10 trilijonų operacijų per sekundę ir mažiau nei 3 W: naujas DI lustas skirtas robotams ir dronams

Sekite TechNaujienos Google

Dirbtinio intelekto skaičiavimams nebūtinai reikia milžiniškų serverių. Bendrovės „Ceva“ ir Pietų Korėjos „Mobilint“ paskelbė apie „REGULUS“ sisteminį lustą, galintį atlikti iki 10 trilijonų DI operacijų per sekundę, sunaudojant mažiau nei 3 vatus elektros galios. Tai įdomus žingsnis link robotų, bepiločių orlaivių ir kamerų, kurie informaciją gali apdoroti tiesiog pačiame įrenginyje.

Lapkričio 2 d. „Ceva“ oficialiame pranešime nurodoma, kad „REGULUS“ sujungia jos „SensPro“ signalų apdorojimo architektūrą, „NeuPro-Nano“ neuroninių tinklų spartintuvą ir „Mobilint“ kuriamą procesorių sistemą. Lustas palaiko iki 8 GB atminties ir skirtas įvairioms ribotos energijos bei vietos sistemoms.

Rodiklis 10 TOPS reiškia iki dešimties trilijonų operacijų per sekundę tam tikruose DI skaičiavimuose. Tačiau jis nėra tiesiogiai palyginamas su kiekvieno kito lusto skaičiumi, jei skiriasi operacijų tikslumas, programinė įranga ar testavimo sąlygos. Todėl vien TOPS reikšmė neatsako, kiek vaizdo kadrų per sekundę realiai galės apdoroti dronas.

Kam reikalingi 10 TOPS, jei pakanka vos kelių vatų?

Mažiau nei trijų vatų energijos sąnaudos ypač svarbios baterijomis maitinamai įrangai. Kai robotas ar maža skraidyklė turi ribotą akumuliatoriaus talpą, kiekvienas papildomas vatas gali sumažinti veikimo laiką. Vis dėlto čia kalbama apie lusto energijos poreikį tam tikromis sąlygomis, o ne viso roboto ar drono sąnaudas.

Naujausi straipsniai

4 min. skaitymo • prieš 57 minutės

Lustų gamintojas „Lattice“ paskelbė apie 118 proc. pajamų šuolį: DI paklausa keičia rinką

4 min. skaitymo • prieš 57 minutės

DI duomenų centrų paklausa išaugino „onsemi“ pajamas 175 proc.: paskelbtas ir 5,7 mlrd. dolerių sandoris

4 min. skaitymo • prieš 58 minutės

Mokslininkai sukūrė nago dydžio lustą, gebantį atskirti susimaišiusią šviesą: kuo tai svarbu?

Visi naujausi straipsniai →

„REGULUS“ architektūra turi kelis specializuotus apdorojimo blokus. Vieni geriau tinka jutiklių signalams, kiti – neuroninių tinklų išvadoms, o treti atlieka bendresnes valdymo užduotis. Toks skaidymas padeda nenaudoti vieno galingo, bet energijai imlaus procesoriaus kiekvienai užduočiai iš eilės.

Pavyzdžiui, išmanioji kamera gali nuolat stebėti aplinką, tačiau siųsti į tinklą tik reikšmingas išvadas, o ne kiekvieną vaizdo kadrą. Taip sumažėja duomenų srautas ir kartais pagerėja reakcijos greitis. Dalis informacijos gali likti vietiniame įrenginyje, bet privatumas priklauso ir nuo programos kūrėjų pasirinktų taisyklių.

Robotikoje vietinis DI svarbus ten, kur reikia greitai atpažinti kliūtis, sekti objektus ar įvertinti jutiklių signalus. Debesijos serveris gali būti pasiekiamas su vėlavimu arba apskritai prarasti ryšį. Vietinis skaičiavimas sumažina priklausomybę nuo tinklo, nors sudėtingiausi modeliai ir toliau gali reikalauti daugiau atminties bei energijos.

„Ceva“ ir „Mobilint“ pažymi, kad lustas pritaikytas ir pramoniniams daiktų interneto įrenginiams. Gamybos linijoje tokie komponentai galėtų padėti aptikti neįprastus vibracijos signalus, tikrinti vaizdo kokybę arba stebėti įrangos būklę. Tačiau pranešime nepateikiami nepriklausomi konkrečių pramonės įmonių produktyvumo tyrimai.

Bendrovės taip pat mini komercinį USB formos DI spartintuvą, kuriame naudojama „Mobilint“ technologija. Tai rodo, kad dalis techninių sprendimų jau pritaikoma realiems gaminiams, tačiau nereikėtų sutapatinti įrenginio egzistavimo su kiekvienu būsimu konkretaus lusto panaudojimu. Produkto prieinamumas ir partnerių diegimo grafikai gali skirtis.

Kaip mažos galios DI keičia robotiką?

Įdomus kontekstas – auganti vadinamojo fizinio DI rinka. Dideli kalbos modeliai apdoroja tekstą ar vaizdus, o robotui papildomai reikia susieti jutiklių informaciją su judesiu ir valdymu. Šioje srityje svarbiausia ne tik matematinis greitis, bet ir patikimumas, energijos efektyvumas, reakcijos vėlavimas bei saugus veikimas realioje aplinkoje.

Neseniai analizavome Kinijos robotų DI sektoriaus investicijų augimą. Tai rodo, kad konkurencija vyksta ne vien tarp programinės įrangos kūrėjų – svarbūs ir specializuoti mažos galios procesoriai.

Anksčiau aptarėme ir ryšio technologijų ribojimus mobiliuose įrenginiuose. Vietinis DI teoriškai leidžia daugiau užduočių atlikti net ir esant silpnam ryšiui, tačiau tokio lusto įdiegimas automatiškai nepakeičia interneto ryšio ar GPS poreikio.

Mažos galios procesoriaus pasirinkimas taip pat priklauso nuo programinės įrangos ekosistemos. Net spartus lustas bus mažiau naudingas, jei kūrėjai negalės lengvai perkelti neuroninių tinklų, išbandyti jų tikslumo ir atnaujinti modelių. Todėl realų komercinį patrauklumą lems dokumentacija, kūrimo įrankiai, pavyzdiniai projektai ir suderinamumas su populiariomis DI sistemomis.

Taip pat reikia turėti omenyje, kad nurodytas energijos suvartojimas gali priklausyti nuo skaičiavimo apkrovos. Išmaniojoje kameroje svarbus nuolatinio darbo režimas, o dronui – bendras baterijos veikimo laikas kartu su varikliais ir jutikliais. Toks lustas gali sumažinti vieną energijos sąnaudų dalį, bet negali panaikinti likusių fizinių ribojimų.

Skaičiai 10 TOPS ir mažiau nei 3 W suteikia aiškią techninę kryptį, bet praktinį pranašumą parodys realūs robotų, kamerų ir dronų bandymai. Kol kas tai gamintojų pristatytas aparatinės įrangos pajėgumas, o ne nepriklausomai išmatuotas visų galimų sistemų veikimo rezultatas.