ASML、台积电和ADI等联手，研究下一代AI芯片

到目前为止，台积电和 Analog Devices 等芯片制造商、硬件开发实验室 NTT Research、EUV 机器供应商 ASML 和科技巨头亚马逊都已加入改计划。

这个计划的目标是制定一个路线图，概述未来十年为人工智能和量子计算生产下一代节能硬件。为此，该研究将专注于开发作为一系列技术重心的新型架构和软件，从模拟神经网络和神经形态计算到混合云计算和HPC。设计将在美国大学的小型制造设施 MIT.nano 使用概念验证进行测试。

麻省理工学院 AI 硬件计划由电气工程教授 Jess del Alamo 和战略行业参与主管兼 MIT-IBM Watson AI 实验室主任 Aude Oliva 共同领导。它将由工程学院院长、该大学电气工程和计算机科学教授 Anantha Chandrakasan 担任主席。

“在过去的几年里，我们看到了人工智能系统超人般的能力，”Alamo 告诉The Register。

“如果使用得当，它们有望改变许多人类活动，如交通、健康、教育、国防等。随着算法和数据集的快速发展，硬件必须跟上，否则人工智能的承诺将无法实现. 这就是为什么在人工智能硬件上进行研究至关重要。”

构建越来越强大的芯片和系统来处理不断增长的神经网络是一回事。以一种对我们的星球可持续的节能方式来做这件事是另一回事，这也是这项工作的重点。

“已经提出了更优化的硬件，但需要进行重要的新研究来实现这些概念，”Alamo 说。“能源效率是很大的需求。随着数据集变得越来越大，硬件需要相应地扩展，能源消耗只会爆炸。它不会扩展。我们需要新的硬件。”

我们被告知，麻省理工学院的人工智能硬件项目是由工业界资助的。Alamo 拒绝透露其就职成员到目前为止已经投入了多少。

MIT：新计划支持下一代人工智能硬件的创新麻省理工学院人工智能硬件项目是一项新的学术界和工业界合作，旨在为人工智能和量子时代定义和开发硬件和软件的转化技术。麻省理工学院工程学院和麻省理工学院施瓦茨曼计算学院之间的合作，涉及微系统技术实验室以及学院的项目和单位，跨学科的努力旨在创新技术，为云计算和边缘计算提供增强的能源效率系统。

“对人工智能硬件制造、研究和设计的高度关注对于满足世界不断发展的设备、架构和系统的需求至关重要，”麻省理工学院工程学院院长、Vannevar Bush 电气工程和电气工程教授 Anantha Chandrakasan 说。计算机科学。“工业界和学术界之间的知识共享对于高性能计算的未来至关重要。”他进一步指出。

基于涉及材料、设备、电路、算法和软件的受使用启发的研究，麻省理工学院人工智能硬件计划召集了来自麻省理工学院和工业界的研究人员，以促进基础知识向现实世界技术解决方案的转变。该计划涵盖材料和设备，以及实现节能和可持续高性能计算的架构和算法。

“随着人工智能系统变得越来越复杂，迫切需要新的解决方案来实现更高等的应用程序并提供更高的性能，”麻省理工学院施瓦茨曼计算学院院长、电气工程和计算机科学亨利埃利斯沃伦教授 Daniel Huttenlocher 说。“我们的目标是设计现实世界的技术解决方案，并在硬件和软件方面引领人工智能技术的发展。”

该计划的首批成员是来自广泛行业的公司，包括芯片制造、半导体制造设备、人工智能和计算服务以及信息系统研发组织。这些公司在国内和国际上都代表着一个多元化的生态系统，并将与麻省理工学院的教职员工和学生合作，通过jian端的人工智能硬件研究为我们的星球塑造一个充满活力的未来。

麻省理工学院人工智能硬件计划的五位创始成员是：

亚马逊，一家世界科技公司，其硬件发明包括 Kindle、Amazon Echo、Fire TV 和 Astro；Analog Devices，模拟、混合信号和 DSP 集成电路设计和制造的世界ling导者；ASML，半导体行业的创新ling导者，为芯片制造商提供硬件、软件和服务，以通过光刻技术在硅上批量生产图案；NTT Research是NTT的子公司 ，从事基础研究，以改变游戏规则的方式升级现实，从而改善生活并照亮我们的世界未来；和台积电，世界超过的专用半导体代工厂。

麻省理工学院人工智能硬件计划将创建变革性人工智能硬件技术的路线图。该计划利用世界很先进的大学纳米制造设施 MIT.nano，将为人工智能硬件研究营造一个独特的环境。

“我们都对当今人工智能系统看似超人的能力感到敬畏。但这会带来快速增长且不可持续的能源成本，”麻省理工学院电气工程和计算机科学系 Donner 教授 Jess del Alamo 说。“人工智能的持续进步将需要新的、更节能的系统。反过来，这将需要整个抽象堆栈的创新，从材料和设备到系统和软件。该计划处于一个独特的位置，可以为这一探索做出贡献。”


该计划将优先考虑以下主题：

模拟神经网络；新的路线图 CMOS 设计；人工智能系统的异构集成；onolithic-3D AI 系统；模拟非易失性存储设备；软硬件协同设计；边缘智能；智能传感器；节能人工智能；智能物联网（IIoT）；神经形态计算；AI边缘安全；量子人工智能；无线技术；混合云计算；和高性能计算。

“我们生活在这样一个时代，在硬件、系统通信和计算方面的范式转变发现已成为寻找可持续解决方案的必要条件——我们为能够为世界和后代提供的解决方案而感到自豪，”高等研究科学家 Aude Oliva 说麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）和麻省理工学院施瓦茨曼计算机学院战略行业参与主任。

新项目由 Jess del Alamo 和 Aude Oliva 共同领导，Anantha Chandrakasan 担任主席。