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推翻0與1的數位暴政 ,概率式運算將提升處理器效能

WIRED.tw/Jasper Hsu 2013.07.22 00:00

photo: dvanzuijlekom/flickr

http://www.wired.com/wiredenterprise/2013/07/analogfuture/

很少人意識到,我們每天都活在0、1的數位訊號下,每當打開智慧型手機獲電腦時,執行的每個動作不過是一連串的0、1訊號,我們日常充斥著這樣的數字邏輯。

但微軟Extreme運算小組成員柏格(Doug Burger)認為,數位運算就要結束,未來數位精準度的需求將會降低。他表示,未來在巨量資料下的電腦運算技術將脫去精確性的限制,如此才能寫出與硬體緊密結的軟體。

50多年來,英特爾等的晶片大廠專注透過不斷增加電晶體,最近更開發可以並行運作的核心,以提升微處理器的速度;但這些常態的效能推升作法很快就要結束,因為晶片體積越來越小,已經逼近無法再小的地步。

例如,英特爾目前的晶片即將縮小到14nm 製程,這樣的尺寸使精確數位運算難度更高,這也是為什麼目前的晶片很容易過熱的原因之一。

柏格把這種現象稱為「數位債」(digital tax),接下來的10年數字債務可能龐大到製造商無法負荷的地步,如過持續下去根本無法製造穩定的數位晶片,那如果未來晶片變小無法提升效能該怎麼辦?柏格提認為概率運算法就是解答。

柏格與華盛頓大學副教授希澤(Luis Ceze)開發了一種全新的編程方式,不使用二進制的代碼。以銀行的金融服務App來說,可以查詢用戶戶頭餘額的功能通常不允許錯誤,但掃描支票就能夠處理一些錯誤,柏格與希澤觀察觀察了App運作後打造出一個神經網路模型,並在名為NPUs的特殊神經處理加速器上運行。

希澤說:「我們利用一個神經網路去估計一般在正規處理器上運算的東西…我們要做的是把神經網路運用到瀏覽器、遊戲和各種東西上。」

研究人員希望研究建立完整的相對系統,也就是處理器、儲存、軟體,這種使用估計算法的運算模型。他們認為與傳統模型比起來,新模型電壓需求很低,並減少電力和降溫的花費。現在他們已用可編程晶片製作出第一批NPU加速器,將比數位運算更快、更節能。

根據柏格,這種方式會產生小錯誤,所以無法適用所有的編程模式,例如計算器。但對圖像處理等許多程式而言它相當適合。圖像辨識、生物訊息、資料挖掘和語音辨識等等都可以使用這種概率運算法。

除了柏格和希澤外,美國國防高等計畫研究局(DARPA)也開展了智慧資料分析之非傳統訊號處理計畫(UPSIDE)也是為了解決同樣問題。概率式運算真正到來也許還需要10到15年,但這很可能就是下一代的運算方式。

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