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Circuitos 3D incorporan memorias en espiral para impulsar desempeño de IA

En la Universidad de Tokio (Japón) científicos indagan diversas posibilidades para impulsar el rendimiento de la Inteligencia Artificial mediante nuevos módulos embebidos para arquitecturas tridimensionales.

ElectronicosOnline.com Magazine / Oswaldo Barajas

Los sistemas basados en Inteligencia Artificial requieren de hardware que les permita desahogadamente ejecutar sus robustos algoritmos de cómputo, y ante estos requerimientos cada vez más demandados, investigadores de la Universidad de Tokio (Japón) han propuesto la integración de memorias embebidas en espiral para potenciar el desempeño de los chips 3D.

 

El reporte menciona que los científicos, que forman parte del Instituto de Ciencias Industriales de esta universidad, han construido una arquitectura de procesamiento con características tridimensionales, la cual integra módulos apilados de memorias en espiral, una característica que según sugieren los responsables de este proyecto, habrá de potenciar el hardware informático destinado a soportar sistemas de Inteligencia Artificial.

El informe de los académicos recurre a un ejemplo sobre cómo el Aprendizaje de Máquinas ha destapado importantes innovaciones digitales en los últimos años, incluyendo los asistentes como Siri, Cortana o Alexa, que han sido previamente entrenadas computacionalmente para responder a las preguntas de los usuarios en formas cada vez más realistas.

“Por ejemplo, el algoritmo inteligente de Alexa puede aprender a entender tus comandos de voz, así que incluso puede llegar a comprenderte cuando le preguntas algo por primera vez”, menciona el reporte de los investigadores japoneses. “Sin embargo, la Inteligencia Artificial tiende a requerir una gran cantidad de energía para entrenarse, lo que genera preocupación sobre el impacto en el cambio climático”.

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La adición de memorias no-volátiles en estructura de espiral es la nueva propuesta de científicos de la Universidad de Tokio (Japón) para potenciar el rendimiento de circuitos tridimensionales especializados en Inteligencia Artificial.

 

Teniendo en cuenta este factor importante, los científicos nipones decidieron trabajar sobre un proyecto ingenioso en el que emplearon una técnica de apilamiento de módulos para crear una memoria en forma de espiral compuesta de transistores de IGZO (óxido de zinc de galio indio).

Al contar con una memoria no-volátil en chip y colocada cerca del procesador, los científicos observaron que el tiempo de entrenamiento de los algoritmos de IA presumiblemente s decrece considerablemente al elevarse la velocidad de ejecución y por consiguiente, requerir menor consumo de energía en comparación de otras soluciones de procesamiento.

Esta topología de diseño permite que las señales eléctricas recorran menos distancias en las tuberías internas y generen menos esfuerzos de transmisión por canal, mientras que el apilamiento de capas en el módulo de memoria produce que las múltiples operaciones generadas durante el procesamiento se realicen de forma paralela.

"Para estas aplicaciones, la salida de cada capa se conecta típicamente a la entrada de la siguiente capa. Nuestra arquitectura reduce en gran medida la necesidad de interconectar el cableado", comentó Jixuan Wu, autor principal del proyecto.

Además, el equipo académico incrementó aún más la eficiencia energética implementando un sistema de redes neurales binarizadas. En lugar de permitir que los parámetros sean cualquier número, están restringidos a ser +1 o -1. Esto simplifica enormemente el hardware utilizado, así como la compresión de la cantidad de datos que deben ser almacenados.

Con esta adición, los científicos demostraron que aumentando el tamaño de cada capa del circuito podría mejorarse la precisión del algoritmo hasta un 90%.

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