灵活的AI解决方案，既可(kě)以提高性能(néng)，又(yòu)可(kě)以减少能(néng)耗。
(大阪大學(xué)开发的Via-Switch FPGA与常规SRAM FPGA在尺寸和集成密度上的比较)
為(wèi)什么需要效率？
人工智能(néng)正在迅速对我们的世界产生更大的影响。随着5G，物(wù)联网的出现，以及人们认為(wèi)5G的后续第六代移动网络（6G）几乎完全由AI提供支持，对开发能(néng)够不仅跟上潮流的计算解决方案的需求日益增長(cháng)。技术，但也适用(yòng)于不同的AI应用(yòng)程序和流程。这样一来，研究将有(yǒu)助于解决当今最紧迫的问题之——全球变暖，气候变化 。
培训人工智能(néng)是一个耗费大量精力的密集过程。最近的估计表明，训练一块人工智能(néng)可(kě)以使用(yòng)多(duō)达284吨的二氧化碳 -相当于一辆普通汽車(chē)的一生排放量的五倍。
这也不是说受过训练的AI的例子很(hěn)少也没有(yǒu)。他(tā)们无处不在。Google Translate，OpenAI的GPT-2文(wén)本生成器，Uber这样的拼車(chē)应用(yòng)，垃圾邮件过滤器以及Nest和Ring等智能(néng)家居设备都非常依赖AI和深度學(xué)习。尽管像亚马逊这样的公司在风能(néng)和太阳能(néng)发電(diàn)场上进行投资，而谷歌与可(kě)再生能(néng)源供应商(shāng)建立長(cháng)期协议，都是朝着正确方向迈出的一步，但这还遠(yuǎn)遠(yuǎn)不够。
(Via-Switch FPGA的互连横截面)
优化计算机電(diàn)路以实现有(yǒu)效的AI处理(lǐ)
因此，复杂的算法需要大量的计算能(néng)力。这意味着更高的能(néng)源消耗，因此也意味着更大的碳足迹。但是，如果可(kě)以為(wèi)每个给定的AI任務(wù)重新(xīn)连接系统以优化计算机電(diàn)路，我们将实现更高的能(néng)效水平。
尽管外行用(yòng)户可(kě)能(néng)将電(diàn)路看作是处理(lǐ)器中固定的物(wù)理(lǐ)晶體(tǐ)管和逻辑门（固定的），但FPGA是专用(yòng)的逻辑元件，可(kě)以实时重新(xīn)布線(xiàn)，因此实时由用(yòng)户定制和动态应用(yòng)。而这正是大阪研究人员所做的。
研究团队使用(yòng)了非易失性“通孔开关”，它们一直保持连接状态，直到操作员决定需要对其进行重新(xīn)配置。通过使用(yòng)一种新(xīn)颖的纳米制造方法，该团队能(néng)够将更多(duō)的十二倍的元件包装成网格状的“交叉开关”布局，从而缩短了電(diàn)子信号必须传播的距离，从而降低了功耗，减少了多(duō)达80％的功耗。
研究论文(wén)的主要作者Masanori Hashimoto说：“我们的基于实时可(kě)编程门阵列的系统具有(yǒu)非常快的设计周期。如果希望获得每个新(xīn)AI应用(yòng)程序的计算能(néng)力，可(kě)以每天对其进行重新(xīn)编程。”
通过使用(yòng)通孔开关，研究团队还无需包括其他(tā)FPGA器件所需的编程硅區(qū)域。
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