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[導讀]由于,人工智能(AI)擔負工作與目前大多數(shù)計算機的運算工作有些不同。然而,AI隱含著分析預測、推理、直觀的能力與功能。實時是最有創(chuàng)意的機器學習算法也受到現(xiàn)有機器硬件能力的束縛。

由于,人工智能(AI)擔負工作與目前大多數(shù)計算機的運算工作有些不同。然而,AI隱含著分析預測、推理、直觀的能力與功能。實時是最有創(chuàng)意的機器學習算法也受到現(xiàn)有機器硬件能力的束縛。因此,若要在AI方面取得長足進步,我們必須在硬件上進行改變,或是半導體材料上進行突破。演變從GPU開始,引入模擬設備(analog devices),然后演變成為具容錯性量子計算機(fault tolerant quantum computers)。

現(xiàn)在從大規(guī)模分布式深度學習算法應用于圖形處理器(GPU)開始將高速移動的數(shù)據(jù),達到最終理解圖像和聲音。DDL算法對視頻和音頻數(shù)據(jù)進行訓練,GPU越多表示學習速度越快。目前,IBM創(chuàng)下紀錄:隨著更多GPU加入能提升達到95%效率,就能識別750萬個圖像達到33.8%,使用256個GPU 于64個Minsky電源系統(tǒng)上。

自2009年以來,隨著GPU模型訓練從視頻游戲圖形加速器轉向深度學習,使分布式深度學習每年以約2.5倍的速度發(fā)展。所以IBM曾于2017年IEEE國際電子設備會議(2017 IEEE International Electron Devices Meeting)針對應用材料發(fā)表Semiconductor Futurescapes: New Technologies, New Solutions,談到需要開發(fā)哪些技術才能延續(xù)這種進步速度并超越GPU?

如何超越GPU

IBM研究公司認為,GPU的轉變分為三個階段進行:

1、首先將在短期內利用GPU和傳統(tǒng)的CMOS構建新的加速器以繼續(xù)進行;

2、其次將尋找利用低精密度和模擬設備(analog devices)來進一步降低功率和提高性能的方法;

3、然后進入量子計算時代,它可是一個機會,能提供全新的方法。

在CMOS上的加速器還有很多工作要做,因為機器學習模型可以容忍不精確的計算。正因為“學習”模型可以借助錯誤學習而發(fā)揮作用,然而,在銀行交易是無法容忍有一些許的錯誤。預估,精準運算快速的趨勢,到2022年每年以2.5倍在提高。所以,我們還有五年時間來突破模擬設備(analog devices),將數(shù)據(jù)移入和移出內存以降低深度學習網(wǎng)絡的訓練時間。因此,analog devices尋找可以結合內存和運算,對于類神經(jīng)演算的進展將是非常重要的。

類神經(jīng)演算如同模擬腦細胞。神經(jīng)元(neurons) 結構相互連接以低功率訊號突破von-Neumann的來回瓶頸(von-Neumann’s back-and-forth bottleneck),使這些訊號直接在神經(jīng)元之間傳遞,以實現(xiàn)更高效的計算。美國空軍研究實驗室正在測試IBM TrueNorth神經(jīng)突觸系統(tǒng)的64芯片數(shù)組,專為深度神經(jīng)網(wǎng)絡推理和挖掘信息而設計。該系統(tǒng)使用標準CMOS,但僅消耗10瓦的能量來驅動其6400萬個神經(jīng)元和160億個突觸。

但相變化內存(phase change memory)是下一代內存材料,可能是針對深度學習網(wǎng)絡優(yōu)化的首款仿真器件。

進入量子時代 (quantum)

據(jù)IBM公司的研究論文,在Nature Quantum Information中展示了機器學習中量子的優(yōu)勢證明(“Demonstration of quantum advantage in machine learning”),展示了只有五個超導量子位處理器,量子運算能夠穩(wěn)定減少達100倍運算步驟,并且比非量子運算更能容忍干擾的信息。

IBM Q的商業(yè)系統(tǒng)現(xiàn)在有20個量子位,并且原型50個量子位設備正在運行。它的平均時間為90μs,也是以前系統(tǒng)的兩倍。但是容錯系統(tǒng)在今天的機器上顯示出明顯的量子優(yōu)勢。同時,試驗新材料(如銅相通的替代品)是關鍵 - IBM及其合作伙伴在IEDM上推出的其他關鍵芯片改進,以推進所有運算平臺,從von Neumann到類神經(jīng)及量子。

解決處理器到儲存器的連接和帶寬瓶頸,將為AI帶來新的儲存器架構,最終可能導致邏輯和儲存器制造過程技術之間的融合。IBM的TrueNorth推理芯片就是這種新架構的一個例子,其中每個神經(jīng)元都可以存取自己的本地儲存器,并且不需要脫機存取儲存器。

借助訓練和推理形式的AI運算,必須推向邊緣裝置上(edge devices),例如:手機、智能手表等。因此,這將興起由計算設備組成的網(wǎng)絡系統(tǒng)。大多數(shù)這樣的邊緣裝置會受到功率和成本的限制,所以他們的計算需求可能只能透過高度優(yōu)化的ASIC來滿足?,F(xiàn)在,傳統(tǒng)無晶圓廠半導體公司是否有能力提供這類型的ASIC或是否由AI芯片新創(chuàng)公司例如云端服務提供商,由誰主導目前還為時過早。

備注:*馮諾伊曼架構(von Neumann bottleneck):是一種將程序指令內存和數(shù)據(jù)存儲器合并在一起的計算機設計概念架構,因此也隱約指出將儲存裝置與中央處理器分開的概念。在CPU與內存之間的流量(數(shù)據(jù)傳輸率)與內存的容量相比起來相當小,在現(xiàn)代計算機中,流量與CPU的工作效率相比之下非常小。當CPU需要在巨大的數(shù)據(jù)上執(zhí)行一些簡單指令時,數(shù)據(jù)流量就成了整體效率非常嚴重的限制,CPU將會在數(shù)據(jù)輸入或輸出內存時閑置。由于CPU速度遠大于內存讀寫速率,因此瓶頸問題越來越嚴重。

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