ChimToDongTimor
Thanh niên Ngõ chợ
Nhóm nghiên cứu EDABK của Đại học Bách khoa Hà Nội đã thiết kế và chế tạo thử nghiệm thành công chip EDABK-Brain thế hệ mới, lấy cảm hứng từ cơ chế hoạt động của não bộ. Sản phẩm này đã giành giải Nhất cuộc thi thiết kế chip quốc tế Silicon Design Challenge 2024, do eFabless tổ chức và Google đồng tài trợ.
PGS. Nguyễn Đức Minh, trưởng nhóm nghiên cứu, cho biết nhóm hướng đến tối ưu hiệu năng chip AI bằng cách mô phỏng não người, giúp giảm tiêu thụ năng lượng. Trong khi các hệ thống AI hiện đại như GPT cần hàng chục nghìn GPU với mức điện năng khổng lồ, bộ não con người chỉ tiêu tốn khoảng 20W mà vẫn xử lý hiệu quả.
Nhóm đã ứng dụng kiến trúc "in-memory computing", cho phép tính toán ngay tại bộ nhớ thay vì tách biệt bộ nhớ và bộ xử lý như mô hình Von Neumann truyền thống. Kiến trúc này giúp tăng tốc xử lý và giảm tiêu hao năng lượng bằng cách mô phỏng mạng neuron dạng xung – tương tự hệ thần kinh sinh học.
Chip EDABK-Brain được chế tạo trên tiến trình 130 nm, có 256 neuron và 65.000 khớp nối thần kinh, nhỏ hơn nhiều so với các chip thương mại tiên tiến nhưng là bước đệm quan trọng. Khác với các tập đoàn như IBM hay Intel, nhóm tập trung phát triển hệ thống mã nguồn mở (open-source), bao gồm cả công cụ thiết kế, tổng hợp và huấn luyện mô hình.
Ứng dụng tiềm năng của chip bao gồm tích hợp vào thiết bị đeo thông minh như kính thực tế tăng cường (AR), máy đo điện tim, điện não để phát hiện sớm bất thường sinh học. Với mức tiêu thụ năng lượng thấp, chip có thể hoạt động lâu dài mà không cần nguồn cấp lớn.
Hiện tại, nhóm tiếp tục phát triển các phiên bản chip AI tiên tiến hơn, góp phần vào xu hướng Edge AI – xử lý thông tin ngay trên thiết bị thay vì phụ thuộc vào máy chủ trung tâm, giúp phản hồi nhanh hơn và tiết kiệm năng lượng hơn.
-Tokyo News-
Theo VnExpress
TokyoLife chia sẻ
PGS. Nguyễn Đức Minh, trưởng nhóm nghiên cứu, cho biết nhóm hướng đến tối ưu hiệu năng chip AI bằng cách mô phỏng não người, giúp giảm tiêu thụ năng lượng. Trong khi các hệ thống AI hiện đại như GPT cần hàng chục nghìn GPU với mức điện năng khổng lồ, bộ não con người chỉ tiêu tốn khoảng 20W mà vẫn xử lý hiệu quả.
Nhóm đã ứng dụng kiến trúc "in-memory computing", cho phép tính toán ngay tại bộ nhớ thay vì tách biệt bộ nhớ và bộ xử lý như mô hình Von Neumann truyền thống. Kiến trúc này giúp tăng tốc xử lý và giảm tiêu hao năng lượng bằng cách mô phỏng mạng neuron dạng xung – tương tự hệ thần kinh sinh học.
Chip EDABK-Brain được chế tạo trên tiến trình 130 nm, có 256 neuron và 65.000 khớp nối thần kinh, nhỏ hơn nhiều so với các chip thương mại tiên tiến nhưng là bước đệm quan trọng. Khác với các tập đoàn như IBM hay Intel, nhóm tập trung phát triển hệ thống mã nguồn mở (open-source), bao gồm cả công cụ thiết kế, tổng hợp và huấn luyện mô hình.
Ứng dụng tiềm năng của chip bao gồm tích hợp vào thiết bị đeo thông minh như kính thực tế tăng cường (AR), máy đo điện tim, điện não để phát hiện sớm bất thường sinh học. Với mức tiêu thụ năng lượng thấp, chip có thể hoạt động lâu dài mà không cần nguồn cấp lớn.
Hiện tại, nhóm tiếp tục phát triển các phiên bản chip AI tiên tiến hơn, góp phần vào xu hướng Edge AI – xử lý thông tin ngay trên thiết bị thay vì phụ thuộc vào máy chủ trung tâm, giúp phản hồi nhanh hơn và tiết kiệm năng lượng hơn.
-Tokyo News-
Theo VnExpress
TokyoLife chia sẻ
.png "Sex :vozvn (14):"){kind=icon}
