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受蟋蟀啟發(fā),科學(xué)家研制混合AI芯片,耗資300萬歐元

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受蟋蟀啟發(fā),科學(xué)家研制混合AI芯片,耗資300萬歐元

法國研究人員受昆蟲啟發(fā),正在開發(fā)一種混合AI芯片,該項(xiàng)目耗資300萬元。

編譯 |  芯東西 張昀

編輯 |  高歌

芯東西3月24日消息,據(jù)歐洲媒體eeNews Europe 3月22日報(bào)道,法國研究人員受昆蟲啟發(fā),正在開發(fā)一種混合處理架構(gòu)的AI芯片,耗資300萬歐元(約合2103.72萬人民幣)。

該項(xiàng)目由法國研究機(jī)構(gòu)CEA-Leti的頂尖科學(xué)家和Edge AI(邊緣人工智能)項(xiàng)目協(xié)調(diào)員Elisa Vianello領(lǐng)導(dǎo),模仿蟋蟀的感知和神經(jīng)系統(tǒng)集成不同的存儲(chǔ)技術(shù),以降低能耗、提升速率,并應(yīng)用于消費(fèi)機(jī)器人、植入式醫(yī)療診斷微芯片以及可穿戴電子設(shè)備。

一、模仿蟋蟀,構(gòu)建新納米系統(tǒng)

AI處理器以及存儲(chǔ)器之間的數(shù)據(jù)傳輸,很難突破功率和能耗方面的瓶頸。英國AI芯片獨(dú)角獸Graphcore和美國芯片創(chuàng)企Cerebras均有存內(nèi)計(jì)算和高度集成的AI處理器,它們已經(jīng)解決了這種數(shù)據(jù)傳輸?shù)哪芎暮退俾蕟栴}。但這種方法需要采用存內(nèi)計(jì)算和高度集成的AI處理器,還需要高密度、高分辨率、具有無限耐用性的非易失性存儲(chǔ)器。

Elisa Vianello稱,蟋蟀能夠根據(jù)遲緩的、不精確的、不可靠的神經(jīng)元以及突觸做出準(zhǔn)確的決定,以躲避捕食者。Elisa Vianello還說道,CEA-Leti的研究人員發(fā)現(xiàn)蟋蟀的感覺和神經(jīng)系統(tǒng)中存在多種類似存儲(chǔ)的功能,通過結(jié)合這些不同的功能,蟋蟀的內(nèi)部系統(tǒng)表現(xiàn)了驚人的性能和能源效率。

CEA-Leti的項(xiàng)目從蟋蟀中汲取靈感,放寬了內(nèi)存芯片存儲(chǔ)密度以及可靠性方面的硬件要求,將結(jié)合基于貝葉斯推理的混合引擎(Bayesian Inference engine)和局部脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊(local spiking neural network module),進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理。

Vianello團(tuán)隊(duì)的AI芯片將使用其科學(xué)家們開發(fā)的確定性、概率性、易失性和非易失性存儲(chǔ)器。同時(shí),該項(xiàng)目構(gòu)建了科學(xué)家們需要的新納米系統(tǒng),以便科學(xué)家們學(xué)習(xí)有限的、偏離期望值的數(shù)據(jù)(噪聲數(shù)據(jù))。

二、構(gòu)建混合突觸,集成不同的存儲(chǔ)技術(shù)

CEA-Leti團(tuán)隊(duì)旨在制造出物理納米級(jí)存儲(chǔ)設(shè)備網(wǎng)絡(luò)。該團(tuán)隊(duì)希望把昆蟲生物學(xué)原理轉(zhuǎn)化為物理原理,從而學(xué)習(xí)有限的噪聲數(shù)據(jù),比如攝像機(jī)、雷達(dá)傳感器、心電圖(ECG)、肌電圖(EMG)、生物阻抗流中的不同傳感器實(shí)時(shí)測量的數(shù)據(jù),以及可能通過腦電圖傳感器(EEG)和神經(jīng)探測器測量的大腦信號(hào)。

但是,目前還不存在理想的存儲(chǔ)。Vianello說道,他們項(xiàng)目的目的是構(gòu)建一個(gè)混合突觸,共同集成不同的存儲(chǔ)技術(shù)。

CEA-Leti的副主任兼首席技術(shù)官Jean-René Lequepeys稱,Vianello的工作為更節(jié)能的嵌入式智能網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)開辟了新的研究視角。這是一項(xiàng)真正的技術(shù)和應(yīng)用突破,從生活中汲取靈感,而且將新一代非易失性存儲(chǔ)器結(jié)合了微電子的最新發(fā)展。Jean-René Lequepeys還說道,這項(xiàng)研究工作完全符合研究所的優(yōu)先事項(xiàng),而且很有可能是全球首發(fā),同時(shí)很可能帶來巨大的商業(yè)機(jī)會(huì)。

以模仿蟋蟀的感知和神經(jīng)系統(tǒng)集成不同的存儲(chǔ)技術(shù)為例,CEA-Leti研究的其他項(xiàng)目將昆蟲視覺作為激發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片的靈感。

結(jié)語:“昆蟲”靈感正啟發(fā)混合AI芯片

由于蟋蟀的感覺和神經(jīng)系統(tǒng)有多種類似存儲(chǔ)的功能,其反應(yīng)十分敏捷。將昆蟲的生物學(xué)原理應(yīng)用在AI芯片設(shè)計(jì)當(dāng)中,或能放寬存儲(chǔ)密度以及可靠性方面的硬件要求。

在AI芯片開發(fā)中,科學(xué)家們模仿、應(yīng)用昆蟲的其他生物學(xué)特性,可能會(huì)有新的技術(shù)突破。

來源:eeNews Europe

本文為轉(zhuǎn)載內(nèi)容,授權(quán)事宜請聯(lián)系原著作權(quán)人。

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受蟋蟀啟發(fā),科學(xué)家研制混合AI芯片,耗資300萬歐元

法國研究人員受昆蟲啟發(fā),正在開發(fā)一種混合AI芯片,該項(xiàng)目耗資300萬元。

編譯 |  芯東西 張昀

編輯 |  高歌

芯東西3月24日消息,據(jù)歐洲媒體eeNews Europe 3月22日報(bào)道,法國研究人員受昆蟲啟發(fā),正在開發(fā)一種混合處理架構(gòu)的AI芯片,耗資300萬歐元(約合2103.72萬人民幣)。

該項(xiàng)目由法國研究機(jī)構(gòu)CEA-Leti的頂尖科學(xué)家和Edge AI(邊緣人工智能)項(xiàng)目協(xié)調(diào)員Elisa Vianello領(lǐng)導(dǎo),模仿蟋蟀的感知和神經(jīng)系統(tǒng)集成不同的存儲(chǔ)技術(shù),以降低能耗、提升速率,并應(yīng)用于消費(fèi)機(jī)器人、植入式醫(yī)療診斷微芯片以及可穿戴電子設(shè)備。

一、模仿蟋蟀,構(gòu)建新納米系統(tǒng)

AI處理器以及存儲(chǔ)器之間的數(shù)據(jù)傳輸,很難突破功率和能耗方面的瓶頸。英國AI芯片獨(dú)角獸Graphcore和美國芯片創(chuàng)企Cerebras均有存內(nèi)計(jì)算和高度集成的AI處理器,它們已經(jīng)解決了這種數(shù)據(jù)傳輸?shù)哪芎暮退俾蕟栴}。但這種方法需要采用存內(nèi)計(jì)算和高度集成的AI處理器,還需要高密度、高分辨率、具有無限耐用性的非易失性存儲(chǔ)器。

Elisa Vianello稱,蟋蟀能夠根據(jù)遲緩的、不精確的、不可靠的神經(jīng)元以及突觸做出準(zhǔn)確的決定,以躲避捕食者。Elisa Vianello還說道,CEA-Leti的研究人員發(fā)現(xiàn)蟋蟀的感覺和神經(jīng)系統(tǒng)中存在多種類似存儲(chǔ)的功能,通過結(jié)合這些不同的功能,蟋蟀的內(nèi)部系統(tǒng)表現(xiàn)了驚人的性能和能源效率。

CEA-Leti的項(xiàng)目從蟋蟀中汲取靈感,放寬了內(nèi)存芯片存儲(chǔ)密度以及可靠性方面的硬件要求,將結(jié)合基于貝葉斯推理的混合引擎(Bayesian Inference engine)和局部脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊(local spiking neural network module),進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理。

Vianello團(tuán)隊(duì)的AI芯片將使用其科學(xué)家們開發(fā)的確定性、概率性、易失性和非易失性存儲(chǔ)器。同時(shí),該項(xiàng)目構(gòu)建了科學(xué)家們需要的新納米系統(tǒng),以便科學(xué)家們學(xué)習(xí)有限的、偏離期望值的數(shù)據(jù)(噪聲數(shù)據(jù))。

二、構(gòu)建混合突觸,集成不同的存儲(chǔ)技術(shù)

CEA-Leti團(tuán)隊(duì)旨在制造出物理納米級(jí)存儲(chǔ)設(shè)備網(wǎng)絡(luò)。該團(tuán)隊(duì)希望把昆蟲生物學(xué)原理轉(zhuǎn)化為物理原理,從而學(xué)習(xí)有限的噪聲數(shù)據(jù),比如攝像機(jī)、雷達(dá)傳感器、心電圖(ECG)、肌電圖(EMG)、生物阻抗流中的不同傳感器實(shí)時(shí)測量的數(shù)據(jù),以及可能通過腦電圖傳感器(EEG)和神經(jīng)探測器測量的大腦信號(hào)。

但是,目前還不存在理想的存儲(chǔ)。Vianello說道,他們項(xiàng)目的目的是構(gòu)建一個(gè)混合突觸,共同集成不同的存儲(chǔ)技術(shù)。

CEA-Leti的副主任兼首席技術(shù)官Jean-René Lequepeys稱,Vianello的工作為更節(jié)能的嵌入式智能網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)開辟了新的研究視角。這是一項(xiàng)真正的技術(shù)和應(yīng)用突破,從生活中汲取靈感,而且將新一代非易失性存儲(chǔ)器結(jié)合了微電子的最新發(fā)展。Jean-René Lequepeys還說道,這項(xiàng)研究工作完全符合研究所的優(yōu)先事項(xiàng),而且很有可能是全球首發(fā),同時(shí)很可能帶來巨大的商業(yè)機(jī)會(huì)。

以模仿蟋蟀的感知和神經(jīng)系統(tǒng)集成不同的存儲(chǔ)技術(shù)為例,CEA-Leti研究的其他項(xiàng)目將昆蟲視覺作為激發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片的靈感。

結(jié)語:“昆蟲”靈感正啟發(fā)混合AI芯片

由于蟋蟀的感覺和神經(jīng)系統(tǒng)有多種類似存儲(chǔ)的功能,其反應(yīng)十分敏捷。將昆蟲的生物學(xué)原理應(yīng)用在AI芯片設(shè)計(jì)當(dāng)中,或能放寬存儲(chǔ)密度以及可靠性方面的硬件要求。

在AI芯片開發(fā)中,科學(xué)家們模仿、應(yīng)用昆蟲的其他生物學(xué)特性,可能會(huì)有新的技術(shù)突破。

來源:eeNews Europe

本文為轉(zhuǎn)載內(nèi)容,授權(quán)事宜請聯(lián)系原著作權(quán)人。