依靠太阳能运行的人工智能芯片系统

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研究人员已经找到了一种方法,通过他们新开发的芯片系统来绕过人工智能技术的问题。

人工智能(AI)被用于许多需要处理大量数据的数据密集型应用,例如,在一些应用中,例如通过振动预测机器的寿命,监测患者的心脏活动,以及将面部识别功能纳入视频监控系统。与人工智能技术相关的挑战是,它们通常需要大量电力,而且在大多数情况下,必须永久连接到云,这带来了与数据保护、IT安全和能源使用有关的问题。

瑞士电子与微电子技术中心(CSEM)的研究人员开发了一种新型的片上系统,它运行在一个微型电池或小型太阳能电池上,并在边缘执行人工智能操作。这意味着操作是在芯片上本地执行的,而不是在云上。该系统是完全模块化的,可用于任何需要实时信号和图像处理的应用,特别是涉及敏感数据的应用。

这种新开发的芯片通过一种新的信号处理架构工作,将所需的功率降至最低。该体系结构由一个带有RISC-V处理器的ASIC芯片和两个紧密耦合的机器学习加速器组成:例如,一个用于人脸检测,另一个用于分类。第一个加速器是二叉决策树(BDT)引擎,它可以执行简单的任务,但不能进行识别操作。

“例如,当我们的系统用于面部识别应用时,第一个加速器将回答一些初步问题,如:图像中有人吗?如果是,他们的脸能看得见吗?CSEM芯片系统研究主管Stéphane Emery说。“如果我们的系统用于语音识别,第一个加速器将确定是否存在噪音,以及噪音是否与人的声音相符。但它不能识别特定的声音或文字——这就是第二个加速器的作用所在。”

第二个加速器是一个卷积神经网络(CNN)引擎,用于执行复杂的数据密集型任务,如识别。然而,它也消耗更多的能源。研究人员采用的新的数据处理方法大大降低了系统的功率需求,因为大多数时间只有第一个加速器在运行。

研究人员表示,他们的方法为新一代处理器设备打开了大门,这些处理器可以独立运行一年以上。该系统还降低了此类设备的安装和维护成本,使它们能够在难以更换电池的地方使用。

研究人员今年6月在京都举行的2021年超大规模集成电路研讨会上展示了他们的工作。


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