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普林斯頓大學(xué)聯(lián)手DARPA研發(fā)人工智能芯片

微云疏影 ? 來(lái)源:綜合整理 ? 作者:綜合整理 ? 2024-03-10 13:34 ? 次閱讀
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人工智能騰飛以來(lái),其進(jìn)步、機(jī)會(huì)及潛力均令人矚目。然而,這也引發(fā)了一項(xiàng)重大難題——芯片計(jì)算效能逐漸超越我們的現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施。為了解決此問(wèn)題,美國(guó)國(guó)防高級(jí)研究計(jì)劃局(DARPA)攜手普林斯頓大學(xué)啟動(dòng)了一個(gè)新項(xiàng)目,致力于研發(fā)尖端芯片以提升AI計(jì)算效率和能源利用效率。

這項(xiàng)名為內(nèi)存陣列內(nèi)優(yōu)化處理技術(shù)(OPTIMA)的DARPA項(xiàng)目,旨在開發(fā)基于內(nèi)存計(jì)算加速的構(gòu)架,以優(yōu)化處理數(shù)據(jù)并提升效率。這款內(nèi)存計(jì)算架構(gòu)具備潛在的劃時(shí)代意義;工程師們期望通過(guò)借助DARPA現(xiàn)有研究成果來(lái)打造出當(dāng)前最為先進(jìn)的技術(shù)能力。此外,該項(xiàng)目還得到了多個(gè)科研機(jī)構(gòu)和企業(yè)的積極響應(yīng)和參與,包括曾與DARPA聯(lián)手開展半導(dǎo)體研究的STARnet、JUMP和JUMP 2.0項(xiàng)目,以及新增的合作方,例如DARPA之前扶持的初創(chuàng)企業(yè)。

來(lái)自普林斯頓大學(xué)的電氣和計(jì)算機(jī)工程教授納文·維爾馬(Naveen Verma)在本次合作中扮演了重要角色。他表示,新硬件的重新設(shè)計(jì)使得AI芯片能夠適應(yīng)當(dāng)前工作負(fù)載,同時(shí)消耗更少能源就能驅(qū)動(dòng)高效能的AI系統(tǒng)。這些創(chuàng)新有可能撕裂AI芯片發(fā)展的瓶頸,包括尺寸、效率和拓展性等諸多限制。

現(xiàn)今,支持最尖端AI模型運(yùn)轉(zhuǎn)的芯片體積過(guò)大、效率不高,難以適配小型設(shè)備,如筆記型電腦、手機(jī)、醫(yī)院、高速公路乃至近地軌道。因此,迫切需要一款全新的芯片架構(gòu)以滿足日益增長(zhǎng)的計(jì)算需求和能源效率。而新開發(fā)的芯片不僅能降低能耗,還有望讓各種AI應(yīng)用得以普及,甚至擴(kuò)大到更多場(chǎng)景。

普惠人工智能(OPTIMA)項(xiàng)目是DARPA推進(jìn)“ next-generation scientific, device and system revolutionary development”目標(biāo)的一部分,也是其進(jìn)一步投資相關(guān)領(lǐng)域的表現(xiàn)。雖然DARPA尚未透露最終參與機(jī)構(gòu)清單及其獲得的資金總額,但據(jù)預(yù)估,征募到的提案經(jīng)費(fèi)總額高達(dá)7800萬(wàn)元,充分顯示了DARPA對(duì)于這個(gè)領(lǐng)域的高度關(guān)注以及資金投入力度。

在普林斯頓大學(xué)主導(dǎo)的部分中,由維爾馬教授的初創(chuàng)企業(yè)EnCharge AI共建聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室,以加快新芯片架構(gòu)的研究以及商業(yè)化進(jìn)度。成立于加利福尼亞州圣克拉拉市的EnCharge AI正將維爾馬實(shí)驗(yàn)室的發(fā)現(xiàn)技術(shù)推向市場(chǎng)。有鑒于此,普林斯頓大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)可以借此機(jī)會(huì)推動(dòng)AI+新芯片行業(yè)的整體發(fā)展。

該項(xiàng)目的目標(biāo)是創(chuàng)建能夠在緊湊或能源受限的環(huán)境中處理現(xiàn)代人工智能工作負(fù)載的芯片。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),研究人員必須完全重新構(gòu)想計(jì)算的物理原理,并設(shè)計(jì)和封裝可以使用現(xiàn)有制造技術(shù)制造的硬件,同時(shí)與現(xiàn)有的計(jì)算技術(shù)(如中央處理單元)配合良好。維爾馬和他的團(tuán)隊(duì)提出了一種新的方法,將計(jì)算直接在內(nèi)存單元中完成,稱為內(nèi)存計(jì)算。這種方法有望減少移動(dòng)和處理大量數(shù)據(jù)所需的時(shí)間和能源成本。此外,他們還轉(zhuǎn)向了模擬計(jì)算方法,利用設(shè)備的更豐富的物理特性來(lái)提高效率。通過(guò)結(jié)合這些想法和技術(shù)創(chuàng)新,他們希望將人工智能從數(shù)據(jù)中心中解放出來(lái),推動(dòng)其在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
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