再见硅时代：机器学习热潮需新型芯片

发表时间：2016-09-20

    硅已经支持核算机作业近半个世纪了，无论是图形处理仍是数字运算，一切的信息处理都由数百万个集合在一起的微型逻辑门电路完结，而这些电路都是由硅制成的。
    但硅芯片的年代或许很快即将完结。摩尔定律指出在微处理器中的硅晶体管数量每两年便会增加一倍，但这一预测不可能永久适用，由于一块芯片上可承载的晶体管数目是有限的。
    机器学习热潮是硅芯片面对的另一个应战。运转需求处理海量数据集的机器学习算法，令根据硅的核算机耗能飙升。半导体行业协会（SIA）估计，以现在的趋势，2040年核算机的能量需求将会超过国际总能量供应。
    国际各国的研讨人员正在开发可替代硅来处理海量数据的新型核算体系。这些体系力求比如今的芯片更小，能效更高。
    Julie Grollier领导的研讨组正在法国UMPhy lab实验室规划能够仿人类大脑作业的纳米器材。她的研讨组用磁性粒子进行运算，尤其是模式识别。
    当磁性粒子十分小时，它们会处于不稳定状况时，磁场开端无规律振动。经过施加电流，研讨组就能够运用这么的振动完结根底运算。假如这种核算设备的规模能够扩展，Grollie信任这项技能能比现有的技能更快的完结识别模式。
    这项技能也会削减能量消耗。Grollier说，这磁性自觉振动器作业时所需的能量是硅基核算体系的百分之一，器材尺度则只要万分之一。
    上一年12份在巴黎创立了 LightOn公司的Igor Carron 则找到了硅芯片的另一种替代品——光。
    对于未来的LightOn核算机详细是如何作业的，Carron并不多谈，但他们将会构建一个能处理无穷的数据集的光学体系，从而让机器学习算法更轻松地运用这些数据。这个体系运用了被称为随机投影（random projection）的数学办法。随机投影办法是在1984年提出的，但因涉及很多核算，硅芯片无法担任。如今Carron和他的同事找到了用光来完结悉数操作的办法。
    这些处理数据和运用数据进行学习的新办法会表现什么样的效果？Carron以为，假如机器学习不依赖大型处理器，那么可穿戴核算设备就能够飞速发展。这还能让把核算机植入平时物品中的新式技能“物联网”更强壮。 这些可穿戴设备不再需求将很多的数据回来数据中心处理，而是能够完成数据的即时处理。
    Grollier和Carron发明的设备不是仅有的替代核算技能。美国斯坦福大学的一个研讨团队发明晰一个富含178个晶体管的芯片，这些晶体管由碳纳米管构成。碳纳米管共同的电学功能使得它们相对于硅晶体而言是一种更高效的开关器材。本年早些时候，以色列的本-古里安大学和美国佐治亚理工学院的研讨者用DNA制造出了国际上最小的二极管，而二极管恰是电子核算机的底子元件。
    到现在为止，泰科连接器代理商，能够处理海量数据的高功能硅芯片核算机在机器学习领域仍在不断获得严重前进。但是硅芯片核算机的功能不可能永久坚持指数级增加。要充沛处理和运用全国际的数据，咱们需求无处不在的智能学习设备。像Facebook和Google这么的公司现在只是触及了这些数据的皮裘。Carron说：“大型网络公司天天都在积累海量的数据，但他们底子没有充沛发掘其价值。”