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神經(jīng)模態(tài)芯片發(fā)展的方向

lviY_AI_shequ ? 來(lái)源:YXQ ? 2019-08-09 18:48 ? 次閱讀

神經(jīng)模態(tài)芯片的發(fā)展方向首先是規(guī)模化,即擴(kuò)大神經(jīng)元的規(guī)模,這也是Intel和IBM等大廠主要押注的方向。

如果我們回顧深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程,我們會(huì)發(fā)現(xiàn)其實(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理早在上世紀(jì)60年代就已初見(jiàn)雛形,但是由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)量不夠以及算力不夠,因此直到2012年才被人們重新發(fā)現(xiàn),并且發(fā)現(xiàn)了眾多之前完全沒(méi)有想到的應(yīng)用場(chǎng)景和市場(chǎng)。對(duì)于神經(jīng)模態(tài)計(jì)算,大廠押注的也是類(lèi)似的情況:神經(jīng)模態(tài)計(jì)算的原理看起來(lái)是正確的(尤其是今天深度學(xué)習(xí)已經(jīng)獲得了很大的成功,那么基于相似原理的神經(jīng)模態(tài)計(jì)算應(yīng)該不會(huì)很不靠譜),目前或許只要把神經(jīng)元的數(shù)量和神經(jīng)突觸連接數(shù)量跨過(guò)一個(gè)閾值(就像當(dāng)年AlexNet跨過(guò)網(wǎng)絡(luò)深度的門(mén)檻一樣),那么神經(jīng)模態(tài)計(jì)算就有可能爆發(fā)出巨大的能量,甚至遠(yuǎn)超之前的想象。這次Intel發(fā)布的超過(guò)八百萬(wàn)神經(jīng)元的Pohoiki Beach系統(tǒng)顯然就是在往規(guī)模化的方向大力發(fā)展。

根據(jù)Intel的官方消息,下一步將繼續(xù)發(fā)布神經(jīng)元數(shù)量更大的Pohoiki Spring計(jì)劃,可見(jiàn)Intel是在往大規(guī)模神經(jīng)模態(tài)計(jì)算的方向大力推進(jìn)。

除了發(fā)展規(guī)模化之外,另一個(gè)方向就是利用神經(jīng)模態(tài)計(jì)算低功耗和低延遲的特點(diǎn)并進(jìn)一步優(yōu)化芯片設(shè)計(jì)來(lái)開(kāi)發(fā)出高能效比低延遲的芯片。這類(lèi)芯片或許神經(jīng)元數(shù)量不多,但是可以實(shí)現(xiàn)非常低的功耗和非常好的能效比,從而可以部署在傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)無(wú)法部署的場(chǎng)景。事實(shí)上,目前如何高效訓(xùn)練大規(guī)模神經(jīng)模態(tài)神經(jīng)元的算法還沒(méi)有找到,因此在現(xiàn)有訓(xùn)練框架的基礎(chǔ)下,或許優(yōu)先把能效比做到極致是比把神經(jīng)元數(shù)量做大更接地氣的方向。

瑞士蘇黎世理工大學(xué)的Giacomo Indiveri教授就是這個(gè)方向的代表性人物,研究組在十?dāng)?shù)年內(nèi)已經(jīng)發(fā)表了多篇電路和系統(tǒng)論文,其研發(fā)的芯片作為歐洲神經(jīng)模態(tài)計(jì)算研究的代表性工作在2018年ISSCC主題演講中被重點(diǎn)介紹。

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