25日，記者從南京大學(xué)獲悉，該校類腦智能科技研究中心繆峰教授團(tuán)隊(duì)提出并驗(yàn)證了一種全新的“端云融合”智能計(jì)算范式，該范式將無(wú)線通信融入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，顯著降低了無(wú)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(guó)際學(xué)術(shù)期刊《自然·電子學(xué)》。

長(zhǎng)期以來(lái)，具身機(jī)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(jìn)行協(xié)同智能計(jì)算。但將海量數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫颂幚韰s又能耗過(guò)高、代價(jià)過(guò)大，導(dǎo)致邊緣智能難以大規(guī)模落地應(yīng)用。

“在萬(wàn)物智聯(lián)時(shí)代，構(gòu)建端云無(wú)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(lái)突破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)無(wú)損傳輸所導(dǎo)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(jì)算能效，支撐超大規(guī)模終端的智能互聯(lián)。

針對(duì)這一需求，研究團(tuán)隊(duì)采用自主研制的模擬存內(nèi)計(jì)算芯片，構(gòu)建了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理系統(tǒng)與無(wú)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(jì)算與計(jì)算結(jié)果的無(wú)線傳輸。

“模擬存內(nèi)計(jì)算技術(shù)具有高度并行計(jì)算的特點(diǎn)，可實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理和通信信號(hào)處理過(guò)程中高復(fù)雜度的矩陣運(yùn)算?！闭撐墓餐ㄓ嵶髡?、南京大學(xué)助理教授王聰解釋說(shuō)。

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

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

“這對(duì)于移動(dòng)場(chǎng)景下所處無(wú)線環(huán)境復(fù)雜多變的智能終端設(shè)備尤為重要?！笨姺灞硎?，此項(xiàng)研究突破了傳統(tǒng)端云協(xié)同計(jì)算系統(tǒng)的設(shè)計(jì)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(jì)算新范式，為超大規(guī)模終端設(shè)備進(jìn)行高效智能計(jì)算提供了一種新路徑。

來(lái)源：科技日?qǐng)?bào)