Một trong những lý do khiến công nghệ mạng thần kinh vẫn chưa thể xuất hiện trên thiết bị di động hiện tại đó là năng lượng. Phần lớn các hệ thống trí thông minh nhân tạo (AI) hoạt động dựa trên các vi xử lý nhiều lõi cỡ lớn, do đó không phù hợp cho một thiết bị cầm tay hay đeo tay cỡ nhỏ. Thế nhưng cơ hội đang được nhen nhóm khi các nhà khoa học tại MIT đã vừa phát minh một con chip hứa hẹn sẽ đưa công nghệ AI lên các thiết bị dùng điện năng thấp. Con chip này có tên Eyeriss, nó có 168 lõi xử lý và tiêu thụ lượng điện năng ít hơn 10 lần so với các vi xử lý đồ họa trên điện thoại, do đó bạn không phải lo có thêm con chip này sẽ gây tốn pin.
Điểm độc đáo của Eyeriss là nó rất ít trao đổi dữ liệu. Mỗi lõi đóng vai trò như một nơ-ron thần kinh sẽ có bộ nhớ riêng và dữ liệu sẽ được nén mỗi khi nó rời khỏi lõi. Ngoài ra, các lõi cũng hạn chế hoạt động đến mức tối thiểu. Các lõi gần nhau có thể giao tiếp trực tiếp với nhau, do đó chúng không cần trao đổi dữ liệu với một nguồn trung tâm, chẳng hạn như bộ nhớ chính nếu dữ liệu cần thiết nằm gần chúng. Ở trên cùng là một mạch ủy thác đặc biệt cho phép các lõi hoạt động độc lập mà không cần thu thập dữ liệu.
Chưa rõ khi nào công nghệ Eyeriss sẽ xuất hiện trên sản phẩm thương mại nhưng có thể thấy tác động của công nghệ máy học (machine learning) hiện đang rất lớn. Bạn sẽ có thể sở hữu một chiếc điện thoại hay các thiết bị dùng điện năng thấp với khả năng xử lý nội dung AI nội trú mà không cần phải tìm kiếm thông tin từ máy chủ Internet, nhờ đó giảm thiểu thời gian trì hoãn và các vấn đề bảo mật. Từ đó, nhiều thiết bị bạn đang có sẽ có thể tương thích tốt hơn với các tình huống mới hoặc có thể học hỏi từ môi trường xung quanh. Điều đáng chú ý nữa là một trong những nhà nghiên cứu phần cứng hàng đầu của Nvidia hiện đang tham gia phát triển con chip này, nhờ đó công nghệ sẽ có cơ hội hiện thực hóa nhiều hơn.
Điểm độc đáo của Eyeriss là nó rất ít trao đổi dữ liệu. Mỗi lõi đóng vai trò như một nơ-ron thần kinh sẽ có bộ nhớ riêng và dữ liệu sẽ được nén mỗi khi nó rời khỏi lõi. Ngoài ra, các lõi cũng hạn chế hoạt động đến mức tối thiểu. Các lõi gần nhau có thể giao tiếp trực tiếp với nhau, do đó chúng không cần trao đổi dữ liệu với một nguồn trung tâm, chẳng hạn như bộ nhớ chính nếu dữ liệu cần thiết nằm gần chúng. Ở trên cùng là một mạch ủy thác đặc biệt cho phép các lõi hoạt động độc lập mà không cần thu thập dữ liệu.
Chưa rõ khi nào công nghệ Eyeriss sẽ xuất hiện trên sản phẩm thương mại nhưng có thể thấy tác động của công nghệ máy học (machine learning) hiện đang rất lớn. Bạn sẽ có thể sở hữu một chiếc điện thoại hay các thiết bị dùng điện năng thấp với khả năng xử lý nội dung AI nội trú mà không cần phải tìm kiếm thông tin từ máy chủ Internet, nhờ đó giảm thiểu thời gian trì hoãn và các vấn đề bảo mật. Từ đó, nhiều thiết bị bạn đang có sẽ có thể tương thích tốt hơn với các tình huống mới hoặc có thể học hỏi từ môi trường xung quanh. Điều đáng chú ý nữa là một trong những nhà nghiên cứu phần cứng hàng đầu của Nvidia hiện đang tham gia phát triển con chip này, nhờ đó công nghệ sẽ có cơ hội hiện thực hóa nhiều hơn.
Theo: Engadget
