칭화대학교의 뇌에서 영감을 얻은 칩 Tianjixin X가 사이언스 표지에 등장하고 고양이와 쥐의 로봇 버전이 무대에 올랐습니다.
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- 2023-04-14 17:01:031438검색
청화대학교에서 주최하는 고양이와 쥐 게임의 로봇 버전이 사이언스 표지에 등장했습니다.
여기 Tom Cat은 "Tianji Cat"이라는 새로운 이름을 갖게 되었습니다. Tsinghua University의 뇌에서 영감을 얻은 칩인 TianjicX라는 28nm 뉴로모픽 컴퓨팅 칩의 최신 연구 결과가 탑재되어 있습니다.
임무는 무작위로 달리는 전자 마우스를 잡는 것입니다. 복잡하고 역동적인 환경에서 다양한 장애물이 무작위로 동적으로 다양한 위치에 배치됩니다. "Tianji Cat"은 시각적 인식을 사용하여 마우스를 추적해야 합니다. 음향 추적 또는 이 둘의 조합을 사용하여 장애물과 충돌하지 않고 마우스를 향해 이동하여 결국 따라잡습니다.
이 과정에서 "Tianjimao"는 실시간 시나리오에서 음성 인식, 음원 위치 파악, 대상 감지, 장애물 회피 및 의사 결정을 구현해야 하며 TianjicX는 컴퓨팅을 동시에 실행할 수 있습니다. 에너지 절약 방식 Paradigm의 다중 AI 알고리즘과 동일한 작업 하에서 다중 로봇 조정 방법을 처리하는 TianjicX의 전력 소비는 NVIDIA AI 칩의 절반이며 다중 네트워크 실행 지연 시간은 79.09배로 크게 감소합니다!
"인공지능 분야의 중요한 이정표"가 또 다른 돌파구를 마련했습니다
2019년 8월 칭화대 Shi Luping 교수팀이 세계 최초의 두뇌 영감 컴퓨팅 칩 "Tianjic Core"를 개발했습니다. 네이처(Nature) 표지에 등장해 네이처 편집장인 스키퍼(Skipper) 박사로부터 “인공지능 분야의 중요한 이정표”로 극찬되기도 했습니다!
당시 "Tian Ji Core"가 장착된 자전거는 진정한 자체 추진 기능을 구현했으며 독립적으로 균형을 제어하고 장애물을 피하며 음성 명령을 인식하고 전방의 보행자를 감지할 수 있었습니다.
네이처에 중국산 칩이 처음으로 소개되었으며, 2019년 과학계의 연간 뜨거운 연구 주제 중 하나가 되었습니다.
이번 칭화대학교 팀은 이전 칩을 기반으로 TianjicX 칩을 개발했습니다. 이 칩은 컴퓨팅 리소스의 적응형 할당과 각 작업의 실행 시간 예약을 지원하여 모바일 지능형 로봇 컴퓨팅 개발의 현재 문제를 해결합니다. 하드웨어.
문제로 말하면, 로봇을 지능적으로 만들기 위해 신경망(NN) 알고리즘을 사용하는 것은 오랫동안 진행되어 왔습니다. 그러나 낮은 비용으로 여러 NN의 동시 실행을 달성해야 합니다. 또한 비동기식으로 실행하고 유연하게 상호 작용할 수 있어야 하는데 아직 누구도 할 수 없는 일입니다.
뉴로모픽 칩의 주요 과제 극복
뉴로모픽 컴퓨팅 칩은 인간의 신경계 컴퓨팅 프레임워크와 컴퓨팅 모드를 모방한 칩으로, 분산형 비폰 노이만 아키텍처를 기반으로 하며 여러 실행이 가능합니다. 신경 시스템을 동시에 모델화합니다.
그러나 일반적인 뉴로모픽 칩은 일반적으로 공간 슬라이싱을 사용하여 코어를 사전 구성하고 신경망을 파이프라인 방식으로 처리하며, 이러한 고유한 병목 현상은 기존 컴퓨팅 하드웨어가 여러 집약적인 알고리즘을 구현하는 데 방해가 됩니다. 로컬에서는 낮은 대기 시간과 높은 효율성을 달성할 수 없습니다.
따라서 TianjicX 칩의 개발은 두 가지 주요 과제에 직면해 있습니다.
첫째, 특히 다양한 신경망 구현을 위해 LCP(Latency-Concurrency-Power)의 성능 요구 사항을 충족해야 합니다.
두 번째는 간섭 없이 각 작업의 독립적인 실행을 유지하는 동시에 작업 간 상호 작용을 지원하는 것입니다.
이러한 과제를 극복하기 위해 R&D 인력은 아키텍처, 칩, 모델 배포 등 다양한 수준에서 일련의 설계를 수행했습니다.
1. 인프라 - Rivulet 실행 모델
이 모델에서 각 공간 단위에는 계산을 위한 메모리와 컨트롤러가 있으며, 신경망과 SNN을 "정적 데이터"와 "동적 데이터"로 통합합니다. 정적 데이터는 해당 메모리에 고정되고 동적 데이터는 인접한 실행 사이에 흐름됩니다. 단위.
Rivulet은 정적 데이터의 배포와 동적 데이터의 스트리밍을 통해 신경망 작업 실행을 추상화하고 시간과 공간 분할을 사용하여 제어를 달성하는 로봇 컴퓨팅 성능 요구 사항을 연결합니다. 구성 가능한 하이브리드 동기 및 비동기 그룹화를 통해 활동당 리소스 할당.
2. 칩 하드웨어
Tsinghua 연구진은 Rivulet 모델을 기반으로 28nm 공정의 상보형 금속 산화물 반도체(CMOS)를 기반으로 TianjicX 칩을 설계하고 생산했습니다. 160개의 구성 가능한 크로스 컴퓨팅 패러다임 코어(FCore)와 대규모 병렬 컴퓨팅 장치, 풍부한 온칩 메모리, 각 코어에 대해 임의로 구성 가능한 기본 시퀀스가 통합되어 있습니다.
컨트롤러는 FCore 영역의 약 1%만을 차지하지만 작업 실행 및 상호 작용의 유연성과 효율성을 크게 향상시킵니다. 코어 메모리 모듈은 총 용량이 144KB인 5개의 SRAM(Static Random Access Memory) 블록으로 구성됩니다. 높은 비트 폭의 병렬 읽기 및 쓰기 액세스 인터페이스를 통해 전체 칩은 400MHz에서 최대 5.12TB/s의 메모리 액세스 대역폭을 가질 수 있습니다. 최적화된 온칩 메모리 활용으로 인해 단위 면적당 컴퓨팅 성능은 다음과 같습니다. 0.2 TOPS/mm2만큼 높습니다.
빠르고 적절한 전략을 자동으로 생성하기 위해 컴파일러 스택은 원시 변환 및 양자화를 포함한 하드웨어 기능 제약 조건을 충족하도록 다양한 신경망을 통합하는 시공간 매핑 방법을 채택하고 다음을 기반으로 할 수 있습니다. 다양한 시나리오의 실제 조건 여러 작업을 유연하게 구성해야 합니다.
3. 로봇 성능 대폭 향상
TianjicX의 기능을 입증하기 위해 연구원들은 다중 지능 작업 모바일 로봇에 4개의 TianjicX 어레이를 배치하고 다중 모드 센서를 장착했습니다. 각 칩은 단독으로 활성화될 수 있습니다. , 고양이와 쥐 실험에서 Tianji Cat은 TianjicX 하나만 활성화했습니다.
Tianjimao는 복잡하고 역동적인 환경에서 매우 적은 에너지를 사용하면서 실시간 시나리오에서 음성 인식, 음원 위치 파악 및 객체 감지를 완료하기 위해 다양한 신경망 알고리즘을 사용하는 방법을 시연했습니다. , 장애물 회피 및 의사 결정. + 장애물이 있는 복잡한 환경:
미래에는 더 많은 가능성을 탐험해보세요
TianjicX는 대부분의 상용화된 로봇에 대해 모바일 지능형 로봇 컴퓨팅 하드웨어의 연구 개발을 위한 새로운 길을 열었습니다. 일반적으로 창고나 공장에서는 예측 가능한 루틴을 따르며, 더 복잡한 시나리오의 경우 인간의 원격 제어에 의존하거나 원격 데이터 센터와 무선 연결을 유지해야 합니다.
논문 말미에 저자는 다음과 같이 썼습니다. "앞으로 우리는 더 많은 무인 로봇의 가능성을 탐구하기 위해 뉴로모픽 컴퓨팅 하드웨어와 로봇 컴퓨팅의 결합을 계속 연구할 것입니다." 논문 제목: 다중 지능 작업 로봇을 위한 시공간 탄력성을 갖춘 뉴로모픽 컴퓨팅 칩
DOI: 10.1126/scirobotics.abk2948
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