MIT 研發 168 核心深度學習晶片 Eyeriss,效能為一般行動 GPU 的 10 倍!

作者 | 發布日期 2016 年 02 月 08 日 23:52 | 分類 晶片 , 零組件 follow us in feedly

隨著人工智慧(AI)應用越發熱門,相關的研究也紛紛挑戰我們的既有認知。麻省理工學院(MIT)的研究團隊日前發表了一款可進行深度學習(deep learning)的晶片「Eyeriss」,可直接在行動裝置上,執行如人臉辨識等人工智慧演算法,且不需透過連結網路來處理資料,該晶片就能直接完成演算。



MIT 在日前的國際固態電路大會(International Solid State Circuits Conference,ISSCC)發表 Eyeriss 晶片,MIT 表示,該晶片內建 168 個核心,專門用來部署神經網路(neural network),效能為一般行動 GPU 的 10 倍,也因其效能高,不需透過網路處理資料,就能在行動裝置上直接執行人工智慧演算法。其具有辨識人臉、語言的能力,可應用在智慧型手機、穿戴式裝置、機器人、自動駕駛車與其他物聯網應用裝置上。

深度學習通常需要大量的電腦運算才能處理,而能在個人電腦或行動裝置上執行繪圖運算工作的 GPU,便是能夠完成深度學習運算的處理器。不過,GPU 在進行運算處理的同時,就像一頭巨獸一般,會吃掉大量的電力,也因此不太可能在行動裝置上進行深度學習運算,只能將未處理過的資料先經過行動裝置收集過後,上傳到網路,透過強大的 GPU 伺服器來運算,再將運算結果透過網路傳回行動裝置。

而 MIT 研究出的 Eyeriss 晶片之所以能大量提升效能,關鍵便在於最小化 GPU 核心和記憶體之間交換資料的頻率(此運作過程通常會消耗大量的時間與能量),且一般 GPU 內的核心通常共享單一記憶體,但 Eyeriss 的每個核心擁有屬於自己的記憶體。

此外,Eyeriss 晶片還能在將資料傳送到每一個核心之前,先進行資料壓縮,且每一個核心都能立即與鄰近的核心直接溝通,因此若需要共享資料,核心們不需要透過主要記憶體就能傳遞。

除了 MIT 外,還有其他科技大廠也在研發深度學習晶片,如高通、英特爾、Nvidia 等。

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