世界初の異種融合脳型チップがネイチャー誌の表紙に登場
本日、清華大学が率いる研究チームは、世界初のヘテロジニアス・フュージョン・ブレインをヒントにしたコンピューティング・チップ「Tianji」を開発し、それがNature最新号の表紙に登場しました。このAIチップは、コンピュータサイエンスと神経科学の2つの手法を統合して、両方の利点を備えたユニバーサルプラットフォームを開発することができ、一般的な人工知能の研究開発に一歩近づきます。
これもまた脳にインスピレーションを得たコンピューティングであり、また AGI ですが、今回はオンです 自然 雑誌の表紙に国産のチップス。
今日、清華大学 Brain-inspired Computing 研究センター彼が主導した研究は、脳にインスピレーションを得たチップ研究に大きな進歩をもたらし、AGI の研究を大きく前進させました。
複数の研究機関の協力者が協力して作成しました初のヘテロジニアス・フュージョン・ブレインをヒントにしたコンピューティング・チップ、従来の機械学習と脳に着想を得たコンピューティング手法を接続します。
これは、チップ製造と AI の分野で初めて中国の論文が Nature に掲載された画期的な瞬間でもあります。
なぜNatureの表紙に載っているのですか？
この記事のタイトルは、 「汎用人工知能のためのヘテロジニアス Tianji チップ アーキテクチャ」本稿はチップ「Tianji」の製造プロセスと動作メカニズムを紹介した。
論文のタイトル:ハイブリッド Tianjic チップ アーキテクチャによる汎用人工知能に向けて
アドレス: https://www.nature.com/articles/s41586-019-1424-8
天吉の要点が反映されている融合。
AGIの研究では2つの学派に分かれます。コンピューターサイエンスのオリエンテーション、もう一つは神経科学志向。
ここから、2 つの異なるアイデアが開発されました。1 つは人工ニューラル ネットワークです。アン)、もう一方はスパイキング ニューラル ネットワーク (SNN）。
2 つのモデルは、異なる言語、計算原理、コーディング方法、シナリオを使用して独立して開発されました。ただし、AGI の開発では、両方のモデルの利点を活用する必要があります。
長い間、2 つのモデルのハードウェアは異なるプラットフォームに依存してきたため、相互に互換性を持たせることが困難でした。
この問題を解決するために、研究チームは 2 つのソリューションをヘテロジニアスに統合するアーキテクチャを開発し、この問題を完全に解決するクロスパラダイム コンピューティング チップを作成しました。
Tianjiチップはメニーコアアーキテクチャと再構成可能な機能コアモジュールを採用し、ハイブリッドコーディング方式のようなデータフロー制御モードをサポートします。
コンピューターサイエンスに基づいた機械学習アルゴリズムに適応できるだけでなく、脳の原理にヒントを得たニューラルコンピューティングモデルや複数のエンコーディングスキームを実装することもできます。
この研究のハイライトは何ですか?
チップの主な革新は以下に反映されています。ファンクションコア(FCore)FCore には、軸索、シナプス、樹状突起、細胞体、ニューロルーターの構成要素が含まれています。
再構成可能な Fcore モードにより、柔軟なモデリング構成とトポロジー接続が実現され、ANN モードと SNN モードの間でエンコード方式を変換して実現できます。異種ニューラル ネットワーク。
FCore は、ほとんどの ANN および SNN で使用される線形積分および非線形変換演算もカバーします。両方の操作を完全にサポートできます。
Tianji チップは次のもので構成されます。 156 FCoreは約4万個のニューロンと1,000万個のシナプスで構成され、28nm半導体プロセスを使用して製造され、面積は3.8×3.8mm2です。
Tianji チップのパフォーマンスも大幅に向上しました。 1 秒あたり 610 ギガバイト (GB) を超える内部メモリ帯域幅を提供し、ANN 実行時に 1.28 TOPS のピーク パフォーマンスを達成できます。
GPUのパフォーマンスと比較してチップのスループットが向上 1.6-100 電力効率が向上します 12-10000 回。
あと何のバイクが欲しいですか？
チップとシステムの適合性を証明するために、彼らは自動運転自転車、Tianjiチップ上での展開が完了し、動作テストが行われました。
この無人自転車プラットフォームは、音声認識、目標検出、追跡機能を備えており、動きを制御し、障害物を回避し、独立した判断を行うことができます。実際、それは完全なものです小さな脳のようなコンピューティング プラットフォーム。
実験中、自転車は自動運転に成功し、ソリューションとチップの実現可能性が検証されました。
研究者の鄧磊氏によると、無人自転車システムの音声認識、自律的意思決定、視覚追跡機能には、脳をシミュレートするモデルが使用されているという。
ターゲット検出、モーション制御、障害物回避機能には、機械学習アルゴリズム モデルが使用されます。
一見信じられないような自転車デモンストレーションにより、より多くの人が AGI の到来の可能性を知ることができました。次のステップは商業化だそうです。
スーパーチップの助けを借りて、AGIは登場するでしょうか？
最近、脳に着想を得た研究や AGI に関する情報が頻繁に世間の注目を集めるようになりました。
まず、マスク氏はブレイン・コンピューター・インターフェースの新たな開発を発表し、これが脳科学研究への熱狂の波を生み出した。その後、Microsoft は AGI 研究を行うために OpenAI に 10 億ドルを投資し、業界に衝撃を与えました。最近、Facebook も脳に着想を得た研究の結果を発表しました...
異種融合を実現するこの画期的なチップがAGI研究に火を付けたことは間違いありません。
多くの人が待ち望んでいるAGIは「一生に一度」となるでしょうか？
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