有了世界上最小的計算機整合融入，物聯(lián)網(wǎng)或將再度迎來(lái)突破

在深度學(xué)習技術(shù)日益精進(jìn)、物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)逐漸壯大的今天，微型化已經(jīng)成了計算機新的發(fā)展方向，各地的科研人員也對這一新的科技制高點(diǎn)展開(kāi)了爭奪。

計算機在人們的生活中并不陌生，無(wú)論是體型巨大的服務(wù)器還是如今十分流行的智能手機，不一而足。但在深度學(xué)習技術(shù)日益精進(jìn)、物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)逐漸壯大的今天，微型化已經(jīng)成了計算機新的發(fā)展方向，各地的科研人員也對這一新的科技制高點(diǎn)展開(kāi)了爭奪。

密歇根大學(xué)計算機科學(xué)系的全體教員和學(xué)生研發(fā)十多年的“微塵（micromote）”計算機已經(jīng)被證明為是全世界最小的計算機，它因體積僅1立方毫米而被命名為M^3（Michigan Micro Mote）

和小巧的體積相比，當前這個(gè)“智能”風(fēng)起云涌的時(shí)代給了“微塵”更大的想象空間，這個(gè)小家伙可謂“生來(lái)恰逢其時(shí)，必將大展身手”。

物聯(lián)網(wǎng)呼喚小巧節能的計算傳感器

在 2 月 5 日到 9 日于舊金山舉辦的IEEE國際固態(tài)電路會(huì )議（ISSCC）上，Blaauw和同事Dennis Sylvester攜手提交了十篇關(guān)于這種“微塵（micromote）”計算機的論文，而他二人都是美國密歇根大學(xué)的計算機專(zhuān)家。

ISSCC是世界上規模最大、水平最高的固態(tài)電路國際會(huì )議，長(cháng)期以來(lái)代表著(zhù)全球固態(tài)電路領(lǐng)域研發(fā)趨勢的領(lǐng)先風(fēng)向，已成為國際公認的芯片領(lǐng)域的“奧林匹克運動(dòng)會(huì )”。

其實(shí)，在過(guò)去數年間，Blaauw和Sylvester一直在努力推動(dòng)計算機的小型化發(fā)展，提交了多款此類(lèi)微型設備的不同“變體”。他們更遠大的目標是為醫療設備和物聯(lián)網(wǎng)研制出更智能、更小巧且能耗更低的傳感器。用Sylvester的話(huà)來(lái)講就是，“如果我們能將微型計算機送入細胞內，那我們就能將科幻小說(shuō)的場(chǎng)景變?yōu)楝F實(shí)。”

而現在，很多話(huà)筒、照相機以及構成智能設備“耳目”的其他傳感器不間斷地獲取數據，并定期將私人數據輸送到云端，因為它們自己不能對這些私人數據進(jìn)行分析。有人預測，到2035年，大約有1萬(wàn)億臺這樣的智能設備。Blaauw說(shuō)：“如果這1萬(wàn)億臺設備不間斷地產(chǎn)生讀數，那么，我們將淹沒(méi)在數據的海洋中”。

有鑒于此，Blaauw和Sylvester希望，能夠研制出一些自己能對數據進(jìn)行分析、“體型”小且能效高的計算傳感器，從而使這些智能設備更安全、更節能。

擴大內存的同時(shí)降低功耗

在此次ISSCC會(huì )議上，兩人描述稱(chēng)，他們的“微塵”計算機只需耗費幾納瓦（毫微瓦，10-9瓦），就可執行諸如辨別過(guò)往汽車(chē)的聲音、測量溫度和亮度等任務(wù)。

他們展示的一款小型無(wú)線(xiàn)電接收機能從這些“微塵”計算機發(fā)送數據給20米遠的接收器，與過(guò)去相比有了很大的提升。要知道，在去年的ISSCC會(huì )議上，他們報告的距離僅50厘米。

此外，他們也與臺積電（TSMC）開(kāi)展了合作，將閃存嵌入“微塵”計算機內。

以前版本的“微塵”計算機使用8KB的靜態(tài)隨機存取存儲器（SRAM），這種存儲器一般適用于性能極低的計算機。

為了閱讀視頻和聲音，他們的微型計算機需要更多存儲空間。因此，他們同臺積電合作，在“微塵”計算機內加入了閃存。現在，他們能造出擁有1MB存儲空間的微型計算機。

Blaauw和Sylvester解釋說(shuō)，與SRAM相比，同樣的空間，閃存存儲的數據更多，但在將內容寫(xiě)到存儲器上時(shí)，閃存要耗費大量能量。有鑒于此，他們與臺積電攜手設計了一種新的存儲陣列，這種陣列使用一種更高效的電荷泵來(lái)進(jìn)行寫(xiě)操作。

與臺積電的商用產(chǎn)品相比，這些存儲陣列的致密性要差一點(diǎn)，但仍然好過(guò)SRAM。Sylvester說(shuō)：“我們用更小的犧牲，換得更多。”

整合深度學(xué)習處理器

此外，Blaauw和Sylvester在本次ISSCC會(huì )議上提交的另一款“微塵”計算機則整合了一款深度學(xué)習處理器，這個(gè)處理器可運行名為“深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（deep neural networks）”的人工智能算法，且只需288微瓦（10-6瓦）。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )這種人工智能算法能很好地執行臉部識別和語(yǔ)音識別任務(wù)，但一般而言，運行它們需要很大的存儲空間以及處理能力，因此，它們一般運行在多臺配備有先進(jìn)圖像處理單元（GPU）的服務(wù)器上。

很多研究人員一直在嘗試縮小專(zhuān)門(mén)用于運行人工智能算法的硬件的體積和功率，但再怎么努力，壓縮后的處理器的功率也超過(guò)50毫瓦——遠多于一款“微塵”計算機的功率。

現在，Blaauw和Sylvester另辟蹊徑，重新設計芯片架構。例如，在存儲器（此處使用的是ARAM）內放置四個(gè)處理元件以減少數據的傳輸，從而降低了功率需求。

他們還希望進(jìn)一步將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )引入物聯(lián)網(wǎng)。Blaauw表示，監控攝像機和其他聯(lián)網(wǎng)設備現在已經(jīng)足夠智能了，甚至一個(gè)盜賊和一棵樹(shù)都可以被攝像機區分出來(lái)。因此，還讓它們將枯燥的“腳本數據”發(fā)送到云端分析是毫無(wú)意義的，這種情況下，在計算機上安裝深度學(xué)習處理器將會(huì )是最好的解決方案。

他們設想中的場(chǎng)景是深度學(xué)習處理器能被整合進(jìn)包括安全系統在內的很多物聯(lián)網(wǎng)設備內，屆時(shí)，一切都將智能。比如，當一個(gè)空氣調節系統（HVAC）“看見(jiàn)”很多人都脫下外套的話(huà)，那么它就會(huì )自動(dòng)做決定關(guān)閉空調。

Blaauw和Sylvester希望這種“微塵”計算機數年后能夠進(jìn)入市場(chǎng)。他們表示，他們于2013年成立的初創(chuàng )公司CubeWorks已獲得Intel Capital的投資，目前正在開(kāi)發(fā)相關(guān)設備的模型并為市場(chǎng)化做準備。

【編者按】本文轉載自DeepTech深科技

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