समान कार्य के लिए, ऑन-चिप सीखने के लिए इस चिप की ऊर्जा खपत उन्नत प्रक्रिया-विशिष्ट एकीकृत सर्किट (एएसआईसी) प्रणाली की ऊर्जा खपत का केवल 3% है।

वर्तमान में, जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने एआई उद्योग में विकास की एक नई लहर शुरू कर दी है। बड़ी कंप्यूटिंग शक्ति द्वारा समर्थित एआई प्रौद्योगिकियां मनुष्यों के रहने और काम करने के तरीके को काफी हद तक बदल रही हैं। हालाँकि, एआई मॉडल के लिए आवश्यक बड़ी संख्या में मापदंडों के कारण कंप्यूटिंग शक्ति की मांग बढ़ गई है, जिससे विशाल कंप्यूटिंग अंतर को पाटने और ऊर्जा दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार हासिल करने के लिए समाधान ढूंढना जरूरी हो गया है। उच्च-प्रदर्शन और ऊर्जा-कुशल चिप्स कंप्यूटिंग शक्ति के विशिष्ट वाहक और बुद्धिमान क्रांति की इस लहर के विकास को चलाने वाले मुख्य आधार बन गए हैं, साथ ही मानव समाज के निरंतर विकास के पीछे प्रेरक शक्ति भी बन गए हैं।

कंप्यूटिंग शक्ति को बाधित करने वाले पारंपरिक स्टोरेज-कंप्यूटिंग पृथक्करण आर्किटेक्चर के सामने आने वाली प्रमुख चुनौतियों का समाधान करने के लिए, सिंघुआ विश्वविद्यालय में स्कूल ऑफ इंटीग्रेटेड सर्किट के प्रोफेसर वू हुआकियांग और एसोसिएट प्रोफेसर गाओ बिन ने मेमोरी रेसिस्टर स्टोरेज-कंप्यूटिंग एकीकृत तकनीक के अनुसंधान पर ध्यान केंद्रित किया और एक खोज की। कंप्यूटर सिस्टम के लिए नया प्रतिमान.

मेमोरी रेसिस्टर स्टोरेज-कंप्यूटिंग एकीकृत तकनीक ने डिवाइस, सर्किट और सैद्धांतिक कंप्यूटिंग के पहलुओं से पारंपरिक वॉन न्यूमैन कंप्यूटिंग वास्तुकला में क्रांति ला दी, जिससे कंप्यूटिंग शक्ति और ऊर्जा दक्षता में तेजी से सुधार हुआ। यह तकनीक स्थानीय शिक्षण-आधारित एज प्रशिक्षण के नए परिदृश्यों को सशक्त बनाने, वास्तविक समय ऑन-चिप सीखने का समर्थन करने के लिए अंतर्निहित उपकरणों की सीखने की विशेषताओं का भी उपयोग कर सकती है। वर्तमान में, अंतर्राष्ट्रीय स्तर पर संबंधित अनुसंधान मुख्य रूप से मेमोरी रेसिस्टर सरणी स्तर पर सीखने के कार्य प्रदर्शनों पर केंद्रित है। हालाँकि, कुशल ऑन-चिप लर्निंग का समर्थन करने वाले विश्व स्तर पर एकीकृत मेमोरी रेसिस्टर चिप्स की प्राप्ति अभी भी महत्वपूर्ण चुनौतियों का सामना कर रही है, मुख्य रूप से पारंपरिक बैकप्रॉपैगेशन प्रशिक्षण एल्गोरिदम द्वारा आवश्यक उच्च-परिशुद्धता वजन अद्यतन विधि और मेमोरी रेसिस्टर्स की वास्तविक विशेषताओं के बीच खराब संगतता के कारण।

उपरोक्त समस्याओं को हल करने के लिए, प्रोफेसर वू हुआकियांग और एसोसिएट प्रोफेसर गाओ बिन ने स्टोरेज-कंप्यूटिंग एकीकृत कंप्यूटिंग प्रतिमान के आधार पर, दुनिया की पहली विश्व स्तर पर एकीकृत मेमोरी रेसिस्टर स्टोरेज-कंप्यूटिंग एकीकृत चिप विकसित की जो कुशल ऑन-चिप लर्निंग का समर्थन करती है (मशीन लर्निंग सीधे हो सकती है) हार्डवेयर अंत में पूरा हुआ)। उन्होंने ऑन-चिप लर्निंग का समर्थन करने वाले मेमोरी रेसिस्टर स्टोरेज-कंप्यूटिंग एकीकृत चिप्स के क्षेत्र में महत्वपूर्ण सफलताएं हासिल की हैं, जिससे कृत्रिम बुद्धिमत्ता, स्वायत्त ड्राइविंग और पहनने योग्य उपकरणों के विकास को बढ़ावा मिलने की उम्मीद है। प्रासंगिक उपलब्धियाँ विज्ञान के नवीनतम अंक में ऑनलाइन प्रकाशित की गई हैं।

बताया गया है कि यह चिप ऑन-चिप सीखने के लिए ऊर्जा खपत हासिल करती है जो कि एडवांस्ड प्रोसेस-स्पेसिफिक इंटीग्रेटेड सर्किट (एएसआईसी) सिस्टम की ऊर्जा खपत का केवल 1/35 है, जबकि ऊर्जा दक्षता में 75 गुना सुधार हासिल करने की भी उम्मीद है।

कुशल ऑन-चिप लर्निंग के लिए मेमोरी-रेसिस्टर स्टोरेज-कंप्यूटिंग एकीकरण पर आधारित यूनिवर्सल एल्गोरिदम और आर्किटेक्चर।

न्यूरोमॉर्फिक मेमोरी रेसिस्टर चिप्स का उपयोग करके एज लर्निंग

छोटी कार के स्वचालित ट्रैकिंग नियंत्रण के लिए वृद्धिशील शिक्षण का प्रदर्शन

समान कार्य के लिए, इस चिप द्वारा प्राप्त ऑन-चिप सीखने की ऊर्जा खपत उन्नत प्रौद्योगिकी के तहत एक विशेष एएसआईसी प्रणाली की तुलना में केवल 3% है, जो उत्कृष्ट ऊर्जा दक्षता लाभ और एआई की उच्च कंप्यूटिंग शक्ति मांगों को पूरा करने की बड़ी क्षमता का प्रदर्शन करती है। युग. यह पारंपरिक वॉन न्यूमैन कंप्यूटिंग आर्किटेक्चर के तहत ऊर्जा दक्षता बाधा को तोड़ने के लिए एक अभिनव विकास पथ प्रदान करता है।

पोस्टडॉक्टरल शोधकर्ता डॉ. याओ पेंग ने बताया, "स्टोरेज और कंप्यूटेशन एकीकरण की ऑन-चिप लर्निंग कम विलंबता और कम ऊर्जा खपत प्राप्त करते हुए प्रभावी ढंग से उपयोगकर्ता की गोपनीयता और डेटा की रक्षा कर सकती है।" बायोमिमेटिक मस्तिष्क प्रसंस्करण विधियों का उल्लेख करते हुए, यह चिप विभिन्न कार्यों के लिए तेजी से "ऑन-चिप प्रशिक्षण" और "ऑन-चिप पहचान" प्राप्त कर सकती है, नई परिस्थितियों के अनुकूल होने और नया सीखने के लिए कम बिजली की खपत के साथ एज कंप्यूटिंग परिदृश्यों में वृद्धिशील सीखने के कार्यों को प्रभावी ढंग से निष्पादित कर सकती है। ज्ञान, उपयोगकर्ताओं की वैयक्तिकृत आवश्यकताओं को पूरा करना।

उदाहरण के लिए, कुछ लोग संख्या "7" के मध्य में एक छोटा डैश जोड़ने के आदी हैं। सबसे पहले, बुद्धिमान चिप इस प्रतीक को नहीं पहचानती है, लेकिन दो या तीन ऐसे लिखित "7" पर प्रशिक्षण के बाद, यह इसे संख्या "7" के रूप में सटीक रूप से पहचान सकती है।

जटिल और लगातार बदलती अंतरराष्ट्रीय स्थिति में, "अड़चन" प्रौद्योगिकी को तोड़ना वर्तमान फोकस बना हुआ है।

उन्नत अनुसंधान और विकास उपकरणों की कमी जैसी व्यावहारिक समस्याओं का सामना करते हुए, टीम के सदस्य कुछ हद तक असमंजस में हैं कि क्या उनका प्रत्येक कदम सही है, क्या परिणाम अपेक्षाओं को पूरा कर सकते हैं, और क्या प्रौद्योगिकी को और अधिक अनुकूलित किया जा सकता है। ये सब हर किसी पर बहुत बड़ा बोझ है.

सबसे पहले, तकनीकी चुनौतियाँ हैं। मेमरिस्टर चिप्स के विकास में सामग्री विज्ञान, भौतिकी और इलेक्ट्रॉनिक इंजीनियरिंग जैसे कई विषयों का अत्याधुनिक ज्ञान शामिल है। कई तकनीकी चुनौतियों के बीच, सबसे पहली चुनौती यह है कि यादगार उपकरणों का बड़े पैमाने पर एकीकरण कैसे किया जाए। बड़ी संख्या में प्रयोगों और सैद्धांतिक अध्ययनों के माध्यम से, टीम ने एक आर्किटेक्चर-सर्किट-प्रक्रिया सह-अनुकूलन विधि का प्रस्ताव रखा, जिसने भंडारण और गणना एकीकृत प्रणाली के डिजाइन के लिए मार्गदर्शन प्रदान किया।

दूसरे, इंजीनियरिंग चुनौतियाँ हैं। बड़े पैमाने पर एकीकरण प्रक्रिया और महत्वपूर्ण सर्किट डिजाइन के साथ, बॉटम-अप मल्टी-स्केल गैर-आदर्श प्रभावों के कारण होने वाली त्रुटियों को कैसे दूर किया जा सकता है और एक कुशल सिस्टम चिप में इकट्ठा किया जा सकता है? टीम के शिक्षकों और छात्रों के संयुक्त प्रयासों से, STELLAR आर्किटेक्चर प्रस्तावित किया गया, एल्गोरिदम अनुकूलन और सिमुलेशन प्रयोग पूरे किए गए, और एक अत्यधिक कुशल भंडारण और गणना एकीकृत शिक्षण चिप का निर्माण किया गया, जिससे गति और ऊर्जा दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार हुआ।

गाओ बिन का मानना ​​है, "रास्ता कठिन है, लेकिन इसका असाधारण महत्व है। वर्तमान वैश्विक उच्च तकनीक क्षेत्र में यह एक महत्वपूर्ण युद्धक्षेत्र है।" चिप अनुसंधान एक लंबी और कठिन प्रक्रिया है, जिसमें कोई स्पष्ट सफलता नजर नहीं आती। हालाँकि, निरंतर अनुसंधान और सीखने से बहुमूल्य उपलब्धियाँ प्राप्त होती हैं।

अकादमिक पत्रों के पहले लेखकों के रूप में, झांग वेनबिन और याओ पेंग ने अपने डॉक्टरेट अध्ययन के दौरान अर्धचालक, माइक्रोइलेक्ट्रॉनिक्स, सॉफ्टवेयर एल्गोरिदम और न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग जैसे विभिन्न शोध क्षेत्रों में व्यापक ज्ञान प्राप्त किया है। उन्होंने समृद्ध अनुसंधान एवं विकास परिणाम और मूल्यवान इंजीनियरिंग अनुभव संचित किया है।

कुछ नहीं से कुछ, कमजोरी से ताकत। वैज्ञानिक अनुसंधान के इस पथ पर, जिसमें कोई शॉर्टकट नहीं है, इन "चिप युवाओं" ने तैयारी और अवलोकन के बाद हार मानने के अनगिनत क्षणों का अनुभव किया है, और कई असफलताओं के बाद एक के बाद एक चुनौती पर काबू पाते हुए नए सिरे से शुरुआत की है।

भविष्य को देखते हुए, वू हुआकियांग को उम्मीद है कि टीम के समाधान और प्रौद्योगिकियां प्रयोगशाला से आगे बढ़ सकती हैं और वैज्ञानिक अनुसंधान उपलब्धियों के परिवर्तन को प्रभावी ढंग से बढ़ावा दे सकती हैं। वे देश और समाज की जरूरतों को पूरा करने के लिए समर्पित हैं।