Một trong những nguyên nhân chính khiến các mạng thần kinh (neural networks) vẫn chưa thể xuất hiện trên thiết bị di động hiện nay là do vấn đề về năng lượng.
Đa phần các hệ thống trí thông minh nhân tạo (AI) hoạt động dựa trên các vi xử lý nhiều nhân cỡ lớn, nên chúng sẽ không phù hợp cho một thiết bị di động cỡ nhỏ. Tuy nhiên, các nhà khoa học tại MIT đã nghiên cứu thành công một loại chip mới, hứa hẹn sẽ có thể mang trí tuệ nhân tạo lên các thiết bị dùng điện năng thấp.
Theo đó, chip mới có tên là Eyeriss, có 168 nhân xử lý và tiêu thụ lượng điện năng ít hơn khoảng 10 lần so với các vi xử lý đồ họa trên điện thoại. Eyeriss có đặc điểm là rất ít trao đổi dữ liệu. Mỗi nhân sẽ đóng vai trò như một nơ-ron thần kinh, có bộ nhớ riêng và dữ liệu sẽ được nén mỗi khi nó rời khỏi lõi. Ngoài ra, các nhân cũng hạn chế hoạt động tối thiểu. Các lõi gần nhau có thể giao tiếp trực tiếp với nhau, không cần phải trao đổi dữ liệu với một nguồn trung tâm, chẳng hạn như bộ nhớ chính nếu dữ liệu cần thiết nằm gần chúng. Ở trên cùng là một mạch ủy thác đặc biệt, cho phép các lõi hoạt động độc lập mà không cần thu thập dữ liệu.
Hiện chưa rõ thời gian cụ thể công nghệ Eyeriss được đưa vào thương mại hóa, nhưng có thể thấy tác động của công nghệ máy học (machine learning) hiện nay là không hề nhỏ. Đặc biệt, dự án nghiên cứu Eyeriss có sự tham gia của một trong những nhà nghiên cứu phần cứng hàng đầu của Nvidia, nên công nghệ mới hứa hẹn sẽ có cơ hội hiện thực hóa nhiều hơn.
Trong tương lai, người dùng hoàn toàn có thể sở hữu các thiết bị dùng điện năng thấp với khả năng xử lý nội dung AI nội bộ mà không cần phải tìm kiếm thông tin từ máy chủ Internet, có thể giảm thiểu thời gian trì hoãn và các vấn đề bảo mật. Chúng sẽ có thể tương thích tốt hơn với các tình huống mới hoặc có thể học hỏi từ môi trường xung quanh.
Gửi ý kiến của bạn
%7Cutmcsr%3D(direct)%7Cutmcmd%3D(none)%3B%2B__utmv%3D977910820.-%3B)