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日本開發出優化AI的計算設備
日本大阪大學的研究人員設計了一種新設備，用戶可以對其進行定制，以提高AI應用的效率。
與當前的可重布線硬件相比，該計算設備已構建有現場可編程門陣列（FPGA），可將電路密度提高十二倍。它還可將能耗降低多達80％。人們認為，這些進步可能會導致更靈活的AI解決方案，既可以提高性能，又可以減少能耗。
(大阪大學開發的Via-Switch FPGA與常規SRAM FPGA在尺寸和集成密度上的比較)
為什么需要效率？
人工智能正在迅速對我們的世界產生更大的影響。隨著5G，物聯網的出現，以及人們認為5G的后續第六代移動網絡（6G）幾乎完全由AI提供支持，對開發能夠不僅跟上潮流的計算解決方案的需求日益增長。技術，但也適用于不同的AI應用程序和流程。這樣一來，研究將有助于解決當今最緊迫的問題之——全球變暖，氣候變化 。
培訓人工智能是一個耗費大量精力的密集過程。最近的估計表明，訓練一塊人工智能可以使用多達284噸的二氧化碳 -相當于一輛普通汽車的一生排放量的五倍。
這也不是說受過訓練的AI的例子很少也沒有。他們無處不在。Google Translate，OpenAI的GPT-2文本生成器，Uber這樣的拼車應用，垃圾郵件過濾器以及Nest和Ring等智能家居設備都非常依賴AI和深度學習。盡管像亞馬遜這樣的公司在風能和太陽能發電場上進行投資，而谷歌與可再生能源供應商建立長期協議，都是朝著正確方向邁出的一步，但這還遠遠不夠。
(Via-Switch FPGA的互連橫截面)
優化計算機電路以實現有效的AI處理
因此，復雜的算法需要大量的計算能力。這意味著更高的能源消耗，因此也意味著更大的碳足跡。但是，如果可以為每個給定的AI任務重新連接系統以優化計算機電路，我們將實現更高的能效水平。
盡管外行用戶可能將電路看作是處理器中固定的物理晶體管和邏輯門（固定的），但FPGA是專用的邏輯元件，可以實時重新布線，因此實時由用戶定制和動態應用。而這正是大阪研究人員所做的。
研究團隊使用了非易失性“通孔開關”，它們一直保持連接狀態，直到操作員決定需要對其進行重新配置。通過使用一種新穎的納米制造方法，該團隊能夠將更多的十二倍的元件包裝成網格狀的“交叉開關”布局，從而縮短了電子信號必須傳播的距離，從而降低了功耗，減少了多達80％的功耗。
研究論文的主要作者Masanori Hashimoto說：“我們的基于實時可編程門陣列的系統具有非常快的設計周期。如果希望獲得每個新AI應用程序的計算能力，可以每天對其進行重新編程。”
通過使用通孔開關，研究團隊還無需包括其他FPGA器件所需的編程硅區域。
本文來自：互聯網