來源：科技日報

25日，記者從南京大學獲悉，該校類腦智能科技研究中心繆峰教授團隊提出并驗證了一種全新的“端云融合”智能計算范式，該范式將無線通信融入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，顯著降低了無線通信模塊的功耗，并保持高精度推理能力，為超大規(guī)模端側(cè)設(shè)備的智能互聯(lián)提供了新的理論視角與工程路徑。相關(guān)研究成果于2月25日發(fā)表于國際學術(shù)期刊《自然·電子學》。

長期以來，具身機器人等大量端側(cè)設(shè)備由于算力有限，需要與云端設(shè)備進行協(xié)同智能計算。但將海量數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫颂幚韰s又能耗過高、代價過大，導致邊緣智能難以大規(guī)模落地應(yīng)用。

“在萬物智聯(lián)時代，構(gòu)建端云無線協(xié)同的網(wǎng)絡(luò)，迫切需要發(fā)展一種新的協(xié)同范式，來突破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)無損傳輸所導致的通信能耗瓶頸?！笨姺灞硎?，這種范式需要以更低的發(fā)射功率、更高的計算能效，支撐超大規(guī)模終端的智能互聯(lián)。

針對這一需求，研究團隊采用自主研制的模擬存內(nèi)計算芯片，構(gòu)建了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理系統(tǒng)與無線通信系統(tǒng)，并將其分別用于端側(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的推理計算與計算結(jié)果的無線傳輸。

“模擬存內(nèi)計算技術(shù)具有高度并行計算的特點，可實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理和通信信號處理過程中高復雜度的矩陣運算?！闭撐墓餐ㄓ嵶髡?、南京大學助理教授王聰解釋說。

在訓練方法層面，研究團隊提出了通信感知訓練的“算法—硬件”協(xié)同優(yōu)化思路，大幅降低了無線通信的能耗與硬件成本，提升了系統(tǒng)的魯棒性。

“通過將‘無線通信’也納入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化訓練中，系統(tǒng)會在保證推理任務(wù)精度的前提下，主動學會‘該花多少能量去傳輸數(shù)據(jù)’，這樣可以讓端云融合計算系統(tǒng)在多種無線通信環(huán)境和調(diào)制方式下，以較低的能耗代價完成高精度的推理任務(wù)?！闭撐墓餐ㄓ嵶髡?、南京大學教授梁世軍介紹。

“這對于移動場景下所處無線環(huán)境復雜多變的智能終端設(shè)備尤為重要。”繆峰表示，此項研究突破了傳統(tǒng)端云協(xié)同計算系統(tǒng)的設(shè)計定式，提出了“以任務(wù)為中心、端到端協(xié)同優(yōu)化”的智能計算新范式，為超大規(guī)模終端設(shè)備進行高效智能計算提供了一種新路徑。