芯片是非常重要的電子器件之一，我們的手機和電腦等設(shè)備中都有芯片。為增進大家對芯片的認識，本文將對AI芯片的原理，以及AI芯片的重新配置予以介紹。如果你對芯片或是AI芯片具有興趣，不妨和小編一起繼續(xù)往下閱讀哦。

一、AI芯片及其原理

AI芯片也被稱為AI加速器或計算卡，即專門用于處理人工智能應(yīng)用中的大量計算任務(wù)的模塊(其他非計算任務(wù)仍由CPU負責(zé))。當(dāng)前，AI芯片主要分為 GPU 、FPGA 、ASIC。

廣義上講，能運行AI算法的，似乎都可以叫AI芯片。這種AI芯片和其他soc芯片也沒什么區(qū)別。其實，目前任何有編程能力的cpu芯片都可以執(zhí)行AI算法，只是效率不同的問題。即使一顆386，也可以跑個CNN算法，做個語音識別任務(wù)，只是可能幾個月以后才有結(jié)果。這樣的芯片我們一般不好意思稱之為AI芯片。

AI的許多數(shù)據(jù)處理涉及矩陣乘法和加法。大量并行工作的GPU提供了一種廉價的方法，但缺點是更高的功率。具有內(nèi)置DSP模塊和本地存儲器的FPGA更節(jié)能，但它們通常更昂貴。

AI芯片該使用什么方法原理去實現(xiàn)，仍然眾說紛紜，這是新技術(shù)的特點，探索階段百花齊放，這也與深度學(xué)習(xí)等算法模型的研發(fā)并未成熟有關(guān)，即AI的基礎(chǔ)理論方面仍然存在很大空白。這是指導(dǎo)芯片如何設(shè)計的基本前提。因此，集中在如何更好的適應(yīng)已有的數(shù)據(jù)流式處理模式進行的芯片優(yōu)化設(shè)計。

技術(shù)手段方面AI市場的第一顆芯片包括現(xiàn)成的CPU，GPU，F(xiàn)PGA和DSP的各種組合。雖然新設(shè)計正在由諸如英特爾、谷歌、英偉達、高通，以及IBM等公司開發(fā)，但還不清楚哪家的方法會勝出。似乎至少需要一個CPU來控制這些系統(tǒng)，但是當(dāng)流數(shù)據(jù)并行化時，就會需要各種類型的協(xié)處理器。

二、AI芯片能重新配置

想象一個更可持續(xù)的未來：你的手機、智能手表和其他可穿戴設(shè)備都不必為了更新?lián)Q代而被擱置或丟棄。相反，它們可使用最新的傳感器和處理器進行升級，這些設(shè)備可安裝在內(nèi)部芯片上，如同樂高積木一樣整合。美國麻省理工學(xué)院工程師采用類似樂高的設(shè)計，創(chuàng)建出一款可堆疊、可重新配置的人工智能(AI)芯片。這種芯片構(gòu)件可使設(shè)備保持最新狀態(tài)，同時減少電子浪費。相關(guān)研究發(fā)表在《自然·電子學(xué)》上。

新設(shè)計使用光而不是物理線來通過芯片傳輸信息。因此，可根據(jù)需要添加任意數(shù)量的計算層和光、壓力甚至氣味傳感器。研究人員稱其為類似樂高的可重構(gòu)AI芯片，因為它根據(jù)層的組合具有無限的可擴展性。

在新芯片設(shè)計中，研究人員將圖像傳感器與人工突觸陣列配對，訓(xùn)練每個突觸陣列識別某些字母——在本例中為M、I和T，團隊在每個傳感器和人工突觸陣列之間制造了一個光學(xué)系統(tǒng)，以實現(xiàn)層之間的通信，而無需物理連接，因此能以想要的方式自由地堆疊和添加芯片。

光電探測器可以構(gòu)成接收數(shù)據(jù)的圖像傳感器，并將數(shù)據(jù)傳輸?shù)较乱粚拥腖ED。當(dāng)信號(例如字母的圖像)到達圖像傳感器時，會刺激另一層光電探測器以及人工突觸陣列，該陣列根據(jù)入射LED光的圖案和強度對信號進行分類。

團隊據(jù)此制造了一個芯片，堆疊了3個圖像識別“塊”，每個“塊”包括一個圖像傳感器、光通信層和人工突觸陣列，用于對3個字母M、I或T中的一個進行分類。然后他們將隨機字母的像素化圖像照射到芯片并測量每個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)陣列響應(yīng)產(chǎn)生的電流。電流越大，意味著圖像確實是特定數(shù)組識別字母的可能性就越大。

這一設(shè)計展示了可堆疊性、可替換性以及將新功能插入芯片的能力。研究人員設(shè)想制作一個通用的芯片平臺，每一層都可像視頻游戲一樣單獨出售;或制作不同類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，比如圖像或語音識別，讓客戶選擇他們想要的，然后像樂高積木一樣添加到現(xiàn)有的芯片中。

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