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傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)芯片“算力”不足問題日益凸顯 研究新一代計(jì)算機(jī)芯片成為當(dāng)務(wù)之急

M8kW_icbank ? 2018-01-08 08:44 ? 次閱讀
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前不久,美國公布的《2016—2045年新興科技趨勢報(bào)告》將人工智能作為最值得關(guān)注的科技發(fā)展趨勢之一。隨著人工智能快速發(fā)展,傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)芯片“算力”不足問題日益凸顯,研制更能滿足人工智能計(jì)算需求的新一代計(jì)算機(jī)芯片成為當(dāng)務(wù)之急。擁有澎湃之“芯”的人工智能將大幅提高機(jī)器人無人機(jī)等裝備的自主能力,實(shí)現(xiàn)無人作戰(zhàn)及云計(jì)算能力的巨大提升。未來,發(fā)展成熟的人工智能芯片將擁有強(qiáng)大的計(jì)算能力,或?qū)⒁l(fā)計(jì)算體系的革命性變革。

傳統(tǒng)處理器已“老態(tài)龍鐘”

長期以來,摩爾定律作為一項(xiàng)基本原理,一直推動(dòng)著計(jì)算機(jī)芯片產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展。然而,隨著人類精密制造領(lǐng)域遇到硅基極限的挑戰(zhàn),集成電路晶體管數(shù)量約每隔18-24個(gè)月就增加一倍已經(jīng)愈發(fā)艱難。基于“馮·諾伊曼體系結(jié)構(gòu)”的計(jì)算機(jī)體系已經(jīng)長期沒有實(shí)質(zhì)性變化,單是現(xiàn)在海量數(shù)據(jù)消耗的運(yùn)算能力,就足以讓傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)芯片“倍感壓力”。

人工智能的快速發(fā)展,對芯片的要求越來越高。人工智能所采用的深度學(xué)習(xí)模式,本質(zhì)上是多層次的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。這種算法主要從輸入的海量數(shù)據(jù)中自發(fā)總結(jié)相關(guān)規(guī)律,這就需要對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行大量的計(jì)算處理。此時(shí),傳統(tǒng)處理器架構(gòu)需要上百甚至上千條指令才能完成人腦一個(gè)“神經(jīng)元”的反應(yīng)過程,顯得“老態(tài)龍鐘”。深度學(xué)習(xí)模式,尤其需要加速計(jì)算過程。

人工智能芯片設(shè)計(jì)的“初心”,就是加速深度學(xué)習(xí)算法,從底層架構(gòu)上更好地模擬人腦的神經(jīng)特征,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)更加智能的計(jì)算。這種人工智能芯片將更能滿足深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算的需求,同時(shí)還能對海量參數(shù)進(jìn)行調(diào)整,將成為人工智能發(fā)展應(yīng)用的“催化劑”。對此,科研人員一直尋求研制新一代芯片用于突破摩爾定律失效“瓶頸”,滿足人工智能的計(jì)算需求。

挖掘智能芯片“無限可能”

目前,人工智能芯片的發(fā)展還處在研發(fā)探索階段。從技術(shù)架構(gòu)上看,人工智能芯片主要可分為通用類芯片(GPUFPGA)、基于FPGA的半定制化芯片、針對深度學(xué)習(xí)算法的全定制化ASIC芯片以及類腦計(jì)算芯片等。典型代表就是谷歌公司的TPU芯片和我國自行研制的“寒武紀(jì)”芯片。

人機(jī)圍棋大戰(zhàn)中,谷歌“阿爾法狗”大約使用了170個(gè)GPU和1200個(gè)CPU,且專門占用了一間機(jī)房并配備了大功率空調(diào)。如果將它換成人工智能芯片,只要一個(gè)盒子大小的空間就可以取代它們了。目前,已出現(xiàn)了類腦計(jì)算人工智能芯片的雛形。IBM研制的Truenorh芯片包含了100萬個(gè)數(shù)字神經(jīng)元陣列和2.56億個(gè)通信電突觸,基本能模擬出人腦神經(jīng)元的數(shù)據(jù)處理過程。同時(shí),以脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片DeepSouth和深度學(xué)習(xí)類腦神經(jīng)元芯片DeepWell等為代表的新概念芯片,也預(yù)示著人工智能芯片未來的發(fā)展方向。

美國國防部和空軍研究實(shí)驗(yàn)室對TPU芯片在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的突出性能表現(xiàn)出極大興趣,很早就開始探索人工智能技術(shù)在軍事領(lǐng)域的應(yīng)用。目前,他們正在與谷歌開展相關(guān)探討,進(jìn)一步增強(qiáng)美軍無人系統(tǒng)的作戰(zhàn)能力和智能化水平。未來,美軍還將探索利用TPU芯片部署“軍事云2.0”,以增強(qiáng)美軍無人機(jī)智能化組網(wǎng)、無人系統(tǒng)協(xié)同作戰(zhàn)能力。

網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域大顯神威

隨著美國國防部高級(jí)研究計(jì)劃局新一代人工智能芯片項(xiàng)目的持續(xù)推進(jìn),人工智能芯片將在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域大顯神威。美國斯坦福大學(xué)研發(fā)的基于人工智能芯片的自主網(wǎng)絡(luò)攻擊系統(tǒng),能自主學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境狀況并生成特定惡意代碼,實(shí)現(xiàn)對指定網(wǎng)絡(luò)的攻擊及信息竊取等操作。這種擁有人工智能的自主網(wǎng)絡(luò)攻擊系統(tǒng),自主學(xué)習(xí)能力和病毒防御能力極強(qiáng),已經(jīng)得到美國國防部高級(jí)研究計(jì)劃局的高度重視和重金投入。

人工智能自主網(wǎng)絡(luò)攻擊系統(tǒng)一旦研制成功,可進(jìn)一步提升美軍在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的進(jìn)攻實(shí)力。新型自主網(wǎng)絡(luò)攻擊系統(tǒng)主要基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器通用架構(gòu),僅內(nèi)置基本的自主學(xué)習(xí)系統(tǒng)程序。當(dāng)它在特定網(wǎng)絡(luò)中運(yùn)行后,就能夠自主學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)、規(guī)模、設(shè)備類型,通過對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行截獲分析,它可以每24小時(shí)自主編寫一套適用于該網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的攻擊代碼,并能根據(jù)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境實(shí)時(shí)對攻擊程序進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。由于這種攻擊代碼基本上是“新鮮出爐”的,現(xiàn)有的依托病毒庫和行為識(shí)別的防病毒系統(tǒng)難以識(shí)別,因而該系統(tǒng)的隱蔽性和破壞性極強(qiáng)。

除人工智能自主網(wǎng)絡(luò)攻擊系統(tǒng)外,美國國防部高級(jí)研究計(jì)劃局早在2015年就新增了“大腦皮質(zhì)處理器”等研發(fā)項(xiàng)目,旨在通過模擬人類大腦皮質(zhì)結(jié)構(gòu),開發(fā)出數(shù)據(jù)處理更優(yōu)的新型類腦芯片。這些人工智能芯片功耗極低,可用于實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)感知處理和目標(biāo)識(shí)別,還可解決高速運(yùn)動(dòng)物體的即時(shí)控制等難題,其未來投入應(yīng)用后,將實(shí)現(xiàn)無人作戰(zhàn)及云計(jì)算能力的巨大提升。

可以預(yù)見,人們還將通過人工智能方式自主尋找網(wǎng)絡(luò)漏洞,進(jìn)一步增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)攻擊能力,未來網(wǎng)絡(luò)安全將面臨更嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。

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原文標(biāo)題:傳統(tǒng)處理器已老態(tài)龍鐘?

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