香港理工大學(xué)大幅提高近傳感器、傳感器內(nèi)計(jì)算方法的計(jì)算效率

據(jù)TechXplore報(bào)道，香港理工大學(xué)的科研人員近日在《自然·電子學(xué)》期刊上發(fā)布了一項(xiàng)研究，創(chuàng)造性地提出了近傳感器計(jì)算(Near-Sensor Computing)、傳感器內(nèi)計(jì)算(Near-Sensor Computing)的方法。

《近傳感器和傳感器內(nèi)計(jì)算(Near-Sensor and In-Sensor Computing)》一文發(fā)布在《自然·電子學(xué)》上

在傳統(tǒng)的傳感計(jì)算架構(gòu)中，傳感器和計(jì)算單元被分開放置，兩者之間存在一定距離。而在近傳感器計(jì)算、傳感器內(nèi)計(jì)算架構(gòu)中，傳感器和計(jì)算單元之間的距離大大縮小，甚至趨近于零。

這兩種計(jì)算方法能夠?qū)⒉糠钟?jì)算任務(wù)從計(jì)算單元轉(zhuǎn)移到傳感終端(Sensory Terminal)，在減少功耗的同時(shí)，還能提升算法的效率，從而更好地應(yīng)對(duì)日益增長的數(shù)據(jù)計(jì)算需求。

該文作者、香港理工大學(xué)應(yīng)用物理學(xué)系副教授柴揚(yáng)博士在接受TechXplore采訪時(shí)說道：“物聯(lián)網(wǎng)上的傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)持續(xù)高速增加。到2032年，傳感器的數(shù)量將達(dá)到45萬億，相當(dāng)于每秒能生成高達(dá)1020比特的信息。因此，有必要將部分計(jì)算任務(wù)從云計(jì)算中心轉(zhuǎn)移到邊緣設(shè)備，減少能耗和時(shí)間延遲、節(jié)省通信帶寬并增強(qiáng)數(shù)據(jù)安全性和隱私性?！?/p>

一、什么是近傳感器計(jì)算、傳感器內(nèi)計(jì)算?

隨著接入互聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備數(shù)不斷增加，傳感終端和計(jì)算單元之間的冗余數(shù)據(jù)傳輸量日益增長。在傳感終端附近或內(nèi)部進(jìn)行運(yùn)算能提高數(shù)據(jù)處理的效率、降低計(jì)算功耗，并減少在傳感終端和處理單元間傳輸?shù)娜哂鄶?shù)據(jù)。

在題為《近傳感器和傳感器內(nèi)計(jì)算(Near-Sensor and In-Sensor Computing)》的論文中，柴揚(yáng)博士及其研究團(tuán)隊(duì)概述了近傳感器計(jì)算、傳感器內(nèi)計(jì)算的概念。

由于傳感器和計(jì)算單元具有不同的功能，它們的材料、內(nèi)部結(jié)構(gòu)、設(shè)計(jì)、處理系統(tǒng)往往也不盡相同。

在傳統(tǒng)的傳感計(jì)算架構(gòu)中，傳感器和計(jì)算單元通常是分開放置的，兩者之間存在一定距離。而在近傳感器計(jì)算、傳感器內(nèi)計(jì)算架構(gòu)中，傳感器和計(jì)算單元間的距離大大縮短，甚至趨近于零。

在近傳感器計(jì)算系統(tǒng)中，處理單元(或加速器)位于傳感器旁邊，處理單元(或加速器)可以在傳感器端點(diǎn)執(zhí)行特定操作。這種計(jì)算方法可以提高系統(tǒng)的整體性能，并最大程度地減少冗余數(shù)據(jù)的傳輸。

在傳感器內(nèi)計(jì)算體系中，單個(gè)傳感器或多個(gè)互聯(lián)的傳感器可以直接處理采集到的信息。這種方法既不需要處理單元，也不需要加速器，更無須將傳感單元和計(jì)算單元整合在一起。

除了介紹了近傳感器和傳感器內(nèi)計(jì)算的概念，這篇論文還將傳感計(jì)算分為低級(jí)處理和高級(jí)處理兩種。

低級(jí)處理指的是通過抑制噪聲或失真、數(shù)據(jù)預(yù)處理，從大量原始數(shù)據(jù)中初步和選擇性地提取有用數(shù)據(jù)。高級(jí)處理則涉及到認(rèn)知過程的抽象表征，需要識(shí)別出是“什么”，以及從“哪里”輸入信號(hào)。

二、兩大技術(shù)難題：單元集成難、適用范圍小

柴揚(yáng)博士及其研究團(tuán)隊(duì)目前關(guān)注的主要是視覺傳感器。

視覺傳感器采集的數(shù)據(jù)量巨大，相應(yīng)地也對(duì)計(jì)算能力提出了更高的要求。

在此前的一項(xiàng)研究中，柴揚(yáng)博士和他的同事試圖在傳感終端級(jí)別執(zhí)行信息處理任務(wù)，并使用光電電阻式開關(guān)存儲(chǔ)陣列(optoelectronic resistive switching memory array)來證明傳感器收集的預(yù)處理圖像可以提高圖像識(shí)別算法性能。

柴揚(yáng)博士說：“在這項(xiàng)研究之后，我提出了傳感器內(nèi)的計(jì)算方法，這套方法基于新的硬件平臺(tái)，能夠以相同或更少的功率同時(shí)實(shí)現(xiàn)新功能、高性能和高能效?！?/p>

然而，近傳感器計(jì)算體系和傳感器內(nèi)計(jì)算體系分別面臨著傳感單元和計(jì)算單元難集成、適用范圍有限的技術(shù)難題。

柴揚(yáng)博士解釋說：“近傳感器計(jì)算體系的一大挑戰(zhàn)便是集成傳感單元和計(jì)算單元。盡管單片3D集成技術(shù)(monolithic 3D integration)提供了一種提高單元間密度、縮短單元間距離的方法，但其工藝復(fù)雜，且存在散熱問題?！?/p>

《近傳感器和傳感器內(nèi)計(jì)算(Near-Sensor and In-Sensor Computing)》一文介紹的單片3D集成技術(shù)(monolithic 3D integration)

此外，傳感器內(nèi)計(jì)算方法僅適用于特定場景，而且該技術(shù)所需的創(chuàng)新材料和設(shè)備結(jié)構(gòu)尚還處于開發(fā)初期。

三、離實(shí)際應(yīng)用尚有距離

柴揚(yáng)博士說：“近/傳感器內(nèi)計(jì)算是一個(gè)跨學(xué)科的研究領(lǐng)域，涉及材料、設(shè)備、電路、體系結(jié)構(gòu)、算法和集成技術(shù)?！?/p>

在這篇論文中，柴揚(yáng)團(tuán)隊(duì)在提出概念之余，還提出了傳感單元和計(jì)算單元的集成方案。他們的研究成果可能會(huì)激發(fā)學(xué)界各領(lǐng)域進(jìn)一步的研究，以更先進(jìn)的制造技術(shù)實(shí)現(xiàn)上述構(gòu)想。

盡管柴揚(yáng)團(tuán)隊(duì)目前工作重心主要集中在視覺傳感器上，但是近傳感器和傳感器內(nèi)計(jì)算方法也可以擴(kuò)展到其他種類的傳感器，如檢測聲音、壓力、污點(diǎn)、化學(xué)，甚至生物信號(hào)的傳感器。

柴揚(yáng)博士談到未來的研究計(jì)劃時(shí)說道：“我們希望將這套方法擴(kuò)展到不同的應(yīng)用場景。此外，大多數(shù)現(xiàn)有研究仍停留在較小規(guī)模，遠(yuǎn)遠(yuǎn)未達(dá)到實(shí)際應(yīng)用的程度。在未來，我們將增加設(shè)備數(shù)量、將其與外圍電路連接，從而構(gòu)建一整套系統(tǒng)，進(jìn)一步探索如何擴(kuò)大設(shè)計(jì)規(guī)模。 ”

結(jié)語：邊緣計(jì)算應(yīng)對(duì)爆炸式增長的數(shù)據(jù)處理需求

隨著人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、5G等前沿技術(shù)的落地和發(fā)展，接入網(wǎng)絡(luò)的終端用戶和機(jī)器越來越多，整體數(shù)據(jù)呈爆炸式增長態(tài)勢。

面對(duì)海量數(shù)據(jù)的處理需求，中心式的數(shù)據(jù)處理方式已經(jīng)難以招架，出現(xiàn)了延遲大、響應(yīng)慢等問題。

而邊緣計(jì)算，作為一項(xiàng)新興計(jì)算技術(shù)，也越來越多地出現(xiàn)在銀行轉(zhuǎn)賬等時(shí)間性敏感度高的應(yīng)用場景。

通過在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的一側(cè)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，邊緣計(jì)算大大地提高了運(yùn)算效率，降低了能耗。

柴揚(yáng)博士團(tuán)隊(duì)的這項(xiàng)最新研究成果實(shí)質(zhì)上便是物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算的一種。隨著越來越多的研究團(tuán)隊(duì)投入相關(guān)研究，邊緣計(jì)算未來將愈發(fā)成熟并逐漸擴(kuò)展應(yīng)用到更多場景。