魏少军现在的AI芯片并不是真实的AI要从架构上打破

魏少军现在的AI芯片并不是真实的AI要从架构上打破
2019-12-04 07:22:24  阅读:4933 作者:责任编辑。陈微竹0371

12月3日,一年一度的Imagination Inspire在上海拉开序幕,同期第十代PowerVR图形处理器架构IMG A系列新品推出。会议邀请了业内人士讨论AI芯片开展的新趋势和方向。清华大学、北京大学双聘教授魏少军出席会议并宣布题为“深度学习与才智芯片-途径与架构”的讲演。

架构立异推进智能化

“将AI芯片的核算才能与人类的核算才能比较,是走了一条过错的道路。与AI芯片比较,人脑的核算才能着实有限。”魏少军表明,在核算才能方面,机器的核算才能远超人类,可比性很小,多样性的习惯才能才是最大的距离。人类大脑具有习惯多种不同神经网络的功用,这是AI芯片最难完结的功用之一。此外,功耗也让两者发作巨大距离。“人食三餐,就能够习惯多样化的神经网络。可是一台装上AI芯片的设备,很或许需求一台发电机为其专有供电,功耗可达2400W。”魏少军说。

“所以,现在的AI芯片并不是真实的AI。”他以为,真实的AI芯片要从架构方面做打破。现在商场厂商盛行的架构包含CPU+SW、CPU+GPU、CPU+FPGA等办法,“但这些都不是AI的抱负架构。”魏少军表明,微观上看,核算、软件、优化、演进、练习是AI芯片的几个重要的架构模块,而在完结这些重要模块的一起,是否能够规划出相似通用CPU独立存在的“通用AI处理器”?假如存在的话,他的架构应该是怎样的?

可重构的神经网络核算架构或许能够给出答案,这是魏少军以为最有或许迎候未来杂乱人工智能商场的AI架构。该架构的可重构性和可装备性为AI芯片习惯多重神经网络架构供给或许,完成最佳动力效应。经过运用来决议神经网络的挑选,完成“定制化AI芯片”,打造可重构的神经网络核算架构“高效能、低功耗”的练习引擎。

“架构立异让AI芯片变得更才智,让机器仿照人的行为,教机器学会人能做的工作。”魏少军说。

AI芯片开展新增三要素

架构立异带来了AI芯片基本要素发作奇妙的改变。

传统上,为了更好的习惯算法的演进和运用的多样性,AI芯片首要应该具有必定的可编程性。其次,AI芯片需求习惯不同的算法,完成高效核算。因而,架构需求具有必定的动态可变性。“低开支、低推迟”特点也需求AI芯片具有高效的架构改换才能。高核算功率也是AI芯片防止运用指令类低功率的架构的办法之一。“这些是AI芯片应该具有的基本要素。”魏少军说。

但即便具有这些要素,AI芯片仍旧“还不行才智”。“愈加智能”的需求带来了架构的立异,由此,相似于“软件界说芯片”可重构的神经网络核算架构等立异带来了AI芯片基本要素的改变。

魏少军表明,架构立异后,AI芯片需求添加学习才能、接受教育并生长的才能。人类差异性的来历是教育和学习,芯片也如此。假如AI芯片能够接受教育并生长,其不行代替性将会逐步加强。因而,算法和软件的自主演进才能也成为了“才智AI芯片”新增的基本要素之一。“愈加才智的AI芯片,还需求具有自主认知、自主判别、自主挑选和自主决议计划等基本要素。”魏少军说。

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