通过新的 IEEE 设计程序掌握 AI 芯片原理

正如最近的研究文章“重新审视边缘人工智能：机遇与挑战”中所解释的那样，当今的工程师面临着人工智能硬件复杂性前所未有的加速。本文探讨了边缘人工智能的快速增长及其带来的挑战，包括资源限制、模型架构限制以及边缘人工智能部署的网络需求。

现代人工智能模型构建和扩展方式的根本性转变推动了这一加速。随着模型变得越来越大、越来越复杂，它们对计算的要求也越来越高，因为它们包含更多的参数并需要更多的计算。

为了满足扩展深度神经网络的需求，业界越来越多地开发专为特定任务设计的人工智能芯片。

一个主要原因是在内存和处理器之间移动数据已成为人工智能性能的主要限制。

应对硬件瓶颈（人工智能内存墙）的运动改变了半导体创新的轨迹，将架构优先事项转向特定领域的加速器平台。

工程师不再能够静态地评估系统；他们必须掌握联合硬件设计和网络算法协同优化，以在吞吐量、延迟和运营效率之间进行关键权衡。

这些挑战在新的人工智能处理器架构、设计原则和性能计划中得到解决，该计划由 IEEE 教育活动在 IEEE 计算机协会的支持下开发。

涵盖的主题

这个由五门课程组成的课程提供了对人工智能处理器技术的结构化探索，从基本设计原理到高级架构和实际部署。

主题是：

设计和功能的基本原则。

对先进架构的实用见解。

了解用于行业部署的神经处理单元。

新兴趋势和不断发展的架构。

针对边缘、云、量子和物联网 (IoT) 进行设计。

该计划满足整个人工智能硬件生态系统的专业人士的需求，包括硬件架构师、芯片设计师、嵌入式系统开发人员、数据中心硬件工程师以及探索下一代处理器生态系统的创新者。

对于那些转向人工智能芯片设计或寻求了解塑造现代机器学习加速的架构力量的人来说，它也很有价值。对于许多人来说，它提供了理论知识与工程环境中所需的协作、跨学科推理之间的桥梁。

该项目旨在探索现代人工智能处理器的构思、构建和优化方式。将涵盖定义当代人工智能硬件的架构层，包括计算单元、内存层次结构、数据流以及设计决策中出现的性能特征。该课程将理论和应用联系起来，使参与者能够解释架构基础、分析权衡，并了解硬件结构如何在不同环境中塑造计算效率。

课程结束时，学习者将能够以人工智能硬件设计前沿专业人员所期望的分析精度来评估处理器行为。

人工智能生成的头像解释概念

该计划还采用对话驱动的学习方法。学习者查看人工智能生成的化身之间的对话，这些化身参与基于场景的对话。这些化身代表工程师根据不同的角色从不同的角度解决相同的问题。模拟的故事讲述和对话使先进的工程概念变得平易近人，而不牺牲深度或交互性，因为用户偶尔会面临决定导致最佳行动方案的正确答案的挑战。

例如，硬件工程师可能会反对系统工程师的要求，揭示物理约束和算法野心之间的摩擦。计算验证专家可能会质疑芯片性能工程师的乐观态度，从而暴露理论吞吐量和现实行为之间的差距。异构系统架构师可以与多处理器协调专家就同步开销进行辩论，而标准开发工程师则与技术策略和合规架构师讨论监管影响。

在最后的课程中，物联网系统架构师和嵌入式人工智能优化工程师剖析了在受限环境中部署人工智能的现实情况。

在课程结束时，学习者将能够以人工智能硬件设计前沿专业人员所期望的分析精度来评估处理器行为。

由化身驱动的学习环境为学习者创造了一个心理上更安全的环境，他们可能会对传统的专家主导的视频感到害怕。 2024 年在 IEEE Transactions on Learning Technologies 上发表的研究表明，基于化身的教学可以将学习者的信心提高高达 25%，并提高对复杂技术材料的记忆力。

每门课程都以一个模块结束，在该模块中，来自不同学科的两位专家辩论、质疑和挑战彼此的假设。

通过对话建模专家推理

跨学科对话不仅可以解释概念，还可以做更多的事情。他们可以模仿专家的思维方式。他们可以揭示架构选择背后的谈判、塑造系统设计的竞争优先级，以及平衡性能、效率、可扩展性和合规性所需的分析严谨性。

学习者观察工程讨论，深入了解推动人工智能处理器开发创新的推理模式。

该程序更进一步，在关键时刻打断对话并邀请学习者介入。学习者不是被动地吸收信息，而是决定如何解决……

本文译自国外媒体的英文报道（机器翻译，可能存在语义偏差），点击「查看原文」阅读英文原版。

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