Der Weltweit Erste Heterogene Fusions-Gehirn-ähnliche Chip Ist Auf Dem Cover Von Nature
Heute hat ein Forschungsteam unter der Leitung der Tsinghua-Universität den weltweit ersten heterogenen Fusions-Computerchip „Tianji“ entwickelt, der einem Gehirn ähnelt und auf dem Cover der neuesten Ausgabe von Nature erschien. Dieser KI-Chip kann die beiden von der Informatik und der Neurowissenschaft dominierten Methoden integrieren, um eine allgemeine Plattform mit den Vorteilen beider zu entwickeln, was der Forschung und Entwicklung allgemeiner künstlicher Intelligenz einen Schritt näher kommt.
Es geht wieder um gehirnähnliches Computing und AGI, aber dieses Mal geht es um Natur Inländische Chips auf dem Cover des Magazins.
Heute,Forschungszentrum für Brain-Inspired Computing der Tsinghua-UniversitätEine von ihm geleitete Studie brachte einen bedeutenden Durchbruch in der Forschung an gehirnähnlichen Chips und brachte die Forschung zur künstlichen Intelligenz (AGI) einen großen Schritt voran.
Mitarbeiter mehrerer Forschungseinrichtungen haben gemeinsamDer erste heterogene Fusionshirn-ähnliche Computerchip,Es verknüpft traditionelles maschinelles Lernen und gehirnähnliche Computermethoden.
Dies ist auch deshalb ein Meilenstein, weil in Nature erstmals ein Artikel aus China in den Bereichen Chipherstellung und KI veröffentlicht wurde.
Warum ist es auf dem Cover von Nature?
Dieser Artikel trägt den Titel Heterogene Tianjic-Chiparchitektur für allgemeine künstliche IntelligenzDas Dokument stellt den Produktionsprozess und den Funktionsmechanismus des Chips „Tianji“ vor.
Titel des Papiers:Auf dem Weg zur künstlichen allgemeinen Intelligenz mit hybrider Tianjic-Chiparchitektur
Adresse: https://www.nature.com/articles/s41586-019-1424-8
Der Kernpunkt des Geheimnisses spiegelt sich inFusion.
In der AGI-Forschung gibt es zwei Denkschulen.Informatikorientierungund das andere istNeurowissenschaftlich orientiert.
Dies hat zur Entwicklung zweier unterschiedlicher Ansätze geführt. Eines davon ist das künstliche neuronale Netzwerk (ANN) gibt es einerseits gehirnähnliche Forschung, wie beispielsweise Pulsneuronale Netzwerke (SNN).
Die beiden Modelle wurden unabhängig voneinander entwickelt und verwendeten unterschiedliche Sprachen, Rechenprinzipien, Kodierungsmethoden und Szenarien. Bei der Entwicklung der AGI müssen jedoch die Vorteile beider Modelle genutzt werden.
Lange Zeit basierte die Hardware der beiden Modi auf unterschiedlichen Plattformen und war nur schwer miteinander kompatibel.
Um dieses Problem zu lösen, entwickelte das Forschungsteam eine Architektur, die die beiden Lösungen heterogen integriert, und schuf diesen paradigmenübergreifenden Computerchip, der dieses Problem perfekt löst.
Der Tianji-Chip verwendet eine Multi-Core-Architektur und rekonfigurierbare funktionale Kernmodule und unterstützt einen Datenfluss-Steuerungsmodus eines hybriden Codierungsschemas.
Es kann sich nicht nur an auf der Informatik basierende Algorithmen für maschinelles Lernen anpassen, sondern auch neuronale Computermodelle und mehrere von Gehirnprinzipien inspirierte Kodierungsschemata implementieren.
Was sind die Highlights dieser Studie?
Die Hauptinnovation des Chips spiegelt sich inFunktionaler Kern (FCore)Oberflächlich betrachtet umfasst FCore Axon-, Synapsen-, Dendriten-, Soma- und neuronale Router-Bausteine.
Durch den rekonfigurierbaren Fcore-Modus werden flexible Modellierungskonfigurationen und topologische Verbindungen erreicht, und die Kodierungsmethode kann zwischen den Modi ANN und SNN konvertiert werden, wodurchHeterogene neuronale Netzwerke.
FCore deckt auch die linearen Integrations- und nichtlinearen Transformationsvorgänge ab, die von den meisten ANNs und SNNs verwendet werden. Kann den Betrieb beider perfekt unterstützen.
Ein Tianji-Chip besteht aus 156 Der FCore besteht aus etwa 40.000 Neuronen und 10 Millionen Synapsen, wird in einem 28-Nanometer-Halbleiterprozess hergestellt und hat eine Fläche von 3,8×3,8 Quadratmillimeter.
Auch die Leistung des Tianji-Chips wurde stark verbessert. Es bietet mehr als 610 Gigabyte (GB) interne Speicherbandbreite pro Sekunde und kann beim Ausführen von ANNs eine Spitzenleistung von 1,28 TOPS erreichen.
Im Vergleich zur Leistung von GPUs ist der Durchsatz des Chips verbessert 1.6-100 Mal wird die Energieeffizienz verbessert 12-10000 mal.
Was will man mehr, ein Fahrrad?
Um die Anwendbarkeit des Chips und des Systems zu demonstrieren, bauten sie einenSelbstfahrendes Fahrrad, auf einem Tianji-Chip bereitgestellt und Betriebstests durchgeführt.
Diese unbemannte Fahrradplattform verfügt über Funktionen zur Spracherkennung, Zielerkennung und -verfolgung und kann Bewegungssteuerung, Hindernisvermeidung und autonome Entscheidungsfindung durchführen. Es ist eigentlich eine kompletteKleine gehirnähnliche Computerplattform.
Während des Experiments absolvierte das Fahrrad erfolgreich autonomes Fahren, wodurch die Machbarkeit der Lösung und des Chips bestätigt wurde.
Der Forscher Deng Lei sagte, dass die Spracherkennung, die autonome Entscheidungsfindung und die visuellen Trackingfunktionen des autonomen Fahrradsystems ein Modell verwenden, das das Gehirn simuliert.
Die Funktionen zur Zielerkennung, Bewegungssteuerung und Hindernisvermeidung verwenden Algorithmusmodelle des maschinellen Lernens.
Die scheinbar unglaubliche Fahrradvorführung machte auch mehr Menschen auf die Möglichkeit der Einführung künstlicher Intelligenz aufmerksam. Ihr nächster Schritt soll laut Berichten eine kommerzielle Nutzung sein.
Wird es mit Hilfe von Chips mit Superkräften eine künstliche Intelligenz (KI) geben?
In letzter Zeit sind häufig Informationen über Forschungen zu gehirnähnlichen Strukturen und künstlicher Intelligenz in die Öffentlichkeit gelangt.
Zunächst verkündete Musk neue Fortschritte bei der Gehirn-Computer-Schnittstelle, die der Hirnforschung eine Welle der Popularität bescherten. Anschließend investierte Microsoft eine Milliarde US-Dollar in OpenAI, um AGI-Forschung zu betreiben, was in der Branche für Aufsehen sorgte. Kürzlich gab Facebook auch seine Ergebnisse in der Forschung zu Gehirnähnlichkeiten bekannt …
Es besteht kein Zweifel, dass dieser bahnbrechende Chip, der heterogene Fusion ermöglicht, der AGI-Forschung neuen Schwung verliehen hat.
Wird die von unzähligen Menschen angestrebte AGI noch zu unseren Lebzeiten Realität werden?
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