Наверх
В МТИ представили процессор для глубинного обучения
Чип, имеющий 168 ядер, позволит создавать еще более интеллектуальных роботов и мобильные устройства.
В отличие от Facebook смартфон не может распознать вас на фотографии и снабдить селфи соответствующим тегом. Но новый чип, созданный в Массачусетском технологическом институте, способен исправить такое положение дел.
Прототип чипа Eyeriss, оснащенный 168 ядрами, при обращении к памяти может мгновенно распознавать лица, объекты и даже звуки. Процессор предназначен для использования в смартфонах, самодвижущихся автомобилях, роботах, дронах и других устройствах. Eyeriss относится к числу устройств, которые решают большинство задач без вмешательства человека. Чипы для мобильных устройств, выпускаемые Qualcomm, позволяют изучать поведение пользователя и в дальнейшем прогнозировать его действия. Компания Nvidia предлагает для автомобилей компьютер на основе процессора Tegra, умеющий распознавать сигналы светофора и дорожные знаки.
Системы глубинного обучения Microsoft, Facebook и Google показывают, что компьютеры вполне можно научить распознавать изображения, лица и звуки. Глубинное обучение – это раздел машинного обучения, алгоритмы которого помогают устанавливать связи между данными и классифицировать их. Системы глубинного обучения требуют обычно построения сложных нейронных сетей и наличия мощных вычислительных ресурсов, которые объединяют тысячи серверов, оснащенных высокопроизводительными графическими процессорами.
Исследователи из МТИ утверждают, что их чипы абсолютно нетребовательны к ресурсам и потребляют в 10 раз меньше электроэнергии по сравнению с мобильными графическими процессорами. Их можно использовать в носимых устройствах, смартфонах и роботах, работающих от батареи.
В процессоре Eyeriss реализованы функции искусственного интеллекта, благодаря которым большая часть обработки происходит непосредственно внутри устройства. Подключаться к сети Wi-Fi и устанавливать сотовые соединения с облачными сервисами или серверами при распознавании изображений и объектов не потребуется.
В январе компания Nvidia продемонстрировала на международной выставке потребительской электроники CES в Лас-Вегасе самодвижущиеся автомобили, которые получают от серверов данные, помогающие им выявлять препятствия и другие объекты на дороге. Автомобили, оснащенные чипом МТИ, будут иметь встроенные функции распознавания, что позволит применять их в отдаленных районах, где сотовая связь недоступна.
В отличие от централизованной памяти для центральных и графических процессоров, используемой в сегодняшних системах глубинного обучения, каждое ядро Eyeriss обращается к собственному банку памяти. Продолжительность обработки чип пытается сократить за счет эффективного распределения выполняемых задач между 168 ядрами. Схема адаптируется к различным типам нейронных сетей, а использование алгоритмов сжатия помогает увеличить пропускную способность.
Способность чипа распознавать изображения была продемонстрирована на конференции International Solid-State Circuits Conference в Сан-Франциско.
Появятся ли новые чипы в реальных устройствах, пока неизвестно. В настоящее время, помимо Intel и Qualcomm, функциями искусственного интеллекта пытаются оснащать свои процессоры для мобильных устройств и другие производители (в частности, компания Movidius).
