Mendorong komputasi ke papan dengan desain microchip inovatif untuk membuat AI dapat diakses secara real time

Peneliti Princeton telah menciptakan chip baru yang mempercepat sistem kecerdasan buatan yang disebut jaringan saraf sekaligus mengurangi penggunaan energi. Chip tersebut dapat membantu menghadirkan aplikasi canggih ke perangkat jarak jauh seperti mobil dan smartphone. Kredit: Universitas Hongyang Jia / Princeton

Menanggapi tuntutan eksplosif kecerdasan buatan di jaringan komputer, Universitas Princeton peneliti dalam beberapa tahun terakhir telah secara radikal meningkatkan kecepatan dan mengurangi penggunaan energi sistem AI khusus. Sekarang, para peneliti telah membawa inovasi mereka lebih dekat untuk digunakan secara luas dengan menciptakan perangkat keras dan perangkat lunak yang dirancang yang akan memungkinkan perancang untuk memadukan jenis sistem baru ini ke dalam aplikasi mereka.

“Perangkat lunak adalah bagian penting dari mengaktifkan perangkat keras baru,” kata Naveen Verma, profesor teknik listrik dan komputer di Princeton dan kepala tim peneliti. “Harapannya adalah para desainer dapat terus menggunakan sistem perangkat lunak yang sama – dan hanya melakukan pekerjaan sepuluh kali lebih cepat atau lebih efisien.”

Dengan memotong permintaan daya dan kebutuhan untuk bertukar data dari server jarak jauh, sistem yang dibuat dengan teknologi Princeton akan dapat membawa aplikasi kecerdasan buatan, seperti perangkat lunak percontohan untuk drone atau penerjemah bahasa tingkat lanjut, pada batas infrastruktur TI.

“Untuk membuat AI dapat diakses oleh proses secara real time dan seringkali secara pribadi di sekitar kita, kita perlu mengatasi latensi dan privasi dengan memindahkan komputer itu sendiri ke papan,” kata Verma, yang merupakan direktur Keller Center for University Innovation in Engineering Pendidikan. “Dan itu membutuhkan efisiensi energi dan kinerja.”

Jenis Baru dari AI Accelerator Chip

Chip baru ini didasarkan pada komputasi analog, yang menggunakan sirkuit untuk meniru persamaan yang diselesaikan daripada menghasilkan 1 dan 0 seperti komputer digital. Kredit: Universitas Hongyang Jia / Princeton

Dua tahun lalu, tim peneliti Princeton membuat chip baru yang dirancang untuk meningkatkan kinerja jaringan saraf, yang merupakan inti dari kecerdasan buatan saat ini. Chip, yang telah berkinerja puluhan hingga ratusan kali lebih baik daripada microchip canggih lainnya, telah menandai pendekatan revolusioner dalam banyak hal. Faktanya, chip tersebut sangat berbeda dari apa pun yang digunakan untuk jaringan neural sehingga menjadi tantangan bagi pengembang.

“Kerugian terbesar dari chip ini adalah ia menggunakan arsitektur yang sangat tidak biasa dan mengganggu,” kata Verma dalam wawancara tahun 2018. “Kami perlu menyesuaikan dengan sejumlah besar infrastruktur dan metodologi desain yang kami miliki dan gunakan saat ini.”

Selama dua tahun ke depan, para peneliti telah bekerja untuk menyempurnakan chip dan membuat sistem perangkat lunak yang memungkinkan sistem kecerdasan buatan memanfaatkan kecepatan dan efisiensi chip baru. Dalam presentasi di Konferensi Virtual Internasional Sirkuit Solid State pada Februari 2021, penulis utama Hongyang Jia, seorang mahasiswa pascasarjana di lab penelitian Verma, menjelaskan bagaimana perangkat lunak baru akan memungkinkan chip baru bekerja dengan berbagai jenis jaringan dan memungkinkan sistem menjadi. terukur dalam eksekusi perangkat keras dan perangkat lunak.

“Dapat diprogram di semua jaringan ini,” kata Verma. “Jaringan bisa sangat besar, dan bisa sangat kecil.”

Tim Verma telah mengembangkan chip baru sebagai tanggapan atas meningkatnya permintaan akan kecerdasan buatan dan bobot yang diberikan AI pada jaringan komputer. Kecerdasan buatan, yang memungkinkan mesin meniru fungsi kognitif seperti pembelajaran dan penilaian, memainkan peran penting dalam teknologi baru seperti pengenalan gambar, terjemahan, dan kendaraan yang dapat mengemudi sendiri. Idealnya, komputasi untuk teknologi seperti navigasi drone akan didasarkan pada drone itu sendiri, bukan pada komputer jaringan jarak jauh. Tetapi kebutuhan daya dari microchip digital dan kebutuhan akan penyimpanan memori dapat mempersulit perancangan sistem seperti itu. Biasanya, solusi tersebut menempatkan sebagian besar komputasi dan memori pada server jarak jauh, yang berkomunikasi secara nirkabel dengan drone. Tapi ini menambah persyaratan sistem komunikasi, dan memperkenalkan masalah keamanan dan penundaan pengiriman instruksi ke drone.

Untuk mengatasi masalah ini, para peneliti Princeton telah memikirkan kembali komputasi dengan beberapa cara. Pertama, mereka merancang sebuah chip yang menggerakkan komputer dan menyimpan data di tempat yang sama. Teknik ini, yang disebut komputasi dalam memori, mengurangi energi dan waktu yang digunakan untuk bertukar informasi dengan memori khusus. Teknik ini meningkatkan efisiensi, tetapi menimbulkan masalah baru: karena teknik ini merangkum dua fungsi di area kecil, komputer dalam memori didasarkan pada fungsi analog, yang peka terhadap kerusakan oleh sumber seperti fluktuasi tegangan dan suhu puncak. Untuk mengatasi masalah ini, tim Princeton merancang chip mereka menggunakan kapasitor daripada transistor. Kapasitor, perangkat yang menyimpan muatan listrik, dapat diproduksi dengan presisi lebih tinggi dan tidak terlalu terpengaruh oleh perubahan tegangan. Kapasitor juga dapat ditempatkan sangat kecil dan ditempatkan di atas sel memori, meningkatkan kepadatan transformasi dan mengurangi kebutuhan energi.

Tetapi bahkan setelah melakukan operasi analog yang kuat, banyak tantangan tetap ada. Inti analog perlu diintegrasikan secara efisien ke dalam arsitektur digital utama, sehingga dapat digabungkan dengan fungsi dan perangkat lunak lain yang diperlukan untuk menjalankan sistem praktis. Sistem numerik menggunakan sakelar mati-dan-hidup untuk mewakili angka nol dan yang digunakan insinyur komputer untuk menulis algoritme yang menyusun pemrograman komputer. Komputer analog mengambil pendekatan yang sama sekali berbeda. Dalam artikel di IEEE Spectrum, Universitas Columbia Profesor Yannis Tsividis menggambarkan komputer analog sebagai sistem fisik yang dirancang untuk diatur oleh persamaan yang identik dengan persamaan yang ingin dipecahkan oleh programmer. Sempoa, misalnya, adalah komputer analog yang sangat sederhana. Tsividis mengatakan bahwa ember dan selang dapat berfungsi sebagai komputer analog untuk masalah komputasi tertentu: untuk menyelesaikan fungsi integrasi, seseorang dapat menghitung, atau mengukur air di dalam ember.

Komputasi analog adalah teknologi dominan selama Perang Dunia II. Itu digunakan untuk melakukan fungsi dari prakiraan pasang surut hingga tembakan terarah. Tetapi sistem analog sulit dibuat dan biasanya membutuhkan operator yang sangat terlatih. Setelah munculnya transistor, sistem digital terbukti lebih efisien dan mudah beradaptasi. Tetapi teknologi baru dan desain sirkuit baru telah memungkinkan para insinyur untuk menghilangkan banyak kekurangan sistem analog. Untuk aplikasi seperti jaringan saraf, sistem analog menawarkan keuntungan nyata. Sekarang, pertanyaannya adalah bagaimana menggabungkan yang terbaik dari kedua dunia.

Verma menunjukkan bahwa kedua jenis sistem tersebut saling melengkapi. Sistem digital memainkan peran sentral sementara jaringan saraf yang menggunakan chip analog dapat menangani operasi khusus dengan sangat cepat dan efisien. Itulah mengapa mengembangkan sistem perangkat lunak yang dapat mengintegrasikan kedua teknologi dengan mulus dan efisien merupakan langkah yang sangat penting.

“Idenya bukanlah untuk menempatkan seluruh jaringan ke dalam memori komputasi,” katanya. “Anda perlu mengintegrasikan kemampuan untuk melakukan semua hal lain dan melakukannya dengan cara yang dapat diprogram.”

Selain Verma dan Jia, penulisnya termasuk Hossein Valavi, seorang peneliti postdoctoral di Princeton; Jinseok Lee, Murat Ozatay, Rakshit Pathak dan Yinqi Tang, mahasiswa pascasarjana di Princeton. Dukungan untuk proyek ini sebagian didukung oleh Fakultas Teknik dan Sains Terapan Universitas Princeton karena kemurahan hati William Addy ’82.

Related articles

Comments

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here

Share article

Latest articles

Menyelidiki lebih dalam tentang asal usul sinar kosmik dengan gerakan Brown geometris

Representasi skema sinar kosmik yang merambat melalui awan magnetik. Kredit: Salvatore Buonocore Model simulasi menyediakan langkah pertama dalam mengembangkan algoritma untuk meningkatkan metode deteksi. Sinar...

Penyerapan elektron terpisah yang ditangkap dalam film

Film menangkap gambar penangkapan elektron terpisah. Kredit: Javier Marmolejo Para peneliti di Universitas Gothenburg telah mengamati penyerapan satu elektron oleh tetesan melayang dengan amplitudo...

Perlindungan probiotik? Bakteri Usus Ditemukan Melindungi Usus Terhadap Virus COVID-19

Para peneliti dari Universitas Yonsei di Korea Selatan telah menemukan bahwa bakteri tertentu yang hidup di usus manusia mengeluarkan obat yang menghambat SARS-CoV-2. ...

Menggali sejarah populasi Neanderthal menggunakan DNA nuklir purba dari sedimen gua

Galeri patung gua di Spanyol utara. Penulis: Javier Trueba - film sains Madrid DNA mitokondria manusia purba telah diekstraksi dari deposit gua, tetapi nilainya...

Sakelar Semikonduktor Berpanduan Laser untuk Komunikasi Generasi Selanjutnya

Insinyur Laboratorium Nasional Lawrence Livermore telah menemukan jenis baru sakelar semikonduktor yang digerakkan oleh laser yang secara teoritis dapat mencapai kecepatan lebih tinggi pada...

Newsletter

Subscribe to stay updated.