圖來(lái)自Engadget

深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNNs）可以學(xué)會(huì)幾乎任何東西，包括如何在我們擅長(zhǎng)的比賽擊敗我們。問(wèn)題是每次培訓(xùn)AI系統(tǒng)，都會(huì)占用昂貴的超級(jí)計(jì)算機(jī)或數(shù)據(jù)中心幾天時(shí)間。 IBM的T.J. Watson研究中心的科學(xué)家們認(rèn)為，他們可以大量使用“電阻處理單元”，即結(jié)合CPU和非易失性存儲(chǔ)器的理論芯片，來(lái)減少馬力和學(xué)習(xí)時(shí)間。此外，芯片能成倍加快數(shù)據(jù)傳輸速度，系統(tǒng)能完成所有的世界語(yǔ)言之間的語(yǔ)音識(shí)別和翻譯。

 問(wèn)題是，為什么要花這么多的計(jì)算能力和時(shí)間來(lái)教AI？因?yàn)椋窆雀璧腄eepMind或IBM的Watson這樣的現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)必須并行地執(zhí)行數(shù)十億的任務(wù)。這需要調(diào)用大量的CPU內(nèi)存，加起來(lái)迅速超千億周期。研究人員曾提出，使用新的存儲(chǔ)技術(shù)像電阻式RAM，可以永久存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，速度也與DRAM的一樣的速度數(shù)據(jù)。最終，他們想出了新型芯片——電阻處理單元（RPU），即把大量的電阻式RAM直接放到CPU。

這種芯片能以最快的速度讀取并同時(shí)處理數(shù)據(jù)，從而大大減少所需的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)間和計(jì)算能力。 新聞報(bào)道：”相比于國(guó)家的最先進(jìn)的微處理器，這種大規(guī)模并行架構(gòu)RPU可實(shí)現(xiàn)3萬(wàn)倍加速，......以前需要在有數(shù)千臺(tái)機(jī)器的數(shù)據(jù)中心培訓(xùn)幾天，現(xiàn)在一個(gè)RPU加速器花上幾個(gè)小時(shí)就能解決?！?/p>

 科學(xué)家們認(rèn)為，可能使用常規(guī)的CMOS技術(shù)來(lái)這樣的芯片，但現(xiàn)在RPU仍處于研究階段。此外，其技術(shù)的背后，如電阻式RAM，尚未實(shí)現(xiàn)商業(yè)化。然而，快速的本地內(nèi)存芯片構(gòu)建可以大大加快AI任務(wù)，如處理圖像，掌握語(yǔ)言和大規(guī)模數(shù)據(jù)分析等。

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