人工智能芯片 | 可堆叠、可重新配置，将在未来提供高度通用 ...

想象一个更可持续的未来，手机、智能手表和其他可穿戴设备不用为了更新型号而被放置或丢弃。相反，它们能够运用最新的传感器和处置器中止升级，这些传感器和处置器能够装置到设备的内部芯片上——就像整合到现有构建中的乐高积木一样。

这种可重新配置的芯片件能够使设备坚持最新状态，同时减少我们的电子糜费。往常，麻省理工学院的工程师曾经朝着模块化愿景迈出了一步，他们采用了相似乐高的设计，可堆叠、可重新配置的人工智能芯片。

该设计包含交替的传感和处置元件层，以及允许芯片层中止光学通讯的发光二极管 ( LED )。其他模块化芯片设计采用传统布线在层之间中继信号。这种复杂的衔接即便不是不可能也很难切断和重新布线，使得这种可堆叠的设计不可重新配置。麻省理工学院的设计运用光而不是物理线来经过芯片传输信息。因而，芯片能够重新配置，层能够交流或堆叠，例如添加新的传感器或更新的处置器。

图源：麻省理工学院

“您能够依据需求添加恣意数量的计算层和传感器，例如用于光、压力以至气息的传感器，”麻省理工学院博士后 Jihoon Kang 说。“我们称其为相似乐高的可重构 AI 芯片，由于它依据层的组合具有无限的可扩展性。”

研讨人员盼望将该设计应用于边沿计算设备——自给自足的传感器和其他电子设备，它们独立于任何中央或散布式资源（如超级计算机或基于云的计算）工作。

“随着我们进入基于传感器网络的物联网时期，对多功用边沿计算设备的需求将急剧扩展，”麻省理工学院机械工程副教授 Jeehwan Kim 说。“我们提出的硬件架构将在未来提供高度通用的边沿计算。” 该团队的研讨结果今天发表在 Nature Electronics 上。除了 Kim 和 Kang，麻省理工学院的作者还包含共同第一作者 Chanyeol Choi、Hyunseok Kim 和 Min-Kyu Song，以及特约作者 Hanwool Yeon、Celesta Chang、Jun Min Suh、Jiho Shin、Kangye Lu、Bo-In Park、 Yeongin Kim、Han Eol Lee、Doyoon Lee、Subeen Pang、Sang-Hoon Bae、Hun S. Kum 和 Peng Lin，以及来自哈佛大学的协作者，清华大学、浙江大学等。

· 照亮道路

该团队的设计目前配置为执行基本的图像辨认任务。它是经过由人工突触制成的图像传感器、LED 和处置器的分层完成的——该团队先前开发的存储电阻器或“忆阻器”阵列，它们共同用作物理神经网络，或“脑对芯片”。能够锻炼每个阵列直接在芯片上处置和分类信号，无需外部软件或互联网衔接。在他们的新芯片设计中，研讨人员将图像传感器与人工突触阵列配对，他们锻炼每个突触阵列辨认某些字母——在本例中为 M、I 和 T。而传统的措施是将传感器的信号传送给处置器经过物理线路。

麻省理工学院博士后 Hyunseok Kim说：“其他芯片经过金属中止物理布线，这使得它们很难重新布线和重新设计，因而假如你想添加任何新功用，你需求制造一个新芯片。我们用光通讯系统取代了物理线路衔接，这让我们能够自由地以我们想要的方式堆叠和添加芯片。”

该团队的光通讯系统由成对的光电探测器和 LED 组成，每个都有微小的像素图案。光电探测器构成用于接纳数据的图像传感器，以及用于将数据传输到下一层的 LED。当信号（例如字母的图像）抵达图像传感器时，图像的光方式对 LED 像素的特定配置中止编码，这反过来又会刺激另一层光电探测器以及人工突触阵列，该阵列基于对信号中止分类关于入射 LED 光的图案和强度。

· 叠起来

该团队制造了一个芯片，其计算中心尺寸约为 4 平方毫米，或大约是一块五彩纸屑的大小。该芯片堆叠了三个图像辨认“块”，每个“块”包含一个图像传感器、光通讯层和人工突触阵列，用于对三个字母 M、I 或 T 中的一个中止分类。然后，它们将随机字母的像素化图像映照到芯片并丈量每个神经网络阵列响应产生的电流。（电流越大，图像的确是特定数组被锻炼辨认的字母的可能性就越大。）

研讨小组发现，该芯片能够正确分类每个字母的明晰图像，但它无法分辨含糊图像，例如 I 和 T。但是，研讨人员能够快速改换芯片的处置层以取得更好的“去噪”处置器，并找到芯片，然后精确辨认图像。

“我们展示了可堆叠性、可交流性以及将新功用插入芯片的才干，”麻省理工学院博士后 Min-Kyu Song指出。

研讨人员计划为芯片增加更多的传感和处置才干，他们想象应用是无限的。“我们能够在手机的摄像头上添加图层，这样它就能够辨认更复杂的图像，或者将这些图像制造成能够嵌入可穿戴电子皮肤的医疗监视器，” Choi 说，他和 Kim 之前开发了一种“智能”皮肤，用于监控生命体征迹象。

他弥补说，另一个想法是内置于电子产品中的模块化芯片，消费者能够选择运用最新的传感器和处置器“砖”中止构建。“我们能够制造一个通用的芯片平台，每一层都能够像视频游戏一样单独出卖，” Jeehwan Kim 说。“我们能够制造不同类型的神经网络，好比用于图像或语音辨认，让客户选择他们想要的东西，然后添加到现有的芯片中，好比乐高积木。”

这项研讨得到了韩国贸易、工业和能源部 (MOTIE) 的部分支持；韩国科学技术研讨院（KIST）；三星全球研讨推行计划。