Thiết Bị Nơ-Ron Nhân Tạo Mới Có Thể Giảm Nhu Cầu Năng Lượng Cho Các Tính Toán Nơ-Ron

Các nhà nghiên cứu tại Đại học San Diego đã phát triển một thiết bị nơ-ron nhân tạo mới có thể chạy các tính toán nơ-ron với 100 đến 1000 lần ít năng lượng và diện tích hơn so với phần cứng dựa trên CMOS hiện tại.

Báo cáo gần đây được công bố trên một bài báo vào ngày 18 tháng 3 trên Nature Nanotechnology.

Để tạo ra đầu vào cho một trong các lớp nơ-ron nhân tạo trong mạng nơ-ron, một tính toán toán học gọi là hàm kích hoạt phi tuyến phải được áp dụng. Tuy nhiên, việc áp dụng này đòi hỏi nhiều năng lực tính toán và mạch điện do nhu cầu truyền dữ liệu giữa bộ nhớ và bộ xử lý bên ngoài.

Các nhà nghiên cứu tại UC San Diego đã phát triển một thiết bị nano mới có thể thực hiện hàm kích hoạt này một cách hiệu quả hơn.

Duygu Kuzum là giáo sư kỹ thuật điện và máy tính tại Trường Kỹ thuật Jacobs của UC San Diego.

“Tính toán mạng nơ-ron trong phần cứng trở nên kém hiệu quả khi mô hình mạng nơ-ron trở nên lớn hơn và phức tạp hơn”, Kuzum nói. “Chúng tôi đã phát triển một thiết bị nơ-ron nhân tạo đơn lẻ có kích thước nano thực hiện các tính toán này trong phần cứng một cách rất hiệu quả về diện tích và năng lượng.”

Nghiên cứu này được dẫn đầu bởi cả Kuzum và sinh viên tiến sĩ Shangheon Oh, và họ đã hợp tác với giáo sư vật lý UC San Diego Ivan Schuller, người đứng đầu một Trung tâm Nghiên cứu Frontier Năng lượng của DOE. Trung tâm này liên quan đến việc phát triển các thực hiện phần cứng của mạng nơ-ron nhân tạo tiết kiệm năng lượng.

Thiết Bị Mới

Thiết bị mới được phát triển dựa trên một đơn vị tuyến tính được chỉnh sửa, là một trong những hàm kích hoạt phổ biến nhất được sử dụng trong quá trình đào tạo mạng nơ-ron. Nó đòi hỏi phần cứng có thể trải qua các thay đổi dần dần trong điện trở, điều mà các kỹ sư đã hướng tới. Thiết bị có thể chuyển đổi dần từ trạng thái cách điện sang trạng thái dẫn điện với một lượng nhiệt nhỏ.

Được gọi là chuyển đổi Mott, chuyển đổi này xảy ra trong một lớp vanadi dioxide cực mỏng, và trên lớp này là một dây dẫn nhiệt nano làm bằng titan và vàng. Lớp vanadi dioxide dần dần nóng lên khi dòng điện chảy qua dây dẫn nhiệt, và điều này gây ra một chuyển đổi dần dần và được kiểm soát từ trạng thái cách điện sang trạng thái dẫn điện.

Oh là tác giả đầu tiên của nghiên cứu.

“Kiến trúc thiết bị này rất thú vị và sáng tạo”, Oh nói. “Trong trường hợp này, chúng tôi chảy dòng điện qua một dây dẫn nano trên bề mặt vật liệu để làm nóng nó và gây ra một sự thay đổi điện trở dần dần.”

Triển Khai Thiết Bị

Để triển khai, nhóm đã tạo ra một mảng thiết bị kích hoạt và một mảng thiết bị synap, sau đó tích hợp cả hai vào một bảng mạch in tùy chỉnh. Chúng được kết nối với nhau, tạo thành một phiên bản phần cứng của mạng nơ-ron.

Mạng này được sử dụng để xử lý một hình ảnh thông qua việc phát hiện cạnh, xác định các đường viền và cạnh của các vật thể trong hình ảnh. Hệ thống phần cứng tích hợp đã chứng minh khả năng thực hiện các phép toán convolution quan trọng cho các loại mạng nơ-ron sâu.

“Hiện tại, đây là một概念 chứng minh”, Kuzum nói. “Đây là một hệ thống nhỏ trong đó chúng tôi chỉ xếp chồng một lớp synap với một lớp kích hoạt. Bằng cách xếp chồng nhiều lớp như vậy, bạn có thể tạo ra một hệ thống phức tạp hơn cho các ứng dụng khác nhau.”