第一個可編程憶阻器計算機旨在將AI處理從云端帶下來

第一個可編程憶阻器計算機 - 不僅僅是通過外部計算機操作的憶阻器陣列 - 已在密歇根大學(xué)開發(fā)。

它可能導(dǎo)致直接在小型，能量受限的設(shè)備(如智能手機和傳感器)上處理人工智能。智能手機AI處理器意味著不再需要將語音命令發(fā)送到云端進(jìn)行解釋，從而加快響??應(yīng)時間。

“每個人都希望在智能手機上安裝AI處理器，但你不希望你的手機電池耗電很快，”電子和計算機工程教授，自然電子研究的高級作者Wei Lu說。

在醫(yī)療設(shè)備中，在沒有云的情況下運行AI算法的能力將實現(xiàn)更好的安全性和隱私性。

為什么憶阻器有利于機器學(xué)習(xí)

實現(xiàn)這一目標(biāo)的關(guān)鍵可能是稱為憶阻器的高級計算機組件。該電路元件是具有存儲器的電阻器，具有可變電阻，可用作信息存儲的形式。由于憶阻器在同一位置存儲和處理信息，因此它們可以解決計算速度和功耗的最大瓶頸：內(nèi)存和處理器之間的連接。

這對于處理大量數(shù)據(jù)的機器學(xué)習(xí)算法尤其重要，例如識別照片和視頻中的對象，或預(yù)測哪些醫(yī)院患者感染的風(fēng)險較高。程序員已經(jīng)喜歡在圖形處理單元而不是計算機的主處理器(處理單元)上運行這些算法。

“ 就功率和吞吐量而言，GPU和非常定制和優(yōu)化的數(shù)字電路被認(rèn)為比CPU好10到100倍。” 陸說。“憶阻器AI處理器可能會再好10到100倍。”

GPU在機器學(xué)習(xí)任務(wù)中的表現(xiàn)更好，因為它們有數(shù)千個小核心可以同時運行計算，而不是等待CPU中少數(shù)強大核心之一的計算串。

憶阻器陣列更進(jìn)一步。每個憶阻器都能夠進(jìn)行自己的計算，允許一次執(zhí)行核心內(nèi)的數(shù)千次操作。在這個實驗規(guī)模的計算機中，有超過5,800個憶阻器。商業(yè)設(shè)計可能包括數(shù)百萬。

魏璐與第一作者Seung Hwan Lee，一位電氣工程博士生，擁有憶阻器陣列。圖片來源：Robert Coelius，密歇根工程學(xué)院

憶阻器陣列特別適合機器學(xué)習(xí)問題。這樣做的原因是機器學(xué)習(xí)算法將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為向量的方式 - 本質(zhì)上是數(shù)據(jù)點列表。例如，在預(yù)測患者在醫(yī)院感染的風(fēng)險時，該向量可能列出患者風(fēng)險因素的數(shù)字表示。

然后，機器學(xué)習(xí)算法將這些“輸入”向量與存儲在存儲器中的“特征”向量進(jìn)行比較。這些特征向量代表數(shù)據(jù)的某些特征(例如潛在疾病的存在)。如果匹配，則系統(tǒng)知道輸入數(shù)據(jù)具有該特征。矢量存儲在矩陣中，類似于數(shù)學(xué)電子表格，這些矩陣可以直接映射到憶阻器陣列上。

更重要的是，當(dāng)數(shù)據(jù)通過陣列饋送時，大部分?jǐn)?shù)學(xué)處理通過憶阻器中的自然電阻發(fā)生，消除了將特征向量移入和移出存儲器以執(zhí)行計算的需要。這使得陣列在復(fù)雜的矩陣計算中非常有效。早期的研究證明了憶阻器陣列有可能加速機器學(xué)習(xí)，但它們需要外部計算元件才能運行。

構(gòu)建可編程憶阻器計算機

為了構(gòu)建第一臺可編程憶阻器計算機，Lu的團隊與UM的電子和計算機工程副教授張亞亞和Michael Flynn教授一起設(shè)計了一個芯片，可以將憶阻器陣列與編程和運行所需的所有其他元件集成在一起。它。這些組件包括傳統(tǒng)的數(shù)字處理器和通信通道，以及數(shù)字/模擬轉(zhuǎn)換器，用作模擬憶阻器陣列和計算機其余部分之間的解釋器。

然后，Lu的團隊將憶阻器陣列直接集成在UM的Lurie Nanofabrication Facility的芯片上。他們還開發(fā)了將機器學(xué)習(xí)算法映射到憶阻器陣列的矩陣結(jié)構(gòu)上的軟件。

該團隊使用三種面包機器學(xué)習(xí)算法演示了該設(shè)備：

Perceptron，用于對信息進(jìn)行分類。他們能夠100%準(zhǔn)確地識別出不完美的希臘字母

稀疏編碼，壓縮和分類數(shù)據(jù)，特別是圖像。該計算機能夠找到最有效的方式來重建一組具有100%的準(zhǔn)確度和圖像識別的模式

雙層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，旨在尋找復(fù)雜數(shù)據(jù)中的模式。這個雙層網(wǎng)絡(luò)在乳腺癌篩查數(shù)據(jù)中找到了共性和差異因素，然后將每個病例分類為惡性或良性，準(zhǔn)確率為94.6%。

擴展商業(yè)用途存在挑戰(zhàn) - 憶阻器還不能像它們需要的那樣完全相同，并且存儲在陣列中的信息并不完全可靠，因為它運行在模擬的連續(xù)體而不是數(shù)字上。這些是陸氏集團的未來方向。

盧計劃將這項技術(shù)商業(yè)化。該研究的標(biāo)題是“完全集成的可重編程憶阻器-CMOS系統(tǒng)，用于高效的乘法累加運算。”