編譯 |  芯東西 張昀

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芯東西3月24日消息，據(jù)歐洲媒體eeNews Europe 3月22日報道，法國研究人員受昆蟲啟發(fā)，正在開發(fā)一種混合處理架構(gòu)的AI芯片，耗資300萬歐元（約合2103.72萬人民幣）。

該項目由法國研究機構(gòu)CEA-Leti的頂尖科學(xué)家和Edge AI（邊緣人工智能）項目協(xié)調(diào)員Elisa Vianello領(lǐng)導(dǎo)，模仿蟋蟀的感知和神經(jīng)系統(tǒng)集成不同的存儲技術(shù)，以降低能耗、提升速率，并應(yīng)用于消費機器人、植入式醫(yī)療診斷微芯片以及可穿戴電子設(shè)備。

一、模仿蟋蟀，構(gòu)建新納米系統(tǒng)

AI處理器以及存儲器之間的數(shù)據(jù)傳輸，很難突破功率和能耗方面的瓶頸。英國AI芯片獨角獸Graphcore和美國芯片創(chuàng)企Cerebras均有存內(nèi)計算和高度集成的AI處理器，它們已經(jīng)解決了這種數(shù)據(jù)傳輸?shù)哪芎暮退俾蕟栴}。但這種方法需要采用存內(nèi)計算和高度集成的AI處理器，還需要高密度、高分辨率、具有無限耐用性的非易失性存儲器。

Elisa Vianello稱，蟋蟀能夠根據(jù)遲緩的、不精確的、不可靠的神經(jīng)元以及突觸做出準確的決定，以躲避捕食者。Elisa Vianello還說道，CEA-Leti的研究人員發(fā)現(xiàn)蟋蟀的感覺和神經(jīng)系統(tǒng)中存在多種類似存儲的功能，通過結(jié)合這些不同的功能，蟋蟀的內(nèi)部系統(tǒng)表現(xiàn)了驚人的性能和能源效率。

CEA-Leti的項目從蟋蟀中汲取靈感，放寬了內(nèi)存芯片存儲密度以及可靠性方面的硬件要求，將結(jié)合基于貝葉斯推理的混合引擎（Bayesian Inference engine）和局部脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊（local spiking neural network module），進行實時數(shù)據(jù)處理。

Vianello團隊的AI芯片將使用其科學(xué)家們開發(fā)的確定性、概率性、易失性和非易失性存儲器。同時，該項目構(gòu)建了科學(xué)家們需要的新納米系統(tǒng)，以便科學(xué)家們學(xué)習(xí)有限的、偏離期望值的數(shù)據(jù)（噪聲數(shù)據(jù)）。

二、構(gòu)建混合突觸，集成不同的存儲技術(shù)

CEA-Leti團隊旨在制造出物理納米級存儲設(shè)備網(wǎng)絡(luò)。該團隊希望把昆蟲生物學(xué)原理轉(zhuǎn)化為物理原理，從而學(xué)習(xí)有限的噪聲數(shù)據(jù)，比如攝像機、雷達傳感器、心電圖（ECG）、肌電圖（EMG）、生物阻抗流中的不同傳感器實時測量的數(shù)據(jù)，以及可能通過腦電圖傳感器（EEG）和神經(jīng)探測器測量的大腦信號。

但是，目前還不存在理想的存儲。Vianello說道，他們項目的目的是構(gòu)建一個混合突觸，共同集成不同的存儲技術(shù)。

CEA-Leti的副主任兼首席技術(shù)官Jean-René Lequepeys稱，Vianello的工作為更節(jié)能的嵌入式智能網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)開辟了新的研究視角。這是一項真正的技術(shù)和應(yīng)用突破，從生活中汲取靈感，而且將新一代非易失性存儲器結(jié)合了微電子的最新發(fā)展。Jean-René Lequepeys還說道，這項研究工作完全符合研究所的優(yōu)先事項，而且很有可能是全球首發(fā)，同時很可能帶來巨大的商業(yè)機會。

以模仿蟋蟀的感知和神經(jīng)系統(tǒng)集成不同的存儲技術(shù)為例，CEA-Leti研究的其他項目將昆蟲視覺作為激發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片的靈感。

結(jié)語：“昆蟲”靈感正啟發(fā)混合AI芯片

由于蟋蟀的感覺和神經(jīng)系統(tǒng)有多種類似存儲的功能，其反應(yīng)十分敏捷。將昆蟲的生物學(xué)原理應(yīng)用在AI芯片設(shè)計當中，或能放寬存儲密度以及可靠性方面的硬件要求。

在AI芯片開發(fā)中，科學(xué)家們模仿、應(yīng)用昆蟲的其他生物學(xué)特性，可能會有新的技術(shù)突破。

來源：eeNews Europe