今日頭條
官方微信
官方抖音
資訊頻道一個國際研究團隊設計并制造了一種直接在內存中運行計算的芯片，可運行各種人工智能（AI）應用，而且它能在保持高精度的同時，僅消耗通用AI計算平臺所耗能量的一小部分，兼具高效率和通用性。相關研究發表在最近的《自然》雜志上。
這款名為NeuRRAM的神經形態芯片使AI離在與云斷開的廣泛邊緣設備上運行又近了一步。在云中，AI計算可隨時隨地執行復雜的認知任務，而不需要依賴與中央服務器的網絡連接。從智能手表到虛擬現實（VR）耳機、智能耳機、工廠中的智能傳感器和用于太空探索的漫游車，其應用比比皆是，遍及世界的每一個角落和人類生活的方方面面。
NeuRRAM芯片的能效不僅是目前最先進的“內存計算”芯片（一種在內存中運行計算的創新混合芯片）的兩倍，而且它提供的結果也與傳統數字芯片一樣準確。傳統的AI平臺要龐大得多，通常受限于使用在云中運行的大型數據服務器。
此外，NeuRRAM芯片具有高度的通用性，支持多種不同的神經網絡模型和架構。因此，該芯片可用于許多不同的應用，包括圖像識別和重建以及語音識別。
目前，AI計算既耗電又昂貴。邊緣設備上的大多數AI應用程序都涉及將數據從設備移動到云端，AI在云端對其進行處理和分析，然后將結果移回設備。
通過降低邊緣AI計算所需的功耗，這款NeuRRAM芯片可帶來更強大、更智能、更易于訪問的邊緣設備和更智能的制造。它還可帶來更好的數據隱私，因為將數據從設備傳輸到云會帶來更高的安全風險。
研究人員通過一種名為能量延遲乘積（EDP）的方法來測量芯片的能效。EDP結合了每次操作所消耗的能量和完成操作所需的時間。通過這一措施，NeuRRAM芯片實現了比目前最先進芯片高7—13倍的計算密度。
研究人員在芯片上運行各種人工智能任務。它在手寫數字識別任務上準確率達到99%，在圖像分類任務上達到85.7%，在谷歌語音命令識別任務上達到84.7%。此外，該芯片還在圖像恢復任務中減少了70%的圖像重建誤差。這些結果可以與現有的數字芯片相媲美，后者在相同的精度下執行計算，但大大節省了能源。
來源：科技日報
北京市公安局海淀分局備案號：11010802023656號