פרופ’ דייויד בלאו, אוניברסיטת מישיגן פיתחנו מאיצי בינה מלאכותית למכשירי קצה זעירים

מַדָע

צוות הפקולטה להנדסה באוניברסיטת מישיגן פיתח לאחרונה שבב שיהפוך את מכשירי הקצה לחכמים. ראש המעבדה, פרופ’ דייויד בלאו, הרצה בשבוע שעבר בכנס ChipEx2022 על השבב ועל הדרך שבה פותח. ראיון.

פרופ' דייויד בלאו, אוניברסיטת מישיגן מרצה בכנס ChipEx2022 בת"א. 11/5/22. צילום: ניב קנטור
פרופ’ דייויד בלאו, אוניברסיטת מישיגן מרצה בכנס ChipEx2022 בת”א. 11/5/22. צילום: ניב קנטור

“אדבר על שבבים שיהפכו מכשירי קצה, כמו טלפונים, שעונים IOT, חכמים יותר. לדוגמה הם יצטרכו לשלוח פחות תמונות על גבי הרשת למרכזי הנתונים. היום המכשירים האלה – כולל טלפונים חכמים, הם טפשים בכל הנוגע לעיבוד תמונות, הם שולחים הכל למרכזי הנתונים וכל החישוב נעשה שם אבל זה גורם לבזבוז של המון אנרגיה משום שצריך לבנות מרכזי נתונים גדולים כדי לקלוט כמות הולכת וגדלה של נתונים, וגם מאט את הקצב למשתמשים.

השבבים שאנחנו מתכננים עושים את מכשירי הקצה חכמים יותר כך שהם יתקשרו לאינטרנט או לדטה סנטר רק כשיש להם מידע אמיתי.

תחום הדטה סנטר צורך כבר נתח ניכר מתפוקת החשמל הכוללת בעולם, הגידול המהיר בנפח הנתונים (50% לשנה) יגדיל גם את הצורך בבניית מרכזי נתונים, ולפיכך גם את צריכת האנרגיה.

“אנחנו בונים מאיצים עבור רשתות עצביות ועיבוד תמונה במהירות גבוהה עבור התקני קצה – מדובר בשבבים חדשים שיבצעו את החישוב הנדרש במקום להשתמש במעבד הכללי שנמצא בתוך המכשיר כי מעבדים אלה אינם יעילים ביישומים כמו עיבוד תמונה כך שגם מכשירים קטנים כמו טלפונים חכמים שעונים או כלל התקני ה-IOT יוכלו לבצע חישובים מורכבים כאלה שעד כה בוצעו על מעבדים גדולים במרכזי הנתונים.”

“התקנים בקצה זקוקים יותר ויותר לבינה כדי לזהות אירועים חשובים ולבצע הסקת מסקנות בחיישן במקום להעביר נתונים גולמיים למרכזי הנתונים. כדי לענות על הצורך הגובר הזה, המעבדה שלנו עובדת על האצת חומרה לעיבוד תמונה ורשתות למידה עמוקה/עצביות כבר זמן מה. בעיבוד תמונה, פיתחנו כמה מיכולת הראיה הסטריאוסקופית בהספק הנמוך ביותר ומאיצי זרימה אופטית, המסוגלים לעבד וידאו HD במהירות של 30fps עם רק 100s של mW.”

“גישה מעניינת לאחרונה שהצוות שלנו היה חלוץ בה היא השימוש במה שמכונה מחשוב “בזיכרון” או במחשוב “קו סיביות” שבו חישובים מבוצעים ישירות על קווי הסיביות ב- SRAM עצמו. הדבר מונע את הצורך להעביר נתונים מזיכרונות לליבות, ובכך להפחית את צריכת החשמל תוך פתיחת מקבילות עצומה המוצגת על ידי מספר רב של מערכי זיכרון במעבד. כיום יש לנו גם פרויקטים חדשים ב-FPGA שבהם מעבדים מתאימים את הירארכיית הזיכרון שלהם ליעילות טובה יותר באופן דינמי לבעיות מחשוב גדולות.”

פרופ’ בלאו קיבל את התואר הראשון בפיזיקה ומדעי המחשב מאוניברסיטת דיוק בשנת 1986 ואת הדוקטורט במדעי המחשב מאוניברסיטת אילינוי באורבנה-שמפיין בשנת 1991. עד אוגוסט 2001, הוא עבד עבור מוטורולה באוסטין, טקסס, שם היה מנהל קבוצת טכנולוגיית התכנון של מוצרי הדורשים ביצועים גבוהים וזכה בפרס מוטורולה חדשנות. מאז אוגוסט 2001, הוא נמצא בפקולטה להנדסה של אוניברסיטת מישיגן. הוא פרסם מעל 600 מאמרים, קיבל פרסים רבים על המאמרים הטובים ביותר, ומחזיק ב-65 פטנטים.

מכיוון שמדובר במחקרים אקדמיים, היישום שלהם מתבצע בסופו של דבר על ידי חברות כמו סוני, מטה ושלל חברות סטארטאפ בכפוף כמובן לרכישת זכיון מחברת היישום של האוניברסיטה.

עוד בנושא באתר הידען:

Leave a Reply

Your email address will not be published.