據(jù)外媒消息，英國(guó)的英國(guó)先進(jìn)研究與發(fā)明局（ARIA）將出資6600萬(wàn)英鎊資助57個(gè)人工智能（AI）硬件項(xiàng)目。

據(jù)悉，該機(jī)構(gòu)資助的項(xiàng)目包括imec UK的首個(gè)項(xiàng)目以及為Fractile的模擬內(nèi)存計(jì)算提供500萬(wàn)英鎊。

Fractile的項(xiàng)目是改進(jìn)模擬內(nèi)存矩陣-向量乘法。其目的是利用已經(jīng)用于推理加速硬件的方法，使前沿模型的運(yùn)行速度比目前的技術(shù)水平快幾個(gè)數(shù)量級(jí)。至于理論上能否達(dá)到足夠的精度，以應(yīng)用于大規(guī)模訓(xùn)練系統(tǒng)，這仍然是一個(gè)懸而未決的問(wèn)題。

倫敦國(guó)王學(xué)院的研究人員也在研究神經(jīng)形態(tài)矩陣乘法，而其他項(xiàng)目包括牛津大學(xué)的Noa Zilberman領(lǐng)導(dǎo)的可擴(kuò)展人工智能系統(tǒng)互連技術(shù)開發(fā)，以及Alphawave Semi的連接技術(shù)，該技術(shù)可以在不限制性能的情況下，以較低的成本和功耗將數(shù)以萬(wàn)計(jì)的人工智能加速器芯片互連起來(lái)，距離可達(dá)150米。Alphawave項(xiàng)目技術(shù)負(fù)責(zé)人Behzad Dehlaghi表示：“該項(xiàng)目將開發(fā)和展示下一代可持續(xù)人工智能擴(kuò)展的連接技術(shù)。”

此外，另七個(gè)團(tuán)隊(duì)正在開發(fā)有望開拓計(jì)算新領(lǐng)域的新技術(shù)，這些技術(shù)與現(xiàn)代人工智能算法密切相關(guān)。其中劍橋的Signaloid正在開發(fā)一種CMOS數(shù)字熱力學(xué)人工智能硬件加速器，用于使用模擬熱力學(xué)計(jì)算的線性代數(shù)。

Normal Computing UK的Patrick Coles正在領(lǐng)導(dǎo)一個(gè)項(xiàng)目，建立基于物理的計(jì)算芯片，用于矩陣反轉(zhuǎn)，并探索在訓(xùn)練大規(guī)模人工智能模型中的應(yīng)用，目標(biāo)是將能耗降低到GPU的千分之一。

該項(xiàng)目將結(jié)合基于CMOS技術(shù)的事件驅(qū)動(dòng)、無(wú)反向傳播算法、隨機(jī)計(jì)算和內(nèi)存計(jì)算，建立一個(gè)神經(jīng)形態(tài)框架，以降低開發(fā)人工智能模型的成本。

該機(jī)構(gòu)還資助了比利時(shí)魯汶大學(xué)的“組合優(yōu)化問(wèn)題的大規(guī)模并行性”項(xiàng)目，該項(xiàng)目將開發(fā)一類專門用于解決組合優(yōu)化問(wèn)題的新型混合信號(hào)處理器，以及美國(guó)康奈爾大學(xué)的“改進(jìn)人工智能訓(xùn)練算法”項(xiàng)目。

在美國(guó)的Rain AI公司，Jack Kendall正在領(lǐng)導(dǎo)兩個(gè)人工智能硬件項(xiàng)目，其中包括一個(gè)團(tuán)隊(duì)正在開發(fā)基于SRAM的模擬人工智能加速器，利用帶有反饋控制的數(shù)字可編程晶體管陣列實(shí)現(xiàn)快速向量矩陣逆乘法。

Kendall說(shuō)：“擴(kuò)展計(jì)算項(xiàng)目使從機(jī)器學(xué)習(xí)到光子學(xué)、模擬計(jì)算和材料科學(xué)等多個(gè)學(xué)科的研究人員能夠匯聚一堂，以創(chuàng)建高能效人工智能系統(tǒng)的新范例為統(tǒng)一目標(biāo)。”

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