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नई कृत्रिम बुद्धि कंप्यूटिंग चिप reconfigurable कंप्यूटिंग भंडारण अनुकूलन सिंघुआ टीम प्रस्तावित

सिंघुआ न्यूज नेटवर्क जून 7 विद्युत 2-6 जून, कंप्यूटर आर्किटेक्चर सिस्टम की 45 वीं अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन की बैठक में लॉस एंजिल्स। सिंघुआ विश्वविद्यालय डॉक्टरेट Micronanoelectronic Tu फेंग बिन विभाग में आयोजित की गई थी (कंप्यूटर आर्किटेक्चर पर अंतर्राष्ट्रीय संगोष्ठी, आईएससीए कहा गया है) एक रिपोर्ट के हकदार काफी कृत्रिम बुद्धि गणना सुधार अध्ययन के विशेष रिपोर्टों परिणाम:: (ताज़ा-अनुकूलित एंबेडेड DRAM साथ कुशल तंत्रिका त्वरण की ओर राणा) "राना गतिशील रैंडम एक्सेस मेमोरी ताज़ा अनुकूलित तंत्रिका नेटवर्क त्वरण ढांचे को बढ़ाने पर विचार"। चिप की ऊर्जा दक्षता।

डॉक्टरेट Tu फेंग बिन की Micronanoelectronic विभाग, सम्मेलन में एक अकादमिक

इंटरनेशनल कंप्यूटर आर्किटेक्चर विधानसभा प्रणाली कंप्यूटर वास्तुकला के क्षेत्र में शीर्ष सम्मेलन है। सम्मेलन 378 प्रस्तुतियाँ की कुल प्राप्त किया, 64 के कागजात शामिल, शोध पत्र मं फेंग बिन, रिपोर्ट कागज इस साल है, महासभा चीन केवल पहले पूरा इकाइयों के हस्ताक्षर शामिल थे। सिंघुआ सूक्ष्म नैनो इलेक्ट्रॉनिक्स विभाग प्रमुख यून इस लेख के लिए एक इसी लेखक, एसोसिएट प्रोफेसर, तू फेंग बिन, इस लेख के पहले लेखक, भी कागज भागीदारों सिंघुआ विश्वविद्यालय के प्रोफेसर वी Shaojun Micronanoelectronic और प्रोफेसर लियू Leibo भी शामिल है।

कृत्रिम बुद्धि तंत्रिका नेटवर्क आकार की बढ़ती आवेदन के साथ, बंद चिप स्मृति पहुँच की एक बड़ी संख्या के कंप्यूटर चिप्स विशाल ऊर्जा की खपत में परिणाम होगा, स्मृति अनुकूलन कि संबोधित किया जाना चाहिए कृत्रिम बुद्धि कंप्यूटिंग चिप डिजाइन का एक प्रमुख मुद्दा है। Reconfigurable अनुसंधान दल नए ढांचे उन्मुख तंत्रिका नेटवर्क में तेजी लाने का प्रस्ताव: तंत्रिका नेटवर्क त्वरण ढांचे के डेटा अवगत अस्तित्व समय (राणा) राना ढांचे अनुकूलन तकनीकों के तीन स्तरों का उपयोग करता है: डेटा अवगत के अस्तित्व के प्रशिक्षण विधियों, और संकर कंप्यूटिंग मॉडल का समर्थन करने के अनुकूलन मजबूत ताज़ा गतिशील रैंडम एक्सेस मेमोरी (eDRAM) स्मृति, क्रमशः, प्रशिक्षण, समय-निर्धारण से समग्र ऊर्जा की खपत और वास्तुकला के तीन स्तर अनुकूलन करने के लिए। नतीजे बताते हैं कि, फ्रेम समाप्त किया जा सकता राना 99.7% ऊर्जा eDRAM ताज़ा भूमि के ऊपर, प्रदर्शन और एक पारंपरिक SRAM की तुलना में कृत्रिम बुद्धि कंप्यूटर चिप्स का उपयोग कर, फ्रेम पर आधारित eDRAM राना ही चिप क्षेत्र भूमि के ऊपर में गणना का उपयोग कर सटीकता की नगण्य नुकसान कम किया जा सकता है, जहां प्रणाली और स्मृति पहुँच के बाहर चादर की 41.7% 66.2% हो सकता है खपत, कृत्रिम बुद्धि प्रणाली की ऊर्जा दक्षता पर्याप्त वृद्धि प्राप्त करने के लिए।

तंत्रिका नेटवर्क त्वरण ढांचा अस्तित्व समय डेटा अवगत (राणा)

हाल के वर्षों में Micronanoelectronic टीम, reconfigurable कंप्यूटिंग प्रणाली reconfigurable कंप्यूटिंग वास्तुकला (विचारक मैं, विचारक द्वितीय, विचारक एस) के आधार पर तैयार विचारक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस श्रृंखला चिप्स, शिक्षाविदों और उद्योग ध्यान से। Reconfigurable कम्प्यूटिंग टीम निष्कर्ष, भंडारण अनुकूलन, हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर सह डिजाइन चिप कोण नाटकीय रूप से ऊर्जा दक्षता में सुधार से, कृत्रिम बुद्धि कंप्यूटिंग वास्तुकला चिप्स के विकास के लिए एक नई दिशा खोल।

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