В отличие от Facebook смартфон не может распознать вас на фотографии и снабдить селфи соответствующим тегом. Но новый чип, созданный в Массачусетском технологическом институте, способен исправить такое положение дел.

Прототип чипа Eyeriss, оснащенный 168 ядрами, при обращении к памяти может мгновенно распознавать лица, объекты и даже звуки. Процессор предназначен для использования в смартфонах, самодвижущихся автомобилях, роботах, дронах и других устройствах.

Eyeriss относится к числу устройств, которые решают большинство задач без вмешательства человека. Чипы для мобильных устройств, выпускаемые Qualcomm, позволяют изучать поведение пользователя и в дальнейшем прогнозировать его действия. Компания Nvidia предлагает для автомобилей компьютер на основе процессора Tegra, умеющий распознавать сигналы светофора и дорожные знаки.

Системы глубинного обучения Microsoft, Facebook и Google показывают, что компьютеры вполне можно научить распознавать изображения, лица и звуки. Алгоритмы глубинного обучения помогают устанавливать связи между данными и классифицировать их. Системы глубинного обучения требуют обычно построения сложных нейронных сетей и наличия мощных вычислительных ресурсов, которые объединяют тысячи серверов, оснащенных высокопроизводительными графическими процессорами.

Процессор Eyeriss предназначен для использования в смартфонах, самодвижущихся автомобилях, роботах, дронах и других устройствах
Источник: MIT

В МТИ утверждают, что новые чипы потребляют в 10 раз меньше электроэнергии по сравнению с мобильными графическими процессорами. Их можно использовать в носимых устройствах, смартфонах и роботах, работающих от батареи.

В процессоре Eyeriss реализованы функции искусственного интеллекта, благодаря которым большая часть обработки происходит непосредственно внутри устройства. Подключаться к Wi-Fi и устанавливать сотовые соединения с облачными сервисами или серверами при распознавании изображений и объектов не потребуется.

В январе Nvidia продемонстрировала на выставке CES в Лас-Вегасе самодвижущиеся автомобили, которые получают от серверов данные, помогающие им выявлять препятствия и другие объекты на дороге. Автомобили, оснащенные чипом МТИ, будут иметь встроенные функции распознавания, что позволит применять их в отдаленных районах, где сотовая связь недоступна.

В отличие от централизованной памяти для центральных и графических процессоров, используемой в сегодняшних системах глубинного обучения, каждое ядро Eyeriss обращается к собственному банку памяти. Продолжительность обработки чип пытается сократить за счет эффективного распределения выполняемых задач между 168 ядрами. Схема адаптируется к различным типам нейронных сетей, а использование алгоритмов сжатия помогает увеличить пропускную способность.

Появятся ли новые чипы в реальных устройствах, пока неизвестно. В настоящее время, помимо Intel и Qualcomm, функциями искусственного интеллекта пытаются оснащать свои процессоры для мобильных устройств и другие производители.