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機(jī)器學(xué)習(xí)改寫晶片設(shè)計(jì)決策架構(gòu).

在日前于計(jì)算機(jī)器學(xué)會(huì)(ACM)舉辦的國(guó)際實(shí)體設(shè)計(jì)會(huì)議(ISPD)上,一位專題演講的主講人表示,即時(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)(machine learning)典范正在改寫片設(shè)計(jì)的決策架構(gòu),進(jìn)一步為微晶片的實(shí)體設(shè)計(jì)減少許多人為因素。

IEEE暨英特爾(Intel)平行運(yùn)算實(shí)驗(yàn)室院士Pradeep Dubey在ISPD專題演講上發(fā)表「追求終極學(xué)習(xí)機(jī)器」(Quest for the Ultimate Learning Machine)時(shí)提到,認(rèn)知電腦將取代許多人為因素。


Dubey說:「?jìng)鹘y(tǒng)上,機(jī)器負(fù)責(zé)運(yùn)算數(shù)字,而人類則在晶片的實(shí)體設(shè)計(jì)上做決定。但是,機(jī)器現(xiàn)在可以同時(shí)做到這兩部份,而使運(yùn)算提升至一個(gè)全新的領(lǐng)域。」

以往將決策工作交給電腦的任務(wù)——即基于規(guī)則而定的人工智慧(AI),如今無(wú)法再持續(xù)進(jìn)行了,因?yàn)槊恳晃粚<叶加凶约旱娘L(fēng)格,而無(wú)法達(dá)成一套最佳的原則。然而,當(dāng)今的認(rèn)知電腦能夠執(zhí)行與人類決策行為有關(guān)的四個(gè)步驟,即感知、推理、行動(dòng)、適應(yīng)并重覆,直到達(dá)成最佳化設(shè)計(jì)。

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然而,當(dāng)今基于神經(jīng)網(wǎng)路的深度學(xué)習(xí)認(rèn)知電腦能夠執(zhí)行這四個(gè)步驟中的每一步,盡管每一步驟中都存在延遲。據(jù)Dubey表示,我們今天的任務(wù)是提高每個(gè)步驟的速度,直到實(shí)現(xiàn)即時(shí)作業(yè),讓認(rèn)知電腦能接管微晶片實(shí)體設(shè)計(jì)中的人為因素。

根據(jù)Dubey的說法,最大的障礙在于感測(cè)和推理步驟期間的深度學(xué)習(xí)。為了克服英特爾為其Xeon處理器系列添加新款Lake Crest的挑戰(zhàn),利用了去年收購(gòu)Nervana Systems取得的硬體神經(jīng)網(wǎng)路。 Dubey強(qiáng)調(diào),Lake Crest將使深度學(xué)習(xí)能夠即時(shí)呈現(xiàn)用于生產(chǎn)十億閘晶片的巨量資料(Big Data)組合。

另一方面,賽靈思(Xilinx)資深副總裁兼技術(shù)長(zhǎng)Ivo Bolsens表示,只需使用現(xiàn)場(chǎng)可編程閘陣列(FPGA)就能達(dá)完成同樣的任務(wù)。 (當(dāng)然,英特爾也因?yàn)樵?015年收購(gòu)Altera而擁有FPGA技術(shù))。然而,Bolsens聲稱,F(xiàn)PGA可以加速深度學(xué)習(xí)的腳步,最終實(shí)現(xiàn)讓SoC的每一部份都是硬體可配置的「全可編程平臺(tái)」(all programmable platform)。

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Bolsens表示:「FPGA的最大優(yōu)勢(shì)在于具有豐富的互連。而且,F(xiàn)PGA還擁有大量的全域記憶體與資料流架構(gòu),可有效地搭配機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)作?!菇刂聊壳盀橹梗現(xiàn)PGA比起其他任何類型的晶片更能有效利用摩爾定律(Moore’s Law),F(xiàn)PGA目前可實(shí)現(xiàn)多達(dá)13層的可編程互連,因而能讓任何閘之間彼此交流。此外,28nm可說是FPGA的最佳選擇,因?yàn)檫@一節(jié)點(diǎn)時(shí)的每閘成本(cost-per-gate)達(dá)到最小化——畢竟隨著FPGA用于越來(lái)越小的幾何尺寸,其成本也相對(duì)提高中。在相同的封裝中使用多個(gè)晶片,能夠達(dá)到以每秒150Gbps的短距離互連,在系統(tǒng)級(jí)封裝(SiP)中達(dá)到1Gbps。


編譯:Susan Hong

參考原文:ISPD Predicts Chip Futures; Machine Learning to Determine Architectures,by R. Colin Johnson


文章來(lái)源:EET 電子工程專輯


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