Chip MIT Mengurangi Konsumsi Daya Jaringan Saraf Sebesar 95% - Pandangan Alternatif

Chip MIT Mengurangi Konsumsi Daya Jaringan Saraf Sebesar 95% - Pandangan Alternatif
Chip MIT Mengurangi Konsumsi Daya Jaringan Saraf Sebesar 95% - Pandangan Alternatif

Video: Chip MIT Mengurangi Konsumsi Daya Jaringan Saraf Sebesar 95% - Pandangan Alternatif

Video: Chip MIT Mengurangi Konsumsi Daya Jaringan Saraf Sebesar 95% - Pandangan Alternatif
Video: IV JARINGAN OTOT - JARINGAN SARAF - SEL PUNCA 2024, Maret
Anonim

Jaringan saraf adalah hal yang kuat, tetapi sangat rakus. Insinyur di Massachusetts Institute of Technology (MIT) telah berhasil mengembangkan chip baru yang memotong konsumsi daya jaringan saraf hingga 95%, yang secara teori memungkinkan mereka untuk bekerja bahkan pada perangkat seluler dengan baterai. Ponsel pintar menjadi semakin pintar akhir-akhir ini, menawarkan lebih banyak layanan berbahan bakar AI seperti asisten virtual dan terjemahan waktu nyata. Tetapi biasanya jaringan neural memproses data untuk layanan ini di cloud, dan smartphone hanya mengirimkan data bolak-balik.

Ini tidak ideal karena memerlukan saluran komunikasi yang tebal dan mengasumsikan bahwa data sensitif sedang dikirim dan disimpan di luar jangkauan pengguna. Tetapi jumlah energi yang sangat besar yang diperlukan untuk memberi daya pada jaringan saraf yang didukung oleh GPU tidak dapat disediakan di perangkat yang ditenagai oleh baterai kecil.

Insinyur MIT telah mengembangkan chip yang dapat mengurangi konsumsi daya ini hingga 95%. Chip secara drastis mengurangi kebutuhan untuk mentransfer data bolak-balik antara memori chip dan prosesor.

Jaringan saraf terdiri dari ribuan neuron buatan yang saling berhubungan yang diatur dalam lapisan. Setiap neuron menerima masukan dari beberapa neuron di lapisan yang mendasarinya, dan jika masukan gabungan melewati ambang tertentu, ia mentransmisikan hasilnya ke beberapa neuron di atasnya. Kekuatan koneksi antar neuron ditentukan oleh berat yang dibentuk selama proses pelatihan.

Ini berarti bahwa untuk setiap neuron, chip harus mengekstrak input untuk koneksi tertentu dan bobot koneksi dari memori, mengalikannya, menyimpan hasilnya, dan kemudian mengulangi proses untuk setiap input. Banyak data berjalan kesana kemari, dan banyak energi yang terbuang percuma.

Chip MIT yang baru menghilangkan ini dengan menghitung semua input secara paralel di memori menggunakan sirkuit analog. Ini secara signifikan mengurangi jumlah data yang perlu diambil alih dan menghasilkan penghematan energi yang signifikan.

Pendekatan ini membutuhkan bobot koneksi menjadi biner daripada rentang, tetapi pekerjaan teoritis sebelumnya telah menunjukkan bahwa ini tidak akan terlalu mempengaruhi keakuratan, dan para ilmuwan menemukan bahwa hasil chip berbeda 2-3% dari versi biasa dari operasi jaringan saraf. di komputer standar.

Ini bukan pertama kalinya para ilmuwan membuat chip yang memproses proses dalam memori, mengurangi konsumsi daya jaringan saraf, tetapi ini adalah pertama kalinya pendekatan ini digunakan untuk mengoperasikan jaringan saraf yang kuat yang dikenal dengan pemrosesan gambarnya.

Video promosi:

"Hasilnya menunjukkan spesifikasi yang mengesankan untuk implementasi operasi rolling yang hemat energi dalam susunan memori," kata Dario Gil, wakil presiden kecerdasan buatan di IBM.

"Ini jelas membuka kemungkinan untuk menggunakan jaringan saraf konvolusional yang lebih canggih untuk mengklasifikasikan gambar dan video di Internet of Things di masa mendatang."

Dan ini menarik tidak hanya untuk grup R&D. Keinginan untuk menempatkan AI pada perangkat seperti smartphone, peralatan rumah tangga, dan semua jenis perangkat IoT mendorong banyak orang di Silicon Valley menuju chip berdaya rendah.

Apple telah mengintegrasikan Neural Engine ke dalam iPhone X untuk memberi daya, misalnya, teknologi pengenalan wajah, dan Amazon dikabarkan akan mengembangkan chip AI-nya sendiri untuk generasi asisten digital Echo berikutnya.

Perusahaan besar dan pembuat chip juga semakin mengandalkan pembelajaran mesin, yang memaksa mereka untuk membuat perangkat mereka lebih hemat energi. Awal tahun ini, ARM meluncurkan dua chip baru: prosesor Arm Machine Learning, yang menangani tugas-tugas AI umum mulai dari terjemahan hingga pengenalan wajah, dan prosesor Deteksi Objek Arm, yang mendeteksi, misalnya, wajah dalam gambar.

Chip seluler terbaru Qualcomm, Snapdragon 845, memiliki GPU dan sangat digerakkan oleh AI. Perusahaan juga meluncurkan Snapdragon 820E, yang akan bekerja di drone, robot, dan perangkat industri.

Ke depan, IBM dan Intel sedang mengembangkan chip neuromorfik dengan arsitektur yang terinspirasi oleh otak manusia dan efisiensi energi yang luar biasa. Ini secara teoritis memungkinkan TrueNorth (IBM) dan Loihi (Intel) untuk melakukan pembelajaran mesin yang kuat hanya dengan menggunakan sebagian kecil dari kekuatan chip konvensional, tetapi proyek ini masih sangat eksperimental.

Akan sangat sulit untuk memaksa chip yang menghidupkan jaringan saraf untuk menghemat daya baterai. Namun dengan laju inovasi saat ini, "sangat sulit" ini terlihat cukup mungkin.

Ilya Khel

Direkomendasikan: