人工智能（AI）已经成为技术进步的推动力量，但它对计算能力的需求巨大。这种需求不仅消耗大量电力，还会产生过多的热量。虽然这一挑战可以在带空调的数据中心中解决，但在“战术边缘”——在乌克兰泥土、北极雪地或沙漠沙地等苛刻环境中，问题变得更加复杂。
为了解决这一问题，国防高级研究计划局（DARPA）于去年12月启动了OPTIMA项目。OPTIMA代表”内存数组内最佳处理技术”，旨在通过规避尺寸、重量、功耗和冷却限制来开发紧凑的AI技术。DARPA授予了IBM、英飞凌和三所美国大学合同，合同总价值可能达到四年半的7800万美元。
DARPA的OPTIMA项目经理Jason Woo表示，每个受奖者都有自己独特和创新的方法来解决这一挑战。然而，与得奖者的访谈和交流揭示了在他们的策略中一些共性和重要的差异。
OPTIMA项目解决的核心问题涉及传统芯片中数据在内存和处理器之间的移动。由于AI依靠对大量数据进行复杂计算，这些不断的传输造成了重大瓶颈。为了克服这一问题，工程师一直在探索内存计算（IMC），这涉及将处理器集成到内存中，消除频繁数据传输带来的问题。
OPTIMA项目在IMC技术方面取得了突破。普林斯顿大学团队，由Naveem Varma教授领导，设计出了一种独特的解决方案，使用电容器而不是半导体传输模拟信号。这些金属导线之间的距离决定了电荷，提供了更高的能效。关键的是，Varma的方法不需要奇异工具，因为芯片制造商已经在大规模上采用了类似的技术。
其他OPTIMA获奖者，如UCLA和乔治亚理工学院，也利用模拟技术来缩小AI芯片。UCLA使用一种名为22FDX的广泛可用晶体管。通过精确控制其阈值电压的变化，团队可以比替代方法更紴紧地编码数据。他们通过使用一个称为“写-验证-写”的校准技术来减轻电压故障，以确保数据可靠性。同样，乔治亚理工学院利用晶体管在他们的微型化AI芯片中构建了关键计算的能力。
这些在缩小AI芯片方面的突破性进展展示了人工智能技术的未来。通过优化紧凑形式的处理能力，这些创新将把AI功能带到战术边缘，彻底改变军事行动、医疗保健、自动驾驶等行业。
### 常见问题解答
**什么是OPTIMA项目？**
OPTIMA项目由DARPA发起，旨在通过将处理器集成到内存中，消除频繁数据传输的需求，开发紧凑的AI技术。
**什么是内存计算（IMC）？**
内存计算（IMC）将处理器置于内存中，允许数据”步行”到工作地点，避免了常见数据传输引起的瓶颈。
**缩小AI芯片面临的挑战有哪些？**
缩小AI芯片面临的主要挑战包括尺寸、重量、功耗和冷却限制。此外，确保数据可靠性和降低能耗也是需要解决的关键问题。
**有哪些用于缩小AI芯片的创新解决方案？**
研究人员和工程师正在探索各种模拟技术，如使用电容器或晶体管来更加高效、紴紧地传输信号。这些解决方案提供了更高的能效和改善的数据可靠性。
**微型化AI芯片如何改变行业？**
通过在紧凑形式中优化处理能力，微型化AI芯片将拓展AI功能至挑战环境，彻底改变军事行动、医疗保健、自动驾驶等行业。
了解更多信息，请访问[高级计算系统协会（ACM）](https://www.acm.org/)网站。
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The source of the article is from the blog regiozottegem.be