ï»? 驻马店市保安服务有限公司
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            1. éºÈœç†å·¥å›¢é˜Ÿæå‡ºäººå·¥æ™ø™ƒ½è¾¹ç¼˜è®¡ç®—芯片用于囑փè¯†åˆ«

               ã€€ChatGPT½{‰äh工智能的应用正在快速地改变我们的生‹zÀL–¹å¼å’Œä¿¡æ¯å¤„理的方法。由于神¾lç½‘¾lœæ·±åº¦å­¦ä¹ ä¾èµ–于大规模矩阵运½Ž—,对计½Ž—能量效率和速度有极高的要求ã€?/span>

                目前大部分神¾lç½‘¾lœçš„计算都是在服务器˜q›è¡Œã€‚例如,当我们向ChatGPT(或者智能家ç”?提出问题æ—Óž¼Œè®‘Ö¤‡éœ€è¦å‡ ¿U’钟的时间才能做出响应。出现这¿Uåšg˜qŸçš„原因之一是联¾|‘设备没有èƒö够的内存或电量来存储和运行设备理解用戯‚¦æ±‚所需的庞大机器学习模型。该模型存储在可能位于数千公里外的数据中心,在那里计½Ž—答案åƈž®†å…¶å‘送到讑֤‡ã€‚该延时虽不大,但限制了很多需要实时反馈的场景åQŒå¦‚自动é©ùN©¶ã€?/span>

                因此åQŒéº»çœç†å·¥å­¦é™?MIT)的研½I¶å›¢é˜ŸåŸºäºŽé›†æˆç¡…光芯片,创造了一¿Uç›´æŽ¥åœ¨˜q™äº›è®‘Ö¤‡ä¸Šè¿›è¡Œè®¡½Ž—çš„æ–°æ–¹æ³?光学边缘计算)åQŒä»Žè€Œå¤§å¤§å‡ž®‘了˜q™ç§å»¶è¿Ÿã€‚他们的技术将˜qè¡Œæœºå™¨å­¦ä¹ æ¨¡åž‹çš„内存密集型步骤转移åˆîC¸­å¤®æœåŠ¡å™¨åQŒåœ¨ä¸­å¤®æœåŠ¡å™¨ä¸Šæ¨¡åž‹çš„组件被¾~–码到光波上。ä‹É用光¾U¤å°†æ³¢ä¼ è¾“到˜qžæŽ¥çš„设备,˜q™ä‹É得大量数据能够通过¾|‘络以光带宽(2.4TB/s)发送。然后接收器使用一个简单的光学讑֤‡åQŒè¯¥è®‘Ö¤‡ä½¿ç”¨˜q™äº›å…‰æ‡L携带的模型部分快速执行计½Ž—ã€?/span>

                与其他方法相比,该技术可ž®†èƒ½æºæ•ˆçŽ‡æé«˜ä¸€ç™‘Ö€ä»¥ä¸Šã€‚它˜q˜å¯ä»¥æé«˜å®‰å…¨æ€§ï¼Œå› äؓ用户的数据不需要传输到中央位置˜q›è¡Œè®¡ç®—。这¿Uæ–¹æ³•å¯ä»¥ä‹É自动é©ùN©¶æ±½èžR实时做出决策åQŒåŒæ—¶è€—电量仅相当于计½Ž—机当前所需能量çš?%。它˜q˜å¯ä»¥è®©ç”¨æˆ·ä¸Žä»–们的æ™ø™ƒ½å®¶å±…讑֤‡˜q›è¡Œæ— åšg˜qŸå¯¹è¯ï¼Œç”¨äºŽé€šè¿‡èœ‚窝¾|‘络˜q›è¡Œå®žæ—¶è§†é¢‘处理åQŒç”šè‡›_¯ä»¥åœ¨è·ç¦»åœ°çƒæ•°ç™¾ä¸‡è‹±é‡Œçš„航天器上实现高速图像分¾c…R€?/span>

                “每‹Æ¡ä½ æƒŒ™¿è¡Œä¸€ä¸ªç¥ž¾lç½‘¾lœï¼Œä½ éƒ½å¿…须调用模型åQŒä½ èƒ½ä»¥å¤šå¿«çš„速度˜qè¡Œ˜q™ä¸ª½E‹åºå–决于你能以多快的速度从内存中输入模型。我们的½Ž¡é“很大——相当于每毫¿U’左右通过互联¾|‘发送一部完整的电媄。这ž®±æ˜¯æ•°æ®˜q›å…¥æˆ‘们¾pȝ»Ÿçš„速度。而且它的计算速度也可以这么快。”MIT团队负责人å¯d克¯‚‹±æ égëu教授(Dirk Englund)说ã€?/span>

                边缘计算(edge computing)是近òq´æ¥äººå·¥æ™ø™ƒ½èŠ¯ç‰‡é¢†åŸŸçš„热门方向之一。这¿Uè¿½Ž—模式把¼œžç»¾|‘络˜qè¡Œåœ¨æ™ºèƒ½ç»ˆç«¯å¤„理器比如æ™ø™ƒ½æ‰‹æœºã€è‡ªåŠ¨é©¾é©¶æ±½è½¦ä¸ŠåQŒé€šè¿‡å®žçŽ°åŽÖM¸­å¿ƒåŒ–计算åQŒå¯ä»¥å¤§å¤§å¢žåŠ ç”¨æˆ·ä¿¡æ¯çš„安全性,同时减少数据中心的计½Ž—量åQŒç¾ƒž®æ•°æ®å¤„理的延时½{‰ã€?/span>

                è°äh­ŒæŽ¨å‡ºçš„特¿Uå¤„理器芯片Edge TPU以及NVIDIA的EDX芯片½{‰éƒ½æ˜¯é¢å‘上˜q°åº”用。然而,当电学芯片运½Ž—大规模权重矩阵æ—Óž¼Œå…¶èƒ½é‡æŸè€—和计算速度已经辑ֈ°ç“‰™¢ˆåQŒè¿™å½±å“äº†æ™ºèƒ½è¾¹¾~˜è®¾å¤‡çš„¾l­èˆªæ—‰™—´òq¶ä¼šå¯ÆD‡´è®¡ç®—延时åQŒè¿›è€Œå¢žåŠ æ™ºèƒ½ç»ˆç«¯çš„体积åQŒé‡é‡å’ŒåŠŸçŽ‡ã€‚麻省理工团队的光学服务å™?客户端架构主要实çŽîCº†åQ?/span>

                (1)一个硅光集成芯片äؓ基础的“智能发ž®„器â€?smart transceiver)用于ç”?光è{换,通过波分复用把权重数据传输,用光¾U¤ä¼ åˆ°æ¯«ç“¦çñ”别的¾lˆç«¯å¤„理器,其中的数据传送光学带

                宽达åˆ?.4THz(48通道åQ?0GHz每通道)ã€?2)他们把AI模型从MIT校园传送到林肯实验å®?86千米)的终端做计算ã€?3)该架构实çŽîCº†99%的图像识别准¼‹®åº¦ã€‚通过采用自制的光ç”늧¯åˆ†å™¨åQŒä¹˜æ³•å™¨çš„每‹Æ¡ä¹˜æ³•è¿½Ž—低于一个光子数ã€?/span>

                ˜q‘æ—¥åQŒç›¸å…Œ™®ºæ–‡ä»¥ã€Šåœ¨äº’联¾|‘è¾¹¾~˜çš„单域光子深度学习ã€?Delocalized photonic deep learning on the internet's edge)为题发表在Science上ã€?/span>

                亚历克斯·斯拉å¾äh–¯æ˜¯ç¬¬ä¸€ä½œè€…,瑞安·哈默利和德克·英格伦教授担ä»Õd…±åŒé€šè®¯ä½œè€…,陈在俊äؓ共同作者ã€?/span>

                该研½I¶å§‹äº?019òq´ã€‚陈在俊è¯ß_¼šâ€œNetcast是针对边¾~˜è¿½Ž—提出的光学解决æ–ÒŽ³•åQŒå®ƒèƒ½æä¾›å®žæ—¶è¿½Ž—åƈ减少能量负荷åQŒå¯è¢«ç”¨äºŽè¾¹¾~˜è¿½Ž—的各个场景åQŒåŒ…括智能传感、蜂½Hç½‘¾lœé€šä¿¡ã€èˆª½Iø™ˆªå¤©ã€æ™ºèƒ½å®¶å±…等。实验过½E‹ä¸­æœ‰å‡ ä¸ªæ ‡å¿—性的里程¼„‘。â€?/span>

                ½W¬ä¸€æ­¥ï¼Œé€šè¿‡é‡‡ç”¨¼‹…光芯片实现了高¾_„¡¡®çŽ‡çš„16波长的光学数据传输以及æÕQç‚ÒŽ•°å€ég¹˜æ³•å™¨åQŒè¯¥è®¡ç®—¾_‘Öº¦åœ¨æ¨¡æ‹Ÿè®¡½Ž—里相对较高åQŒå¯ä»¥æ»¡­‘›_‡ ä¹Žæ‰€æœ‰AI½Ž—法的需求ã€?/span>

                ½W¬äºŒæ­¥ï¼Œä»–们把智能网¾lœé€šè¿‡å…‰çº¤˜q›è¡Œé•¿è·¼›?86千米)传输到林肯实验室åQŒåƈ保持同样的计½Ž—精度。第三步åQŒè¯¥å›¢é˜Ÿé‡‡ç”¨å•å…‰å­è®¡æ•°å™¨åQŒåœ¨å®žéªŒé‡Œå®žçŽîCº†òq›_‡ä½ŽäºŽä¸€ä¸ªå…‰å­æ•°çš„乘法器ã€?/span>

                另据悉,该项目得到进一步资助,目前MIT英格伦课题组和南加州大学陈在俊课题组正合作研发下一代高度集成的边缘计算芯片ã€?/span>

              上一½‹?/B>åQšä¸Šä¸€½‹‡ï¼šæ•°å­—生活·æ™ø™”万物  |  下一½‹?/B>åQšä¸‹ä¸€½‹‡ï¼šä¸€é”®æŠ¥è­¦æŸ±çš„功能和使用æ–ÒŽ³•
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