Stanford大學團隊研發錯覺系統，讓電子裝置電池更節能且AI化
科技產業資訊室 (iKnow) - Gloria 發表於 2021年2月2日
圖、Stanford大學團隊研發錯覺系統，讓電子裝置電池更節能且AI化
基本上，處理器和記憶體之間的協同運作可能會消耗機器學習和AI所需電量的95%，這嚴重影響了電池壽命。如果能夠降低耗電，且快速執行AI指令，那麼這對於穿戴式裝置在未來的發展，有非常大的突破。
問題在於，為行動裝置建構具有AI功能的晶片遇到被稱為“記憶體牆（Memory Wall）”的瓶頸。也就是說，記憶體牆會將數據處理和記憶體晶片分隔，導致它們無法協同運作，無法滿足AI的大規模且不斷成長的運算需求。
此前，該團隊曾開發了一種新的記憶體技術RRAM，具有快閃記憶體般在斷電條件下儲存資料，且速度更快，能源效率更高。隨著RRAM技術的出現，讓研究人員得以成功開發出獨立作業的初期混合晶片。
要開發出這一系統，新的關鍵要素是演算法。該演算法允許將八顆單獨的混合晶片合併到一個節能的AI處理引擎中，再透過“欺騙”策略，讓這八顆獨立的混合晶片，以為是同屬於一顆晶片，就能夠達到節能的效果。該團隊稱其為“錯覺系統”。
該錯覺系統隸屬於美國國防先進研究計畫署（DARPA）資助的“電子復甦計畫”（ERI）。現今DARPA正大力支持研究摩爾定律之可替代方案，畢竟，隨著電晶體微型化程度受到限制，其必須尋找另外其他可能改變電子技術進步的方法。簡單來說，要超越傳統電子技術的極限，必須要有新的硬體技術和應用思路。
Stanford團隊在法國研究機構CEA-Leti以及新加坡南洋理工大學的幫助下，研製並測試了雛型的錯覺系統。所以八顆晶片的系統僅僅是一個開端。
在模擬測試中，研究人員發現，融合64顆混合晶片的系統運行AI應用程式的速度是當前處理器的七倍，而耗能僅為當前處理器的七分之一。這些功能可望推動增強大腦、VR眼鏡和深層神經網路學習等方面的研究。
如果一切順利且錯覺系統表現符合預期的話，可望在三到五年內投入市場，給行動與穿戴式裝置市場帶來突破的契機。（722字）
參考資料：
Hybrid chip containing processors and memory runs AI on smart devices. Slash Gear，2021/1/19
Stanford researchers combine processors and memory on multiple hybrid chips to run AI on battery-powered smart devices. Stanford, 2021/1/11
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