神经形态计算和机器学习主导今年芯片设计的前沿。
杰夫Dorsch &埃德·斯珀林
机器学习、人工智能和神经形态计算了中心舞台在本周热芯片2017,与过去大不相同,重点是架构,处理速度和性能的改善为标准计算问题。
很明显,考虑到演讲的重点,是流血的边缘计算已经发生了巨大的变化在过去的12个月。性能和电力仍然是关键元素时,主要关心的不再是如何把更多的晶体管在一块硅或如何将多个芯片在一起。现在更多的面向新架构,可以数字世界和现实世界的桥梁。
前美国国防部高级研究计划局菲利普Alvelda项目经理和皮质的现任首席执行官。ai在他的主题表示,研究人员的一个重要启示是,人类的大脑是有意义的外部世界的同时大脑的所有部分寻找记忆。这是一种激进的转变方向,因为直到现在研究认为,大脑的不同区域对不同的刺激作出反应。分布式内存是一个完全不同的转折。此外,他说,小脑被发现可以找到包含更多的神经元比其它地区的大脑,它允许一个人预测未来状态或行动。这就像预取。
“我们要做的是建立通用代码在所有记忆系统,“Alvelda补充说,下一代处理器能够读的意图,他将其形容为“数字心灵感应”和结合集体感官数据实现“集体认知的人。”他还指出,一个新的概念,“数字同理心。”
图1:Alvelda讨论集成和人类大脑中合成组件。
其他报告同样发人深省。谷歌大脑团队有两个报告第二天热芯片。软件工程师悬崖年轻谈到“领域特定的体系结构”和摩尔定律描述为“四面楚歌”在当前的技术条件下。原来的张量处理单元工作作为现有服务器的加速器,有点像协同处理器浮点单元,他说。它的设计理念在于让DDR3内存接口,这限制了芯片的带宽。TPU有五个主要的CISC指令,他指出,并使用收缩执行在一个矩阵数组——这种技术可以追溯到1970年代。当涉及到机器学习,年轻的说:“推理更喜欢延迟吞吐量。”
谷歌高级研究员杰夫院长说当天早些时候。“深度学习是造成机器学习的革命,”他说。“深度学习是改变我们如何设计电脑。”他补充说,“需要更多的计算能力,“这一理论也得到了一天2人。版本2的TPU将用于培训和推理,院长说。芯片将程序通过TensorFlow谷歌云,他指出,尽管1000年云tpu机器学习研究人员将免费。
保罗Whatmough臂的研究,同时也作为一名研究助理哈佛架构,电路,和编译器程序,称赞“深度学习”的时代,并呼吁更深层次的网络,更大的数据,和更多的计算能力发展的深层神经网络。哈佛正在款引擎“并行处理的一组神经元,”他说,并使用一个16-nanometer系统级芯片设备不间断的应用程序。芯片是基于Cortex-M0核心,而包装片上存储器。
杰米•Markevitch首席工程师在思科系统,描述了网络分布式路由器体系结构的处理器。芯片有672个处理器核心和2688个线程。它包含一个将完整运行模型,并将在C或汇编语言编程,他说。芯片有92亿个晶体管和是用22 nm制程制作的。
热芯片的最终会议29日是致力于下一代处理器由IBM开发的高级微设备公司,英特尔、高通,针对在数据中心中使用。IBM的基督教雅可比描述新z14微处理器芯片,这是该公司最新的大型机的基础模型。z14是用14纳米的过程。有两个组件的芯片组,CP芯片和SC芯片,每一个都是用17制作的金属层,雅可比说。CP芯片有10个核。评论长寿的大型机市场,雅可比说,“你不会相信多少COBOL。”
Kevin Lepak谈到了AMD的芯片设计公司新的EPYC处理器系列、基于x86架构禅宗的核心。他强调芯片的安全措施,包括一个aes - 128发动机和钥匙不知道操作系统。EPYC处理器在多片打包模块。
英特尔的Akhilesh Kumar提供细节在他公司的Xeon处理器可伸缩,上月宣布,针对云服务,通信服务,高性能计算和人工智能。“我们已经取得了重大的变化我们一起把处理器的方式,”他说。微体系结构的核心是增强的,网互连体系结构实现,和L2和L3缓存层次结构经过了重新设计,Kumar指出。Xeon处理器可伸缩的白金8180芯片是用于机器学习培训。
三个人参与介绍高通Centriq 2400处理器,高通公司数据中心技术的产物。“高通将是一个球员的数据中心,”托马斯说,高通的一块牛肉,使用低功耗cpu和10 nm服务器处理器SoC,他描述为“一个结实的,强壮的核心。“一块牛肉补充说,“菲克CPU省云的设计。“这是一个64位与高通处理器系统总线互连。芯片功能8-wide异构管道,根据一块牛肉。巴里·沃说,芯片与48芯高度集成SoC / 24工器。它支持第三代PCI Express和达到包装的测量55毫米的55毫米。Dileep Bhandarkar高通技术的副总裁,不说演讲,说他不会泄露操作速度和其他关键指标,他也不会回答任何与会者的问题在这些话题,从观众的笑声。项目正式结束后,他被工程师们挤在弗林特的戏剧表演艺术中心。
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