MIT研发168核心深度学习芯片Eyeriss

2016-02-14 09:50:00
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        随着人工智能(AI)应用越发热门,相关的研究也纷纷挑战我们的既有认知。麻省理工学院(MIT)的研究团队日前发布了一款可进行深度学习(deep learning)的芯片“Eyeriss”,可直接在移动设备上,执行如人脸辨识等人工智能演算法,且不需透过链接网络来处理资料,该芯片就能直接完成演算。


        MIT 在日前的国际固态电路大会(International Solid State Circuits Conference,ISSCC)发布 Eyeriss 芯片,MIT 表示,该芯片内建 168 个核心,专门用来部署神经网络(neural network),效能为一般移动GPU的 10 倍,也因其效能高,不需透过网络处理资料,就能在移动设备上直接执行人工智能演算法。其具有辨识人脸、语言的能力,可应用在智能手机、穿戴式设备、机器人、自动驾驶车与其他物联网应用设备上。


        深度学习通常需要大量的电脑运算才能处理,而能在个人电脑或移动设备上执行绘图运算工作的 GPU,便是能够完成深度学习运算的处理器。不过,GPU 在进行运算处理的同时,就像一头巨兽一般,会吃掉大量的电力,也因此不太可能在移动设备上进行深度学习运算,只能将未处理过的资料先经过移动设备收集过后,上传到网络,透过强大的 GPU 服务器来运算,再将运算结果透过网络传回移动设备。

        而 MIT 研究出的 Eyeriss 芯片之所以能大量提升效能,关键便在于最小化 GPU 核心和内存之间交换资料的频率(此运作过程通常会消耗大量的时间与能量),且一般 GPU 内的核心通常共享单一内存,但 Eyeriss 的每个核心拥有属于自己的内存。

        此外,Eyeriss 芯片还能在将资料传送到每一个核心之前,先进行资料压缩,且每一个核心都能立即与邻近的核心直接沟通,因此若需要共享资料,核心们不需要透过主要内存就能传递。

        除了 MIT 外,还有其他科技大厂也在研发深度学习芯片,如高通、英特尔、Nvidia 等。

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updated: 2021-09-22 02:27:53