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Tecnologia promete mais eficiência energética a hardware de aprendizagem profunda

Fujitsu desenvolve tecnologia de circuito baseada em algoritmos, com representação numérica única capaz de reduzir a largura de bit de dados utilizados em processamentos

11 de Julho de 2017 - 18h49

A Fujitsu Laboratories, centro de pesquisa subsidiário da Fujitsu, anuncia o desenvolvimento da tecnologia de circuitos para melhorar a eficiência energética do hardware utilizado para a aprendizagem profunda. A iniciativa não prevê alterações de estruturas de rede ou algoritmos de treinamento e reduz a largura de bits dos dados utilizados no processamento de aprendizagem profunda.

No processo de aprendizagem profunda, é necessário realizar cálculos massivos com base em dados de treinamento, mas o limite superior para o desempenho do processamento é determinado pelo volume de eletricidade. Esse volume, por sua vez, pode ser utilizado pelos servidores ou outro hardware que execute o processamento de aprendizagem, de modo que o aumento do desempenho por watt torna-se um problema na aceleração do processamento de aprendizagem profunda.

Agora, a Fujitsu Laboratories desenvolveu uma tecnologia de circuito computacional guiado por algoritmos, com representação numérica única capaz de reduzir a largura de bit de dados utilizados em computações. Além disso, com base nas características dos cálculos de treinamento de aprendizagem profunda, automaticamente controla a localização da posição do ponto decimal de acordo com as informações estatísticas da distribuição. Tudo para preservar a precisão computacional necessária para aprendizagem profunda.

Dessa forma, no processo de aprendizagem, a largura de bit da unidade de cálculo e a largura de bit da memória, que registra os resultados de aprendizagem, podem ser reduzidos e a eficiência energética, melhorada.

Numa simulação de hardware de aprendizagem profunda que incorpora esta tecnologia, a Fujitsu confirmou a melhora significativa da eficiência energética – cerca de quatro vezes a de uma unidade de cálculo de 32 bits, num exemplo de aprendizagem profunda utilizando o LeNet. Com essa tecnologia, tornou-se possível expandir a gama de aplicabilidade para AI avançada ao utilizar processamento de aprendizagem profunda para uma variedade de locais, incluindo servidores na nuvem e servidores de borda. A Fujitsu Laboratories pretende comercializar esta tecnologia como parte da Human Centric AI Zinrai, a tecnologia de IA da Fujitsu Limited.

A Fujitsu Laboratories planeja trabalhar com clientes em aplicações de AI, com o objetivo de comercializar essa tecnologia como parte da Human Centric AI Zinrai, tecnologia de IA da Fujitsu Limited, no ano fiscal de 2018. Também continuará a desenvolver a tecnologia de circuitos para reduzir ainda mais os volumes de dados utilizados na aprendizagem profunda.