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展望2018 AI芯片領(lǐng)域:眾多廠商追隨深度學(xué)習(xí)

2018-01-26 15:14:41 至頂網(wǎng)  點(diǎn)擊量: 評(píng)論 (0)
度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就像遠(yuǎn)方地平線上的海嘯鑒于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)的算法和應(yīng)用還在不斷演變之中,所以目前我們還不清楚深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最終會(huì)帶來(lái)怎

展望未來(lái)

當(dāng)專家認(rèn)真看待人工智能未來(lái)的時(shí)候,他們會(huì)看到一些有趣的可能性。
今天我們使用基于手動(dòng)調(diào)整模型的監(jiān)督式學(xué)習(xí)。谷歌的Warden就是預(yù)見(jiàn)未來(lái)會(huì)出現(xiàn)半監(jiān)督方法的研究人員之一,他認(rèn)為未來(lái)手機(jī)等客戶端設(shè)備可以進(jìn)行自主學(xué)習(xí),最終目標(biāo)是無(wú)監(jiān)督式學(xué)習(xí)——計(jì)算機(jī)自學(xué),而不需要工程師們的幫助。

在這條道路上,研究人員正在尋找方法來(lái)自動(dòng)標(biāo)記數(shù)據(jù),因?yàn)檫@些數(shù)據(jù)是由手機(jī)或物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)等設(shè)備收集的。

西部數(shù)據(jù)公司首席數(shù)據(jù)科學(xué)家Janet George表示:“谷歌稱,現(xiàn)在在這個(gè)中間階段我們需要大量的計(jì)算,可一旦事情被自動(dòng)標(biāo)記,你只需要索引新的增量?jī)?nèi)容,這更像是人類如何處理數(shù)據(jù)的方式。”

無(wú)監(jiān)督式學(xué)習(xí)打開(kāi)了一扇通向加速機(jī)器智能時(shí)代的大門(mén),有些人認(rèn)為這是數(shù)字化的必殺技。另一些人則擔(dān)心技術(shù)可能會(huì)在沒(méi)有人為干預(yù)的情況下以災(zāi)難性的方式失控。谷歌公司TPU項(xiàng)目負(fù)責(zé)人Norm Jouppi說(shuō):這讓我感到害怕。

同時(shí),從事半導(dǎo)體工作的學(xué)者對(duì)未來(lái)的人工智能芯片的發(fā)展由他們自己的長(zhǎng)遠(yuǎn)愿景。
英特爾、Graphcore和Nvidia“已經(jīng)在制造全掩膜版芯片,下一步就是3D技術(shù),”Patterson說(shuō)。“當(dāng)摩爾定律如火如荼時(shí),由于擔(dān)心可靠性和成本問(wèn)題人們可能會(huì)退縮。現(xiàn)在摩爾定律正在結(jié)束,我們將看到很多這方面的實(shí)驗(yàn)。”

最終是創(chuàng)造出新型的晶體管,可以在邏輯和內(nèi)存層進(jìn)行片上堆疊。
Notre Dame電氣工程教授Suman Datta很看好負(fù)電容鐵電晶體管作為此類芯片的基礎(chǔ)。他在最近召開(kāi)的一次關(guān)于所謂單體3D結(jié)構(gòu)的會(huì)議上談到了該市場(chǎng)的格局。這樣的設(shè)計(jì)應(yīng)用并推進(jìn)了3-D NAND閃存在片上芯片堆棧方面所取得的進(jìn)展。

來(lái)自伯克利、麻省理工學(xué)院和斯坦福大學(xué)的團(tuán)隊(duì)將在2月份的國(guó)際固態(tài)電路會(huì)議上,展示一個(gè)類似的具有遠(yuǎn)見(jiàn)的架構(gòu)。該芯片(下圖)將電阻RAM(ReRAM)結(jié)構(gòu)堆疊在一個(gè)由碳納米管制成的邏輯上的相同模片上。

來(lái)自伯克利、麻省理工學(xué)院和斯坦福大學(xué)的研究人員將在ISSCC上發(fā)布報(bào)告,關(guān)于一種使用碳納米管、ReRAM和圖形作為計(jì)算元件的新型加速器。(來(lái)源:加州大學(xué)伯克利分校)
該設(shè)備從深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得靈感,被編程為具有類似的模式而不是使用計(jì)算機(jī)一直在使用的確定數(shù)字。伯克利教授Jan Rabaey說(shuō),這個(gè)所謂的高維計(jì)算使用了幾萬(wàn)維的向量作為計(jì)算元素。Rabaey為該報(bào)告做出了貢獻(xiàn),同時(shí)也是英特爾人工智能顧問(wèn)委員會(huì)的成員。

Rabaey說(shuō),這種芯片可以從樣例中進(jìn)行學(xué)習(xí),與傳統(tǒng)系統(tǒng)相比操作要少得多。測(cè)試芯片將很快出爐,使用振蕩器陣列作為與相關(guān)存儲(chǔ)器陣列中的ReRAM單元配對(duì)的模擬邏輯。
Rabaey在IEEE人工智能研討會(huì)上表示:“我夢(mèng)想著可以隨身攜帶的引擎,當(dāng)場(chǎng)就能給我提供指導(dǎo)......我的目標(biāo)是推動(dòng)以小于100毫伏的功耗運(yùn)行[人工智能]。我們需要重新思考如何做計(jì)算。我們正在從基于算法的系統(tǒng)轉(zhuǎn)向基于數(shù)據(jù)的系統(tǒng)。”

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