科学者は、モバイルデバイスでAIを実行するためのハイブリッドチップを作成します

スマートウォッチやその他のバッテリー駆動の電子機器は、AIアルゴリズムを実行できれば、さらにスマートになります。しかし、モバイルデバイス用のAI対応チップを作成する取り組みは、これまでのところ壁にぶつかっています。これは、AIの膨大で増え続けるコンピューティングのニーズを満たすために連携する必要がある、処理チップとメモリチップを分離するいわゆる「メモリウォール」です。

「プロセッサとメモリ間のトランザクションは、機械学習と人工知能に必要なエネルギーの95％を消費する可能性があり、バッテリーの寿命を大幅に制限します」と、NatureElectronicsに掲載された新しい研究の上級著者であるSubhasishMitraは述べています。

現在、スタンフォードのコンピューター科学者メアリー・ワッターズと電気エンジニアのフィリップ・ウォンを含むチームは、それぞれが独自のデータプロセッサを隣に構築した8つのハイブリッドチップを使用して、AIタスクをより速くより少ない電力で実行できるシステムを開発しました。メモリのストレージ。

この作業は、RRAMと呼ばれる新しいメモリテクノロジの以前の開発に基づいています。これは、フラッシュメモリのように、電源がオフの場合でもデータをより高速かつ少ない電力で保持します。 RRAMの進歩により、スタンフォード大学の研究者は、単独で機能する旧世代のハイブリッドチップを開発することができました。彼らの最新の開発には、重要な新しい要素が含まれています。それは、8つの別々のハイブリッドチップを1つのエネルギー効率の高いAI処理エンジンに組み合わせるアルゴリズムです。

「必要なすべての処理とメモリを備えた1つの巨大な従来型チップを構築できれば、それは可能ですが、AIの問題を解決するために必要なデータ量により、これは夢の実現です」とSubhasishMitra氏は言います。 「代わりに、ハイブリッドをだまして1つのシステムであると考えさせます。そのため、これを幻想のシステムと呼びます。」

研究者たちは、15億ドルのプログラムであるElectronics Renaissance Initiative（ERI）の一環としてIllusionを開発しました。 50年以上前にインターネットの誕生に貢献したDARPAは、トランジスタのサイズを縮小することで電子機器の開発を予測したムーアの法則の回避策を見つけるための研究を支援しています。しかし、トランジスタは永久に収縮することはできません。

「従来の電子機器の機能を超えるには、新しいハードウェア技術とそれらの使用方法に関する新しいアイデアが必要になります」と研究者は述べています。

科学者のチームは、フランスの研究所CEA-Letiとシンガポールの南陽工科大学のスタッフの助けを借りてプロトタイプを作成し、テストしました。 8チップシステムはまだ始まったばかりです。

シミュレーションでは、64個のハイブリッドチップを搭載したシステムが、消費電力を7分の1に抑えながら、最新のプロセッサの7倍の速度でAIアプリケーションを実行できることを示しました。

このような機能により、Illusion Systemsは、たとえば、深いニューラルネットワークを使用して環境内のオブジェクトや人物を学習、検出し、ユーザーにコンテキスト情報を提供する、拡張仮想現実ゴーグルの頭脳になることができます。科学者を支援するAR / VRシステムを想像してみてください。 -生物学者は動物の未知の標本を特定します。

「私たちが構築したプロトタイプが期待どおりに機能しているという事実は、私たちが正しい軌道に乗っていることを示唆しています」と、Illusion Systemsが3〜5年以内に市場に出る準備ができていると信じている研究者は言います。