Разрабатываются аналоговые чипсеты следующего поколения для приложений ИИ

Прочитано: 61 раз(а)
1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд (Оценок пока нет)
Loading ... Loading ...


Исследователи из Индийского института науки (IISc) разработали структуру проектирования для создания аналоговых вычислительных чипсетов следующего поколения, которые могут быть быстрее и потреблять меньше энергии, чем цифровые чипы, используемые в большинстве электронных устройств.

Используя свою новую структуру дизайна, команда создала прототип аналогового чипсета под названием ARYABHAT-1 (аналоговая реконфигурируемая технология и масштабируемое аппаратное обеспечение для задач ИИ). Этот тип набора микросхем может быть особенно полезен для приложений на основе искусственного интеллекта (ИИ), таких как распознавание объектов или речи — например, Alexa или Siri — или тех, которые требуют массовых параллельных вычислительных операций на высоких скоростях.

при разработке аналоговых микросхем необходимо преодолеть несколько технологических препятствий. В отличие от цифровых микросхем, тестирование и совместная разработка аналоговых

В большинстве электронных устройств , особенно связанных с вычислениями, используются цифровые микросхемы, поскольку процесс проектирования прост и масштабируем. «Но преимущество аналога огромно. Вы получите улучшение мощности и размера на несколько порядков», — объясняет Четан Сингх Тхакур, доцент кафедры инженерии электронных систем (DESE), IISc, чья лаборатория возглавляет усилия по разработке аналоговый чипсет. В приложениях, не требующих точных вычислений, аналоговые вычисления могут превзойти цифровые вычисления, поскольку первые более энергоэффективны.

Однако, при разработке аналоговых микросхем необходимо преодолеть несколько технологических препятствий. В отличие от цифровых микросхем, тестирование и совместная разработка аналоговых процессоров затруднены. Крупномасштабные цифровые процессоры могут быть легко синтезированы путем компиляции высокоуровневого кода, и один и тот же дизайн может быть перенесен на различные поколения технологических разработок — скажем, с 7-нм чипсета на 3-нм чипсет — с минимальными модификациями.

Поскольку аналоговые чипы нелегко масштабировать — их необходимо индивидуально настраивать при переходе к технологии следующего поколения или к новому приложению — их разработка стоит дорого. Еще одна проблема заключается в том, что компромисс между точностью и скоростью и мощностью и площадью не так прост, когда речь идет об аналоговой конструкции. В цифровом дизайне простое добавление дополнительных компонентов, таких как логические блоки, к одному и тому же чипу может повысить точность, а мощность, с которой они работают, можно регулировать, не влияя на производительность устройства.

Чтобы преодолеть эти проблемы, команда разработала новую структуру, которая позволяет разрабатывать аналоговые процессоры, которые масштабируются так же, как цифровые процессоры. Их набор микросхем можно переконфигурировать и запрограммировать таким образом, чтобы одни и те же аналоговые модули можно было портировать для различных поколений технологических процессов и различных приложений. «Вы можете синтезировать один и тот же тип чипа как на 180 нм, так и на 7 нм, как в цифровом дизайне», — добавляет Тхакур.

По словам исследователей, на ARYABHAT можно запрограммировать различные архитектуры машинного обучения, и, подобно цифровым процессорам, они могут надежно работать в широком диапазоне температур. Они добавляют, что архитектура также является «масштабируемой по смещению» — ее производительность остается неизменной при изменении условий эксплуатации, таких как напряжение или ток. Это означает, что один и тот же набор микросхем можно настроить либо для сверхэкономичных приложений Интернета вещей (IoT), либо для высокоскоростных задач, таких как обнаружение объектов.

Структура дизайна была разработана в рамках докторской диссертации студента IISc Пратика Кумара. работе, а также в сотрудничестве с Шантану Чакрабарти, профессором Инженерной школы МакКелви Вашингтонского университета в Сент-Луисе (WashU), США, который также является послом Академии Макдоннелла WashU в IISc. «Приятно видеть, что теория аналоговых вычислений с масштабированием по смещению проявляется в реальности и для практических приложений», — говорит Чакрабарти, ранее предложивший аналоговые схемы с масштабированием по смещению.

Исследователи изложили свои выводы в двух предварительных исследованиях, которые в настоящее время находятся на рецензировании. Они также подали заявки на патенты и планируют работать с отраслевыми партнерами над коммерциализацией технологии.

Разрабатываются аналоговые чипсеты следующего поколения для приложений ИИ



Новости партнеров