CoCoUnit: Els processadors del futur per a la computació cognitiva

Una tecnologia disruptiva per conservar la biodiversitat de les selves tropicals
març 11, 2022
Cardiovascular Scale i altres dispositius per al monitoratge cardiovascular ràpid i en remot
febrer 24, 2022
25/02/2022

El grup de recerca Architectures and Compilers (ARCO) treballa en el projecte CoCoUnit, per dissenyar noves arquitectures de sistemes de computació que siguin energèticament eficients especialment per a aplicacions que facin ús intens de funcionalitats cognitives, com ara el reconeixement de la veu, la traducció automàtica , la síntesi de veu, la classificació d'imatges o el reconeixement d'objectes.



Se segueix un enfocament disruptiu mitjançant la recerca en arquitectures no convencionals que milloren dràsticament l'eficiència energètica i alhora aporten millores substancials en el rendiment. Aquestes plataformes utilitzen diversos tipus d'unitats especialitzades per a diversos camps, i es fa un èmfasi especial en processadors gràfics i arquitectures inspirades en el cervell (per exemple, xarxes neuronals) a causa del seu potencial per explotar paral·lelisme massiu i la seva elevada eficiència energètica. Es proposen extensions a les arquitectures existents combinades amb nous acceleradors i unitats funcionals. El resultat final d'aquest projecte és idear plataformes que proporcionin noves experiències als usuaris en les àrees de computació cognitiva i intel·ligència computacional tant en dispositius mòbils com en servidors i centres de dades.

El projecte està aproximadament al seu equador. Entre els resultats més rellevants fins ara cal destacar:

  • El disseny d'un “System-on-Chip” que inclou diversos acceleradors per al reconeixement automàtic de la parla en temps real i baix consum energètic.
  • El disseny d'un accelerador per a xarxes neuronals que inclou tècniques noves per reduir el consum d'energia, com són el reús de còmputs, la poda de neurones i connexions, la selecció dinàmica de la precisió utilitzada en els càlculs, l'augment de la localitat als accessos a memòria, i un nou mecanisme per planificar l'execució concurrent de múltiples instàncies de xarxes neuronals recurrents.
  • Una caracterització detallada del rendiment i consum energètic dels sistemes de computació per a vehicles autònoms i la proposta d'un accelerador per optimitzar un dels seus colls d'ampolla principals, la localització i el mapeig simultani (SLAM).
  • El disseny d'una nova unitat per millorar el rendiment de les GPU per a algoritmes de grafs mitjançant la fusió i filtratge dels accessos a memòria.
  • Noves microarquitectures per a processadors gràfics de baix consum basades a explotar la coherència entre frames successius per evitar còmputs i millorar-ne l'eficiència energètica d'una forma substancial, així com noves organitzacions de la seva jerarquia de memòria per explotar millor la localitat als accessos.

Projectes Relacionats

This site is registered on wpml.org as a development site.