Analogowe chipsety obliczeniowe nowej generacji do zastosowań sztucznej inteligencji (AI) mogą stać się znacznie szybsze i zużywać mniej energii dzięki ramom projektowym opracowanym przez naukowców z indyjskiego Institute of Science (IISc).
Korzystając z nowatorskiej struktury projektowej, zespół zbudował prototyp chipsetu analogowego o nazwie ARYABHAT-1 (technologia rekonfigurowalna analogowo i sprzęt skalowalny do zadań AI). Ten typ chipsetu może być szczególnie pomocny w aplikacjach opartych na sztucznej inteligencji (AI), takich jak rozpoznawanie obiektów lub mowy – pomyśl Alexa lub Siri – lub tych, które wymagają masowych równoległych operacji obliczeniowych z dużą szybkością, zauważono w oświadczeniu IISc.
Większość urządzeń elektronicznych, zwłaszcza tych, które wymagają komputerów, korzysta z chipów cyfrowych, ponieważ proces projektowania jest prosty i skalowalny. „Ale przewaga analogu jest ogromna. Uzyskasz poprawę mocy i rozmiaru o rzędy wielkości”, wyjaśnia Chetan Singh Thakur, adiunkt na Wydziale Inżynierii Systemów Elektronicznych (DESE), IISc, którego laboratorium prowadzi prace nad rozwojem. chipset analogowy. W zastosowaniach, które nie wymagają precyzyjnych obliczeń, obliczenia analogowe mają potencjał, by przewyższyć wydajność obliczeń cyfrowych, ponieważ ta pierwsza jest bardziej energooszczędna.
Jednakże przy projektowaniu układów analogowych należy pokonać kilka przeszkód technologicznych. W przeciwieństwie do chipów cyfrowych, testowanie i współprojektowanie procesorów analogowych jest trudne. Wielkoskalowe procesory cyfrowe można łatwo zsyntetyzować poprzez kompilację kodu wysokiego poziomu, a ten sam projekt można przenieść do różnych generacji rozwoju technologii – powiedzmy, od chipsetu 7 nm do chipsetu 3 nm – przy minimalnych modyfikacjach. Ponieważ chipy analogowe nie dają się łatwo skalować — muszą być indywidualnie dostosowywane podczas przechodzenia na technologię nowej generacji lub do nowej aplikacji — ich konstrukcja jest kosztowna.
Kolejnym wyzwaniem jest to, że wymiana precyzji i szybkości z mocą i obszarem nie jest łatwa, jeśli chodzi o projektowanie analogowe. W projektowaniu cyfrowym proste dodanie większej liczby komponentów, takich jak jednostki logiczne, do tego samego chipa, może zwiększyć precyzję, a moc, z jaką działają, można regulować bez wpływu na wydajność urządzenia.
Aby sprostać tym wyzwaniom, zespół zaprojektował nowatorskie ramy, które umożliwiają rozwój procesorów analogowych, które skalują się tak samo, jak procesory cyfrowe. Ich chipset można przekonfigurować i zaprogramować tak, aby te same moduły analogowe mogły być przenoszone w różnych generacjach projektów procesów i w różnych aplikacjach. „Można zsyntetyzować ten sam rodzaj chipa przy 180 nm lub przy 7 nm, tak jak projektowanie cyfrowe”, dodaje Thakur.
Różne architektury uczenia maszynowego można zaprogramować na ARYABHAT i podobnie jak procesory cyfrowe mogą Naukowcy twierdzą, że działają solidnie w szerokim zakresie temperatur. Dodają, że architektura jest również „skalowalna” – jej wydajność pozostaje taka sama, gdy warunki pracy, takie jak napięcie lub prąd, są modyfikowane. Oznacza to, że ten sam chipset można skonfigurować do pracy w ultraenergooszczędnych aplikacjach Internetu rzeczy (IoT) lub do wykonywania szybkich zadań, takich jak wykrywanie obiektów.
Struktura projektowa została opracowana w ramach studentów IISc Pracę doktorską Pratika Kumara oraz we współpracy z Shantanu Chakrabartty, profesorem w McKelvey School of Engineering, Washington University w St Louis (WashU), USA, który jest również ambasadorem WashU McDonnell Academy w IISc.
„Dobrze jest zobaczyć teorię skalowalnych obliczeń analogowych w rzeczywistości i w praktycznych zastosowaniach”, mówi Chakrabartty, który wcześniej zaproponował obwody analogowe skalowalne biasem analogowym.
Naukowcy przedstawili swoje odkrycia w dwóch badaniach przed drukiem, które są obecnie w trakcie recenzowania. Zgłosili również patenty i planują współpracę z partnerami branżowymi w celu komercjalizacji technologii.
FacebookTwitterLinkedin
