神经网络同时将功耗消浸94%至95%

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神经网络同时将功耗消浸94%至95%

2019-05-21 16:25栏目:科技报

  Biswas和Chandrakasan的商酌证据了这一预测。正在实习中,他们正在古板策画机上运转神经收集的完备完成,并正在其芯片上运转二进制当量等效物。他们的芯片结果平凡正在古板收集的2%到3%之间。

  可是神经收集很大,并且它们的策画能量聚集,以是它们关于手持设置来说并不是很适用。人人半依赖神经收集的智高手机利用序次只需将数据上传到互联网任事器,互联网任事器会对其举行处分并将结果发送反击机。

  “因为这些机械进修算法需求这么众的策画,这种数据的来回传输是能量消磨的首要片面。但这些算法所做的策画能够简化为一个特定的操作,称为点积。咱们的伎俩是,咱们是否能够正在内存中完成这​​种点积效用,如此您就不需求来回传输这些数据了?“

  神经收集是一种空洞:“节点”只是存储正在策画机内存中的权重。策画点积平凡涉及从存储器中提取权重,获取闭连数据项,将两者相乘,将结果存储正在某处,然后对节点的每个输入反复操作。鉴于神经收集将拥罕睹千以至数百万个节点,这便是要转移的洪量数据。

  所以,芯片能够正在一个举措入彀算众个节点的点积 - 一次16个,正在原型中 - 而不是正在每个策画中正在处分器和存储器之间穿梭。

  神经收集平凡陈设成层。收集的一层中的单个处分节点平凡将从下面的层中的若干节点接纳数据,并将数据转达到上面的层中的若干节点。节点之间的每个相连都有我方的“权重”,它暗示一个节点的输出鄙人一个节点实践的策画中将饰演的脚色有众大。培训收集是设定权重的题目。

  “通用途理器模子是芯片的某些片面有一个存储器,芯片的另一片面有一个处分器,当你举行这些策画时,你能够正在它们之间来展转移数据,”Avishek Biswas说。麻省理工学院电气工程和策画机科学专业的商酌生,指导了新芯片的开辟。

  现正在,麻省理工学院的商酌职员开辟出一种专用芯片,可将神经收集策画的速率普及三到七倍,同时将功耗消浸94%至95%。这能够使正在智高手机上当地运转神经收集以至将它们嵌入家用电器中变得凿凿可行。

  体系的闭节之一是总共权重都是1或-1。这意味着它们能够行动方便的开闭正在存储器自己内完成,这些开闭能够闭合电道或维系开道。比来的外面事业注明,仅运用两个砝码锻炼的神经收集该当遗失很少的正确性 - 大约正在1%到2%之间。

  Biswas和他的论文照管,麻省理工学院工程学院院长Anantha Chandrakasan和Vannevar Bush电气工程和策画机科学教诲正在Biswas本周正在邦际固态电道集会上颁发的论文中形容了新芯片。

  正在芯片中,节点的输入值被转换为电压,然后乘以合意的权重。仅将组合电压转换回数字暗示并存储以供进一步处分。

  从下面的层中的众个节点接纳数据的节点将每个输入乘以相应相连的权重并对结果乞降。该操作 - 乘法的总和 - 是点积的界说。要是点积超出某个阈值,则节点将通过与其自己权重的相连将其传输到下一层中的节点。

  人工智能体系(如语音或面部识别序次)的最新发展来自神经收集,即通过领会洪量锻炼数据来进修实践使命的方便消息处分器的聚集互连网格。

  可是这一系列操作只是对大脑中爆发的事务的数字近似,此中沿着众个神经元流传的信号正在“突触”或神经元束之间的间隙处相遇。神经元的激勉速度和穿过突触的电化学信号对应于数据值和权重。麻省理工学院商酌职员的新芯片通过更老诚地复制大脑来普及恶果。