受蟋蟀启发,科学家研制混合 AI 芯片,耗资 300 万 欧元

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  据欧洲媒体 eeNews Europe 3 月 22 日报道,法国研究人员受昆虫启发,正在开发一种混合处理架构的 AI 芯片,耗资 300 万欧元(约合 2103.72 万人民币)。

  该项目由法国研究机构 CEA-Leti 的顶尖科学家和 Edge AI(边缘人工智能)项目协调员 Elisa Vianello 领导,模仿蟋蟀的感知和神经系统集成不同的存储技术,以降低能耗、提升速率,并应用于消费机器人、植入式医疗诊断微芯片以及可穿戴电子设备。

 

 

  一、模仿蟋蟀,构建新纳米系统

  AI 处理器以及存储器之间的数据传输,很难突破功率和能耗方面的瓶颈。英国 AI 芯片独角兽 Graphcore 和美国芯片创企 Cerebras 均有存内计算和高度集成的 AI 处理器,它们已经解决了这种数据传输的能耗和速率问题。但这种方法需要采用存内计算和高度集成的 AI 处理器,还需要高密度、高分辨率、具有无限耐用性的非易失性存储器。

  Elisa Vianello 称,蟋蟀能够根据迟缓的、不精确的、不可靠的神经元以及突触做出准确的决定,以躲避捕食者。Elisa Vianello 还说道,CEA-Leti 的研究人员发现蟋蟀的感觉和神经系统中存在多种类似存储的功能,通过结合这些不同的功能,蟋蟀的内部系统表现了惊人的性能和能源效率。

  CEA-Leti 的项目从蟋蟀中汲取灵感,放宽了内存芯片存储密度以及可靠性方面的硬件要求,将结合基于贝叶斯推理的混合引擎(Bayesian Inference engine)和局部脉冲神经网络模块(local spiking neural network module),进行实时数据处理。

  Vianello 团队的 AI 芯片将使用其科学家们开发的确定性、概率性、易失性和非易失性存储器。同时,该项目构建了科学家们需要的新纳米系统,以便科学家们学习有限的、偏离期望值的数据(噪声数据)。

 

 

  二、构建混合突触,集成不同的存储技术

  CEA-Leti 团队旨在制造出物理纳米级存储设备网络。该团队希望把昆虫生物学原理转化为物理原理,从而学习有限的噪声数据,比如摄像机、雷达传感器、心电图(ECG)、肌电图(EMG)、生物阻抗流中的不同传感器实时测量的数据,以及可能通过脑电图传感器(EEG)和神经探测器测量的大脑信号。

  但是,目前还不存在理想的存储。Vianello 说道,他们项目的目的是构建一个混合突触,共同集成不同的存储技术。

  CEA-Leti 的副主任兼首席技术官 Jean-René Lequepeys 称,Vianello 的工作为更节能的嵌入式智能网络学习开辟了新的研究视角。这是一项真正的技术和应用突破,从生活中汲取灵感,而且将新一代非易失性存储器结合了微电子的最新发展。Jean-René Lequepeys 还说道,这项研究工作完全符合研究所的优先事项,而且很有可能是全球首发,同时很可能带来巨大的商业机会。

  以模仿蟋蟀的感知和神经系统集成不同的存储技术为例,CEA-Leti 研究的其他项目将昆虫视觉作为激发神经网络芯片的灵感。

  结语:“昆虫”灵感正启发混合 AI 芯片

  由于蟋蟀的感觉和神经系统有多种类似存储的功能,其反应十分敏捷。将昆虫的生物学原理应用在 AI 芯片设计当中,或能放宽存储密度以及可靠性方面的硬件要求。

  在 AI 芯片开发中,科学家们模仿、应用昆虫的其他生物学特性,可能会有新的技术突破。

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