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可编程忆阻器的盘算机首次亮相

作者:课课家教导 http://jscebj.com点击数:889发布时间:2019-07-31 21:11:15
大神带你学编程,欢迎选课

人工智能是包含十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,盘算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个重要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才干完成的复杂工作••。2017年12月,人工智能入选“2017年度中国媒体十大风行语”••。

人类历史上,第一个可编程忆阻器盘算机出身,不再需要将语音命令发送到云端进行解释,直接在智能手机上通过 AI 处理器完成,极大的加快响应时间••。

 人类历史上,第一个可编程忆阻器盘算机出身,不再需要将语音命令发送到云端进行解释,直接在智能手机上通过 AI 处理器完成,极大的加快响应时间••。在一些更加重视私密性的场景比如医疗设备中,具有更好的安全性和隐私性••。

你有没有想过,智能手机将来也有可能直接处理复杂的人工智能任务?要害在它:人类历史上,第一个可编程忆阻器盘算机••。

不仅仅是通过外部盘算机操作的忆阻器阵列,密歇根大学开发的这个可编程忆阻器盘算机,可以直接在小型¶••⊿能量受限的设备(如智能手机和传感器)上处理人工智能任务••。

也就是说,在未来,不再需要将语音命令发送到云端进行解释,直接在智能手机上通过 AI 处理器完成,极大的加快响应时间••。在一些更加重视私密性的场景比如医疗设备中,能够实现更好的安全性和隐私性••。

人工智能壮大的算力带来的负面影响之一就是巨额的能耗••。每个人都盼望在智能手机上安装 AI 处理器,但你确定不盼望手机一天充电 12 次••。

为什么忆阻器有利于机器学习

这里提到的忆阻器的高级盘算机组件,是具有存储器¶••⊿可变电阻的电阻器,可用作信息存储••。

由于忆阻器在同一地位存储和处理信息,因此它们可以解决掉盘算速度及功耗的杀手——内存和处理器之间的连接••。

这对于处理大批数据的机器学习算法尤其重要,例如辨认照片和视频中的对象,或预测哪些医院患者具有较高的沾染风险••。

如今,程序员已经习惯于在图形处理单元(GPU)而不是 CPU 上运行这些算法••。

“就功率和吞吐量而言,GPU¶••⊿定制的优化数字电路彩559被认为比 CPU 好 10 到 100 倍••。”Lu 说••。“忆阻器 AI 处理器可能会再好上 10 到 100 倍••。”

GPU 在机器学习任务中表现优良,因为它们有数千个小核心可以同时运行盘算••。忆阻器阵列则更进一步,每个忆阻器都能够独立进行盘算,一个内核里可以一次性履行数千次操作••。

本次用于实验的盘算机拥有超过 5800 个忆阻器••。而用于商业的话,可能包含数百万个••。

忆阻器阵列特别合适解决机器学习任务,这是因为机器学习算法将数据转换为向量••。例如,预测患者在医院的沾染风险时,该向量可以将存在沾染风险的因素以数字表现列出••。

然后,机器学习算法将这些“输入”向量,与在存储器中的“特点”向量进行比较••。如果匹配,则系统知道输入数据具有该特点••。向量存储在矩阵中,类似于数学电子表格,这些矩阵可以直接映射到忆阻器阵列上••。

更重要的是,当数据通过阵列反馈时,大部分数学处理通过忆阻器中的自然电阻产生,打消了将特点向量移入和移出存储器而导致的额外盘算••。这使得阵列在复杂的矩阵盘算中非常高效••。

早期的研究证明了忆阻器阵列有可能加速机器学习,但它们需要外部盘算元件才干运行••。

构建可编程忆阻器盘算机

为了构建第一台可编程忆阻器盘算机,Lu 的团队与U-M 的电子和盘算机工程副教授 Zhengya Zhang 和 Michael Flynn 教授一起设计了一个芯片,可以将忆阻器阵列与编程和运行所需的所有其他元件集成在一起••。

这些组件包含传统的数字处理器和通信通道,以及数字/模仿转换器,用作模仿忆阻器阵列和盘算机其余部分之间的解释器••。

然后,Lu 的团队将忆阻器阵列直接集成在U-M 的 Lurie Nanofabrication Facility 的芯片上••。他们还开发了将机器学习算法映射到忆阻器阵列的矩阵结构上的软件••。

该团队应用三种基础机器学习算法演示了该设备:

  • 感知机(Perceptron),用于对信息进行分类••。能够 100% 正确地辨认出不完善的希腊字母
  • 稀疏编码,压缩并分类数据,特别是图像••。盘算机能够找到最有效的方法来重建一组图像,并以 100% 的正确度辨认出其模式
  • 双层神经网络,旨在寻找复杂数据中的模式••。这个双层网络在乳腺癌筛查数据中找到了共性和差别因素,然后将每个病例分类为恶性或良性,正确率为 94.6%

扩大商业用处存在寻衅••。但 Lu 打算将这项技巧商业化••。该研究的标题是“完整集成的可重编程忆阻器-CMOS 系统,用于高效的乘法累加运算••。”

人工智能可以对人的意识¶••⊿思维的信息过程的模仿••。 人工智能是一门极富寻衅性的科学,从事这项工作的人必须懂得盘算机知识,心理学和哲学••。

 

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