技術(shù)升級提升競爭力,行業(yè)轉(zhuǎn)型增強優(yōu)勢,安全芯片行業(yè)企業(yè)如何選擇?
在一個供大于求的需求經(jīng)濟時代,企業(yè)成功的關(guān)鍵就在于,是否能夠在需求尚未形成之時就牢牢地鎖定并捕捉到它。那些成功的公司往往都會傾盡畢生的精力及資源搜尋產(chǎn)業(yè)的當前需求、潛在需求以及新的...
該芯片基于內(nèi)存計算技術(shù),旨在克服處理器需要花費大量時間和能量從內(nèi)存中獲取數(shù)據(jù)的主要瓶頸,通過直接在內(nèi)存中執(zhí)行計算,提高速度和效率。
通過改變計算的基本屬性,美國普林斯頓大學(xué)研究人員日前打造的一款專注于人工智能系統(tǒng)的新型計算機芯片,可在極大提高性能的同時減少能耗需求。
該芯片基于內(nèi)存計算技術(shù),旨在克服處理器需要花費大量時間和能量從內(nèi)存中獲取數(shù)據(jù)的主要瓶頸,通過直接在內(nèi)存中執(zhí)行計算,提高速度和效率。芯片采用了標準編程語言,在依賴高性能計算且電池壽命有限的手機、手表或其他設(shè)備上特別有用。
研究人員表示,對于許多應(yīng)用而言,芯片的節(jié)能與性能提升同樣重要,因為許多人工智能應(yīng)用程序?qū)⒃谟梢苿与娫捇蚩纱┐麽t(yī)療傳感器等電池驅(qū)動的設(shè)備上運行。這也是對可編程性的需求所在。
經(jīng)典計算機體系結(jié)構(gòu)將處理數(shù)據(jù)的中央處理器與存儲數(shù)據(jù)的內(nèi)存分離,很多計算機的能耗用于來回轉(zhuǎn)移數(shù)據(jù)。新芯片考慮在架構(gòu)級別而不是晶體管級別來突破摩爾定律的局限。但創(chuàng)建這樣一個系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)是,內(nèi)存電路要設(shè)計得盡可能密集,以便打包大量數(shù)據(jù)。
研究團隊使用電容器來解決上述問題,電容器可比晶體管在更密集的空間內(nèi)進行計算,還可非常精確地制作在芯片上。新設(shè)計將電容器與芯片上的靜態(tài)隨機存取存儲器(SRAM)的傳統(tǒng)單元配對。電容器和SRAM的組合用于對模擬(非數(shù)字)域中的數(shù)據(jù)進行計算。這種內(nèi)存電路可按照芯片中央處理單元的指令執(zhí)行計算。
實驗室測試表明,該芯片的性能比同類芯片快幾十到幾百倍。研究人員稱,其已將內(nèi)存電路集成到可編程處理器架構(gòu)中。“如果以前的芯片是強大的引擎,新芯片就是整車?!?/p>
普林斯頓大學(xué)研制的新芯片主要用于支持為深度學(xué)習(xí)推理算法設(shè)計的系統(tǒng),這些算法允許計算機通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集來制定決策和執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù)。深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)可指導(dǎo)自動駕駛汽車、面部識別系統(tǒng)和醫(yī)療診斷軟件。
相關(guān)閱讀:促進AI商業(yè)應(yīng)用 德國投入人工智能研發(fā)30億歐元
近日德國政府宣布,將撥款30億歐元用于人工智能技術(shù)的研發(fā)工作。此舉也是為了縮小德國在軟件引導(dǎo)創(chuàng)新方面與美國和亞洲之間的差距。從路透社得到的一份關(guān)于“德國制造人工智能”的報告草案中可以看到,直到2025年,德國在人工智能方面投入的研發(fā)經(jīng)費總額。由此可以看出,人工智能及數(shù)字技術(shù)給德國傳統(tǒng)的出口導(dǎo)向性制造業(yè)已經(jīng)構(gòu)成了挑戰(zhàn),而德國正在為此擔憂。
在這份報告中還特意提到了人工智能帶來的“社會政策和勞動力”影響,這也表明,德國作為一個重視隱私保護的國家,對于短期內(nèi)可能發(fā)生的技術(shù)變革從而能夠顛覆當前社會的模式也感到了緊張。
報告稱:“我們希望促進人工智能在商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用。然而,這種有著深遠影響的技術(shù)必須被放在保護社會基本價值和個人權(quán)利的框架內(nèi)?!?/p>
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