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[導讀]在法國研究實驗室CEA-Leti的創(chuàng)新日上,F(xiàn)acebook首席AI科學家Yann LeCun發(fā)表重要講話時,提到Nvidia收購ARM,可以加速運行RISC-V以運行用于邊緣AI應用的神經網絡。

在法國研究實驗室CEA-Leti的創(chuàng)新日上,F(xiàn)acebook首席AI科學家Yann LeCun發(fā)表重要講話時,提到Nvidia收購ARM,可以加速運行RISC-V以運行用于邊緣AI應用的神經網絡。

他表示:“行業(yè)發(fā)生了變化,采用屬于Nvidia的ARM會使人們感到不安,但是RISC-V的出現(xiàn)讓人看到具有RISC-V內核和NPU(神經處理單元)芯片的課鞥呢?!?

“這些產品價格便宜得令人難以置信,不到10美元,許多產品都在中國以外的地區(qū),它們將無處不在。” “我想知道RISC-V是否會接管那里的世界。”

他不贊成Leti的一項主要計劃,該計劃致力于刺激神經網絡和類似方法(例如電阻RAM(RRAM)),但是卷積神經網絡(CNN)的發(fā)明者和圖靈獎的AI獲獎者對此有其他看法。

他說:“模擬實現(xiàn)面臨的主要問題是很難將硬件復用與模擬神經網絡一起使用?!?

“當您進行卷積并重用硬件時,您必須進行硬件多路復用,因此必須有一種方法來存儲結果,然后需要模擬存儲器或ADC和DAC轉換器,這會扼殺整個想法。因此,除非我們擁有廉價的低功耗模擬內存,否則它將無法正常工作?!彼f?!拔液軕岩桑苍S是憶阻器陣列或自旋電子器件,但我有些懷疑。”

他說:“當然,邊緣人工智能是一個非常重要的話題?!? “在接下來的兩到三年中,這將不是奇異的技術,而是要盡可能降低功耗,修剪神經網絡,優(yōu)化權重,關閉未使用的系統(tǒng)部分,” LeCun表示:“我們的目標是在未來兩到三年內將相關功能引入到AR設備的芯片,并在五年內使用這種設備,而且這種情況即將到來,”他說。

“十年后的今天,自旋電子學將會取得一些突破,或者在無需硬件多路復用的情況下允許模擬計算的任何突破?” 他問。他說:“我們能提出這樣的想法嗎?如果沒有數(shù)據(jù)改組和沒有硬件多路復用,那么對于單個芯片來說,這樣的設備尺寸會大大縮小,這是一個很大的挑戰(zhàn)。”

“公司正在為下一代芯片開發(fā)1nm和2nm技術,我堅信我們可以通過傳感器,神經網絡和控制器來實現(xiàn)硬件的未來,從而實現(xiàn)不同的發(fā)展,”Leti的首席執(zhí)行官Emmanual Sabonnadiere說道?!拔覀冋谂χ贫▏矣媱?,并在政治決策中運用科學。Edge AI旨在阻止數(shù)據(jù)泛濫和數(shù)據(jù)隱私,使人們可以擁有自己的數(shù)據(jù)?!保又f。

Leti還是歐洲神經網絡計劃的一部分,該計劃正在研究神經網絡芯片的新平臺。

CEA-Leti副首席執(zhí)行官兼首席技術官Jean Rene Lequeypes說:“有新一代技術正在研究中?!?

“現(xiàn)在,我們有超過2000人致力于下一代技術的研發(fā)。他指出,挑戰(zhàn)在于集成所有不同的元件,而不必使用5nm及以下所需的極端UV光刻。但是我們希望最終性能達到1000TOPS / mW,這是一個很大的挑戰(zhàn),而且如何使用存儲器,不同的技術以及如何將它們集成在一起而無需使用EUV?!?

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