Une version robotique du jeu du chat et de la souris hébergé par l'Université Tsinghua est apparue sur la couverture de Science.
Le Tom Cat ici a un nouveau nom : "Tianji Cat". Il est équipé des derniers résultats de recherche des puces inspirées du cerveau de l'Université Tsinghua - une puce informatique neuromorphique de 28 nm appelée TianjicX.
Sa mission est d'attraper une souris électronique fonctionnant au hasard : dans un environnement dynamique complexe, divers obstacles sont placés de manière aléatoire et dynamique à différents endroits, "Tianji Cat" doit suivre la souris en utilisant la reconnaissance visuelle, suivi acoustique, ou une combinaison des deux, puis avancez vers la souris sans entrer en collision avec des obstacles pour éventuellement la rattraper.
Dans ce processus, "Tianjimao" doit réaliser la reconnaissance vocale, la localisation de sources sonores, la détection de cibles, l'évitement d'obstacles et la prise de décision dans des scénarios en temps réel, et TianjicX peut fonctionner simultanément sur l'informatique de manière de manière économe en énergie Les multiples algorithmes d'IA de Paradigm et gèrent plusieurs méthodes de coordination de robots ; dans le cadre de la même tâche, la consommation d'énergie de TianjicX est la moitié de celle de la puce d'IA de NVIDIA et la latence d'exécution de plusieurs réseaux est considérablement réduite de 79,09 fois !
En août 2019, l'équipe du professeur Shi Luping de l'Université Tsinghua a développé la première puce informatique au monde inspirée du cerveau « Tianjic Core », qui est apparue en couverture de Nature. Il a également été salué comme "une étape importante dans le domaine de l'intelligence artificielle" par le rédacteur en chef de Nature, le Dr Skipper !
À cette époque, les vélos équipés du « Tian Ji Core » étaient dotés d'une véritable autopropulsion et pouvaient contrôler indépendamment l'équilibre, éviter les obstacles, reconnaître les commandes vocales et détecter les piétons devant.
C'était la première fois qu'une puce chinoise était présentée dans Nature, et elle est devenue l'un des sujets de recherche annuels d'actualité dans la communauté scientifique en 2019.
Cette fois, l'équipe de l'Université Tsinghua a développé la puce TianjicX basée sur la précédente, qui prend en charge l'allocation adaptative des ressources informatiques et la planification du temps d'exécution de chaque tâche, résolvant ainsi les problèmes actuels dans le développement du matériel informatique des robots intelligents mobiles.
En parlant de problèmes, l'utilisation d'algorithmes de réseaux neuronaux (NN) pour rendre les robots intelligents existe depuis longtemps. Cependant, il est nécessaire de parvenir à l'exécution simultanée de plusieurs NN, avec un faible coût. latence et haute efficacité. Il doit également être capable de s’exécuter de manière asynchrone et d’interagir de manière flexible, ce que je crains que personne ne puisse encore faire.
La puce informatique dite neuromorphique est une puce qui imite le cadre informatique et le mode informatique du système nerveux humain. Elle est basée sur une architecture décentralisée non von Neumann et peut exécuter plusieurs. systèmes neuronaux simultanément.
Cependant, les puces neuromorphiques générales utilisent généralement le découpage spatial pour préconfigurer le cœur et traiter le réseau neuronal de manière pipeline, en répétant à chaque fois les opérations préconfigurées. Ce goulot d'étranglement inhérent empêche le matériel informatique existant de mettre en œuvre plusieurs algorithmes intensifs. localement et ne peut pas atteindre une faible latence et une efficacité élevée.
Par conséquent, le développement des puces TianjicX est confronté à deux défis clés :
Premièrement, elle doit répondre aux exigences de performances de latence-concurrence-puissance (LCP), notamment pour la mise en œuvre de divers réseaux de neurones ; la deuxième est de maintenir l'exécution indépendante de chaque tâche sans interférence, tout en prenant en charge l'interaction entre les tâches.
Afin de surmonter ces défis, le personnel R&D a mené une série de conceptions à différents niveaux tels que l'architecture, le déploiement de puces et de modèles.
1 Infrastructure - Modèle d'exécution Rivulet
.Dans ce modèle, chaque unité spatiale a sa mémoire et son contrôleur pour le calcul, unifiant les réseaux de neurones et le SNN en « données statiques » et « données dynamiques ». Les données statiques sont fixées dans la mémoire correspondante et les données dynamiques sont dans des flux entre exécutions adjacentes. unités.
Cela fait de Rivulet un pont entre les exigences de puissance de calcul des robots et la mise en œuvre matérielle. Grâce à la distribution de données statiques et au streaming de données dynamiques, il résume l'exécution des tâches du réseau neuronal et utilise le découpage temporel et spatial pour obtenir le contrôle d'Elastic. allocation de ressources par activité avec regroupement hybride synchrone et asynchrone configurable.
Basé sur le modèle Rivulet, les chercheurs de Tsinghua ont conçu et produit la puce TianjicX basée sur le semi-conducteur à oxyde métallique complémentaire (CMOS) du processus 28 nm. Il intègre 160 cœurs de paradigme de calcul croisé configurables (FCore), avec d'énormes unités de calcul parallèles, une riche mémoire sur puce et des séquences primitives arbitrairement configurables pour chaque cœur.
Le contrôleur ne représente qu'environ 1 % de la surface FCore, mais il améliore considérablement la flexibilité et l'efficacité de l'exécution des tâches et de l'interaction. Le module de mémoire principale se compose de cinq blocs de mémoire vive statique (SRAM) d'une capacité totale de 144 Ko. Grâce à l'interface d'accès en lecture et en écriture parallèle à grande largeur de bits, l'ensemble de la puce peut avoir une bande passante d'accès à la mémoire allant jusqu'à 5,12 To/s à 400 MHz. Grâce à l'utilisation optimisée de la mémoire sur la puce, la puissance de calcul par unité de surface est la même. élevé jusqu'à 0,2 TOPS/mm2.
Afin de générer automatiquement des stratégies rapides et appropriées, la pile du compilateur adopte une méthode de cartographie spatio-temporelle pour unifier divers réseaux neuronaux afin de répondre aux contraintes fonctionnelles matérielles, y compris les transformations primitives et la quantification, et peut être basée sur les conditions réelles de différents scénarios. Nécessité de configurer plusieurs tâches de manière flexible.
Pour démontrer les capacités de TianjicX, les chercheurs ont déployé 4 matrices TianjicX dans un robot mobile à tâches multi-intelligentes et les ont équipées de capteurs multimodaux. , alors que dans l'expérience du chat et de la souris, Tianji Cat n'a activé qu'un seul TianjicX.
Dans un environnement complexe et dynamique, Tianjimao a démontré l'utilisation d'une variété d'algorithmes de réseaux neuronaux pour compléter la reconnaissance vocale, la localisation de sources sonores et la détection d'objets dans des scénarios en temps réel tout en utilisant très peu d'énergie. , évitement d’obstacles et prise de décision. + Environnement complexe avec des obstacles :
À l'avenir, explorez davantage de possibilités
TianjicX a ouvert une nouvelle voie pour la recherche et le développement de matériel informatique pour robots intelligents mobiles. Pour la plupart des robots commercialisés, ils. Les opérations suivent généralement des routines prévisibles dans les entrepôts ou les usines. Pour les scénarios plus complexes, elles reposent également sur le contrôle humain à distance ou doivent maintenir une connexion sans fil avec un centre de données distant.
À la fin de l'article, l'auteur écrit : "À l'avenir, nous continuerons à étudier la combinaison du matériel informatique neuromorphique et de l'informatique robotique pour explorer la possibilité de créer davantage de robots sans pilote
." Titre de l'article : Puce informatique neuromorphique à élasticité spatio-temporelle pour robots multi-tâches intelligents
DOI : 10.1126/scirobotics.abk2948
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