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日本开发出优化AI的计算设备
日本大阪大学的研究人员设计了一种新设备，用户可以对其进行定制，以提高AI应用的效率。
与当前的可重布线硬件相比，该计算设备已构建有现场可编程门阵列（FPGA），可将电路密度提高十二倍。它还可将能耗降低多达80％。人们认为，这些进步可能会导致更灵活的AI解决方案，既可以提高性能，又可以减少能耗。
(大阪大学开发的Via-Switch FPGA与常规SRAM FPGA在尺寸和集成密度上的比较)
为什么需要效率？
人工智能正在迅速对我们的世界产生更大的影响。随着5G，物联网的出现，以及人们认为5G的后续第六代移动网络（6G）几乎完全由AI提供支持，对开发能够不仅跟上潮流的计算解决方案的需求日益增长。技术，但也适用于不同的AI应用程序和流程。这样一来，研究将有助于解决当今最紧迫的问题之——全球变暖，气候变化 。
培训人工智能是一个耗费大量精力的密集过程。最近的估计表明，训练一块人工智能可以使用多达284吨的二氧化碳 -相当于一辆普通汽车的一生排放量的五倍。
这也不是说受过训练的AI的例子很少也没有。他们无处不在。Google Translate，OpenAI的GPT-2文本生成器，Uber这样的拼车应用，垃圾邮件过滤器以及Nest和Ring等智能家居设备都非常依赖AI和深度学习。尽管像亚马逊这样的公司在风能和太阳能发电场上进行投资，而谷歌与可再生能源供应商建立长期协议，都是朝着正确方向迈出的一步，但这还远远不够。
(Via-Switch FPGA的互连横截面)
优化计算机电路以实现有效的AI处理
因此，复杂的算法需要大量的计算能力。这意味着更高的能源消耗，因此也意味着更大的碳足迹。但是，如果可以为每个给定的AI任务重新连接系统以优化计算机电路，我们将实现更高的能效水平。
尽管外行用户可能将电路看作是处理器中固定的物理晶体管和逻辑门（固定的），但FPGA是专用的逻辑元件，可以实时重新布线，因此实时由用户定制和动态应用。而这正是大阪研究人员所做的。
研究团队使用了非易失性“通孔开关”，它们一直保持连接状态，直到操作员决定需要对其进行重新配置。通过使用一种新颖的纳米制造方法，该团队能够将更多的十二倍的元件包装成网格状的“交叉开关”布局，从而缩短了电子信号必须传播的距离，从而降低了功耗，减少了多达80％的功耗。
研究论文的主要作者Masanori Hashimoto说：“我们的基于实时可编程门阵列的系统具有非常快的设计周期。如果希望获得每个新AI应用程序的计算能力，可以每天对其进行重新编程。”
通过使用通孔开关，研究团队还无需包括其他FPGA器件所需的编程硅区域。
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