A-Train The Seven
...'cause for once, I didn't hate myself.
Được mệnh danh là "bộ não vi sóng", bộ xử lý thử nghiệm này có thể đảm nhiệm hai công việc cùng một lúc: xử lý các luồng dữ liệu siêu nhanh và giao tiếp không dây, tất cả bên trong một diện tích đủ nhỏ cho một chiếc smartwatch. Và nó làm điều đó chỉ với 200 milliwatt, một phần nhỏ so với năng lượng mà một mạng nơ-ron kỹ thuật số tương đương sẽ tiêu thụ.
Bí mật nằm ở việc từ bỏ cách tiếp cận kỹ thuật số từng bước. Các con chip truyền thống đưa dữ liệu qua các cổng logic nhị phân đồng bộ với một đồng hồ. Thiết kế của Cornell thay vào đó lại đẩy thông tin qua các ống dẫn sóng vi sóng có thể điều chỉnh, cho phép các mẫu hình xuất hiện và được nhận dạng theo thời gian thực ở tốc độ hàng chục gigahertz mà không cần chờ đợi hay gặp phải "nút thắt cổ chai".
Mỗi ống dẫn sóng hoạt động giống như một "nơ-ron vật lý", nơi biên độ, pha, và tần số của tín hiệu vi sóng có thể được định hình để đại diện cho các đặc điểm dữ liệu. Các đặc điểm này tương tác và giao thoa với nhau trong miền analog, tạo ra một bộ mẫu hình phong phú trước khi tín hiệu được số hóa.
Thiết kế của con chip này xây dựng một loại khung AI trực tiếp vào phần cứng, sử dụng hành vi tự nhiên của vi sóng để xử lý các luồng dữ liệu đến. Thay vì lưu trữ các giá trị trong bộ nhớ và lặp đi lặp lại việc thực hiện một số lượng lớn các phép tính, nó để cho chính mạng lưới vi sóng đảm nhiệm công việc nặng nhọc. Các thành phần có thể điều chỉnh nhỏ – chẳng hạn như các bộ điều chỉnh điện tử và bộ dịch chuyển tín hiệu – có thể thay đổi các đường dẫn bên trong con chip một cách linh hoạt, cho phép nó chuyển đổi giữa các tác vụ AI khác nhau mà không cần phải huấn luyện lại từ đầu.
Trong các bài kiểm tra, con chip này đã phân loại các tín hiệu không dây với độ chính xác 88% trở lên, ngang bằng với hiệu suất của các mô hình kỹ thuật số cồng kềnh hơn nhiều.
Vì phần cứng vốn đã nhạy cảm với những thay đổi trong hành vi của tín hiệu, công dụng của nó còn vượt ra ngoài tính toán AI. Nó có thể theo dõi những bất thường trong lưu lượng không dây, theo dõi các mục tiêu radar, hoặc giải mã các kênh radio đông đúc. Với những tinh chỉnh sâu hơn, nhóm nghiên cứu tin rằng nó thậm chí có thể nằm bên trong các thiết- bị cá nhân, chạy các mô hình AI cục bộ mà không cần dựa vào các máy chủ đám mây.
"Bộ não vi sóng" vẫn còn ở dạng nguyên mẫu. Tuy nhiên, được hỗ trợ bởi DARPA và Quỹ Khoa học Quốc gia, nhóm Cornell đã đang làm việc để mở rộng quy mô và tích hợp nó vào các hệ thống vi sóng và kỹ thuật số hiện có.
Bí mật nằm ở việc từ bỏ cách tiếp cận kỹ thuật số từng bước. Các con chip truyền thống đưa dữ liệu qua các cổng logic nhị phân đồng bộ với một đồng hồ. Thiết kế của Cornell thay vào đó lại đẩy thông tin qua các ống dẫn sóng vi sóng có thể điều chỉnh, cho phép các mẫu hình xuất hiện và được nhận dạng theo thời gian thực ở tốc độ hàng chục gigahertz mà không cần chờ đợi hay gặp phải "nút thắt cổ chai".
Mỗi ống dẫn sóng hoạt động giống như một "nơ-ron vật lý", nơi biên độ, pha, và tần số của tín hiệu vi sóng có thể được định hình để đại diện cho các đặc điểm dữ liệu. Các đặc điểm này tương tác và giao thoa với nhau trong miền analog, tạo ra một bộ mẫu hình phong phú trước khi tín hiệu được số hóa.
Thiết kế của con chip này xây dựng một loại khung AI trực tiếp vào phần cứng, sử dụng hành vi tự nhiên của vi sóng để xử lý các luồng dữ liệu đến. Thay vì lưu trữ các giá trị trong bộ nhớ và lặp đi lặp lại việc thực hiện một số lượng lớn các phép tính, nó để cho chính mạng lưới vi sóng đảm nhiệm công việc nặng nhọc. Các thành phần có thể điều chỉnh nhỏ – chẳng hạn như các bộ điều chỉnh điện tử và bộ dịch chuyển tín hiệu – có thể thay đổi các đường dẫn bên trong con chip một cách linh hoạt, cho phép nó chuyển đổi giữa các tác vụ AI khác nhau mà không cần phải huấn luyện lại từ đầu.
Trong các bài kiểm tra, con chip này đã phân loại các tín hiệu không dây với độ chính xác 88% trở lên, ngang bằng với hiệu suất của các mô hình kỹ thuật số cồng kềnh hơn nhiều.
Vì phần cứng vốn đã nhạy cảm với những thay đổi trong hành vi của tín hiệu, công dụng của nó còn vượt ra ngoài tính toán AI. Nó có thể theo dõi những bất thường trong lưu lượng không dây, theo dõi các mục tiêu radar, hoặc giải mã các kênh radio đông đúc. Với những tinh chỉnh sâu hơn, nhóm nghiên cứu tin rằng nó thậm chí có thể nằm bên trong các thiết- bị cá nhân, chạy các mô hình AI cục bộ mà không cần dựa vào các máy chủ đám mây.
"Bộ não vi sóng" vẫn còn ở dạng nguyên mẫu. Tuy nhiên, được hỗ trợ bởi DARPA và Quỹ Khoa học Quốc gia, nhóm Cornell đã đang làm việc để mở rộng quy mô và tích hợp nó vào các hệ thống vi sóng và kỹ thuật số hiện có.
