【IC设计】MIT超节能神经网络芯片加速移动AI运算人工智能(AI)系统的进步受到神经网络影

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【IC设计】MIT超节能神经网络芯片加速移动AI运算--人工智能(AI)系统的进步受到神经网络影响，大多数依赖神经网络的手机应用程序(App)本质上是将信息传递给网络服务器，藉网络服务器进行处理，再将运算结果发送回行动装置。麻省理...---傻大方资讯防抓取设置

人工智能(AI)系统的进步受到神经网络影响，大多数依赖神经网络的手机应用程序(App)本质上是将信息传递给网络服务器，藉网络服务器进行处理，再将运算结果发送回行动装置。麻省理...

人工智能(AI)系统的进步受到神经网络影响，大多数依赖神经网络的手机应用程序(App)本质上是将信息传递给网络服务器，藉网络服务器进行处理，再将运算结果发送回行动装置。麻省理工学院(MIT)研究人员研发一款特殊芯片，将神经网络运算速度提高3~7倍，同时降低94~95%的功率消耗，让手机甚至家电本身也能直接运行神经网络系统，减少以远程服务器协助运算的限制。

据MIT News与Tech Explorist报导，神经网络在协助脸部及语音辨识等AI技术方面功不可没，然而神经网络不仅较占空间且运算过程也较为耗电，使得智能型手机等行动装置在导入神经网络技术上，面临降低装置电池续航力挑战。带领新款芯片开发的MIT电气工程和计算机科学研究生Avishek Biswas表示，通用处理器模型是芯片内部有一部分为存储器，另一部分则是处理器，在执行行动数据运算时，数据会在两方之间来回移动。

由于机器学习算法需要大量运算，所以数据来回传输很耗能，但这些算法所做的运算可以简化为一个特定的操作，称为点积(dot product)。研究人员在存储器中实现这种点积功能，不需要来回传输这些数据。

Biswas近期发表的论文指出，神经网络通常分为许多层，在神经网络其中一层的单一处理节点，一般会从下方层接收到来自几个节点的数据，并传送数据至上层的几个节点，每个节点之间的连结有其自己的权重(weight)，标志下层节点传送的数据对上层节点的运算有多大影响，而训练神经网络的过程就是在设定这些权重上。

一旦一个节点获得从下层多个节点传来的数据，便会将每个数据乘上权重并加总之，这就是一个「点积」的运算，若「点积」的结果超过某个定值，就会被传送至下一层的节点，下一层节点也会以其自有权重相乘并加总。神经网络即此一运算法的抽象化体现，节点就是储存在计算机存储器中的权重。

「点积」的运算通常包含从存储器中提取权重及相关数据项目，将这两数据相乘再储存该结果于某处，再重复此一运算过程至完成为止，但由于一个神经网络有着数千或甚至数百万个节点，因此会有大量数据要进行移动。

此次MIT研究团队是模仿人类大脑活动模式开发出上述专用芯片，芯片中一个节点的输入值被转换成电压，再以适当权重相乘，将相乘后的结果相加的过程，就是将这些电压组合的过程，只有被组合的电压才能被转换成数码化的数据，并储存供进一步处理之用。因此这款芯片能够为多个节点计算「点积」，如在原型样式芯片中，能够一次为16个节点进行计算。

IBM人工智能副总裁Dario Gil表示，这是一款用于深度学习应用，基于静态随机存取存储器(SRAM)的内部类比运算，并相当有前景的实际演示。结果显示存储器阵列卷积操作的高能效执行，肯定会为将来物联网(IoT)应用中更复杂的卷积神经网络运算开辟更多可能性。

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