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新的硬件为人工智能提供了更快的计算速度,能耗更少
2022年07月31日    阅读量:620     新闻来源:中国机械网 okmao.com    |  投稿

随着科学家不断突破机器学习的界限,训练日益复杂的神经网络模型所需的时间、精力和资金正在激增。人工智能的一个新领域,称为模拟深度学习,有望以更少的能源使用量实现更快的计算。

可编程电阻器是模拟深度学习的关键构建块,就像晶体管是数字处理器的核心元素一样。通过在复杂层中重复可编程电阻器阵列,研究人员可以创建一个模拟人工“神经元”和“突触”网络,这些神经元和突触就像数字神经网络一样执行计算。然后可以训练该网络以实现复杂的人工智能任务,如图像识别和自然语言处理。

麻省理工学院(MIT)的一个多学科研究团队着手推动他们先前开发的一种人造模拟突触的速度限制。他们在制造过程中使用了一种实用的无机材料,使其设备的运行速度比以前的版本快100万倍,也比人脑中的突触快100万倍。

此外,这种无机材料还使电阻器极为节能。与早期版本设备中使用的材料不同,这种新材料与硅制造技术兼容。这一变化使得能够在纳米尺度上制造设备,并可能为集成到商业计算硬件中进行深度学习应用铺平道路。

资深作者Jes说:“有了这一关键见解,以及我们在MIT.nano拥有的非常强大的纳米制造技术,我们已经能够将这些部件组装在一起,并证明这些设备本质上非常快,并且在合理的电压下工作。”煤麻省理工学院电气工程与计算机科学系(EECS)的Donner教授s A.del Alamo说。“这项工作确实使这些设备在未来的应用中看起来非常有前景。”

资深作者Bilge Yildiz解释说:“该器件的工作机制是将最小的离子质子以电化学方式插入绝缘氧化物中,以调节其电子电导率。因为我们使用的是非常薄的器件,我们可以通过使用强电场来加速该离子的运动,并将这些离子器件推到纳秒级的工作状态。”,Breene M.Kerr,核科学与工程系和材料科学与工程系教授。

巴特尔能源联盟核科学与工程教授、材料科学与工程教授、资深作者居里说:“生物细胞中的动作电位以毫秒为时间尺度升降,因为大约0.1伏的电压差受到水稳定性的限制。”,“在这里,我们在纳米级厚度的特殊固体玻璃膜上施加高达10伏的电压,该膜可以传导质子,而不会对其造成永久性损坏。电场越强,离子器件的速度越快。”

这些可编程电阻器大大提高了神经网络的训练速度,同时大大降低了进行训练的成本和能量。这可以帮助科学家更快地开发深度学习模型,然后将其应用于自动驾驶汽车、欺诈检测或医学图像分析等领域。

“一旦你有了一个模拟处理器,你将不再是其他所有人都在工作的训练网络。你将以前所未有的复杂性训练网络,这是其他人无法承受的,因此大大优于他们所有人。换句话说,这不是一辆更快的车,这是一个航天器,”主要作者和麻省理工学院博士后穆拉托宁补充道。

这项研究今天发表在《科学》杂志上。

加速深度学习

由于两个主要原因,模拟深度学习比数字深度学习更快、更节能。“首先,计算是在内存中进行的,因此大量数据不会从内存来回传输到处理器。”模拟处理器也会并行执行操作。如果矩阵大小扩大,模拟处理器不需要更多的时间来完成新的操作,因为所有计算同时进行。

麻省理工学院新的模拟处理器技术的关键元素是质子可编程电阻器。这些电阻以纳米为单位(一纳米是一米的十亿分之一)排列成一个阵列,就像一个棋盘。

在人脑中,学习是由于神经元之间称为突触的连接的加强和减弱而发生的。深度神经网络长期以来一直采用这种策略,其中网络权重通过训练算法编程。在这种新处理器的情况下,增加和减少质子电阻的电导可以实现模拟机器学习。

电导由质子的运动控制。为了增加电导,更多的质子被推入电阻器中的通道,而为了降低电导,质子被取出。这是通过使用电解质(类似于电池的电解质)来实现的,该电解质传导质子但阻止电子。

为了开发一种超快速、高能效的可编程质子电阻器,研究人员寻找不同的电解质材料。当其他设备使用有机化合物时,Onen专注于无机磷硅酸盐玻璃(PSG)。

PSG基本上是二氧化硅,这是一种粉末状干燥剂材料,存在于与新家具一起放入盒子的小袋子中,用于去除水分。它也是硅加工中最著名的氧化物。为了制造多晶闸管,在硅中加入少量的磷,使其具有质子传导的特殊特性。

Onen假设,优化后的PSG在室温下可以具有较高的质子电导率,而不需要水,这将使其成为该应用的理想固体电解质。他是对的。

惊人的速度

PSG能够实现超快质子运动,因为它包含大量纳米大小的孔,这些孔的表面为质子扩散提供了路径。它还可以承受非常强的脉冲电场。这是至关重要的,奥尼解释说,因为向该装置施加更多电压可以使质子以令人眩目的速度移动。

“速度当然令人惊讶。通常情况下,我们不会在设备上施加如此极端的电场,以避免它们变成灰烬。但相反,质子最终以巨大的速度在设备堆栈上穿梭,特别是比我们之前的速度快了一百万倍。由于质子的体积小、质量低,这种运动不会破坏任何东西。这几乎就像传送,”他说。

李补充道:“纳秒级的时间尺度意味着,在这样一个极端场下,我们接近质子的弹道甚至量子隧穿状态。”。

由于质子不会损坏材料,电阻器可以运行数百万个周期而不会发生故障。这种新型电解质使可编程质子电阻器的速度比以前的设备快100万倍,并且可以在室温下有效工作,这对于将其纳入计算硬件非常重要。

由于PSG的绝缘特性,质子移动时几乎没有电流通过材料。这使得该设备非常节能,奥尼补充道。

德尔阿拉莫说,现在他们已经证明了这些可编程电阻器的有效性,研究人员计划对其进行重新设计,以实现大批量生产。然后他们可以研究电阻阵列的特性,并将其放大,以便将其嵌入到系统中。

同时,他们计划研究材料,以消除限制有效地将质子转移到电解液、通过电解液和从电解液转移质子所需电压的瓶颈。

Yildiz补充道:“这些离子装置可以实现的另一个令人兴奋的方向是,除了模拟深度神经网络外,还可以使用节能硬件来模拟神经科学中推导的神经电路和突触可塑性规则。”。

德尔阿拉莫说:“我们的合作对未来的创新至关重要。前进的道路仍将非常具有挑战性,但同时也非常令人兴奋。”。

合著者包括材料科学与工程系艾伦·斯沃洛·理查兹教授弗朗西斯·罗斯;博士后尼古拉斯·埃蒙德、王宝明;和张迪飞,一个EECS的研究生。

标签:行业资讯机械应用人工智能医用机器人
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