MIT研发出Eyeriss芯片:可让智能机执行复杂的AI任务

2016年02月06日 12:23 次阅读 稿源:cnBeta.COM 条评论

说到人工智能和深度学习,大家第一时间想到的多是耗费大量能源的大型后台设备。不过麻省理工学院研发的Eyeriss芯片,却将能耗减少到了1/10,从而为在其在智能机上的应用打开了新的可能。昨天,一支MIT研究人员团队向大家介绍了一款新型计算机芯片,其专为深度学习而优化,能够让人工智能变得更为流行。

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该芯片被称作“Eyeriss”,能够让移动设备执行自然语言处理和面部识别等任务,而无需连接至互联网。显然,这是让操作系统的机器学习变得更加便携的最新尝试。

换言之,智能手机、可穿戴设备、机器人、自动驾驶汽车、以及其它物联网设备,都能够在本地处理复杂的深度学习任务,这点在此前一直非常难以做到。

深度学习依赖于大规模的计算机处理性能,而“GPU加速”就是比较常见的一种方式。尽管能够胜任,但它也有一个最大的缺点——费电。

这使得此类方法难以在移动设备上使用,妥协方案就是尽量削减原始数据采集设备的功耗,将它们发送到互联网上强力的GPU服务器那里进行深度学习处理,然后将结果发送回来。

不过这么做也会带来一些问题,Eyeriss也致力于解决。

首先,若是移动设备无法连接到互联网,就无法执行深度学习任务。而当你将数据传输到互联网上的远程服务器的时候,又会有隐私方面的担忧。

其次,数据传输和远程处理会带来延迟。

MIT研究人员表示,Eyeriss的能效为传统方法的十倍,因而能够避免迅速耗竭移动设备电池的问题。


需要指出的是,除了最新宣布的Eyeriss之外,高通也刚刚在CES 2016上宣布了可以脱离远程服务器执行深度学习任务的骁龙820A和820Am处理器。

其允许汽车检测多个车道,通过深度学习来标记和理解交通信号。当然,Nvidia也有在CES上夸耀过自家的机器学习技术,演示其Tegra处理器能够用于自动驾驶。

Google最近也宣布了与芯片制造商Movidius合作,旨在提升手机的面部识别技术


MIT的这支研究团队由该校电气工程与计算机科学系的Vivienne Sze带领,并在旧金山召开的国际固态电路会议(ISSCC 2016)上介绍了这款芯片,并演示了图像识别任务。

至于Eyeriss将于何时抵达移动设备,目前其暂未透露这方面的计划。

[编译自:TheVerge , 来源:MIT News]

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