Und in einer weiteren Episode von „Jemand sollte Doom auf dem Hubble installieren" begegnen wir etwas leicht anderem. Letzte Woche fand die 2023er-Ausgabe der ISSCC-Konferenz statt, und das Unternehmen Syntiant nutzte die Gelegenheit, um über seinen NDP200 Chip zu sprechen. Dieses Silizium wurde speziell für Deep Learning und Videoverarbeitung entwickelt und verbraucht kaum einen Milliwatt. Das Beste daran? Syntiant trainierte einen seiner Chips, um eine schnelle Runde VizDoom zu spielen…
NDP200: Ein Milliwatt für neuronale Entscheidungen
Eine der großen Herausforderungen der künstlichen Intelligenz ist es, den Energieverbrauch zu senken und die Effizienz zu steigern. Es ist viel Feuerkraft erforderlich, um die beliebtesten Modelle zu trainieren und am Laufen zu halten, aber alles hängt von der Anwendung ab – und so kommen wir zu Syntiant, das kürzlich seinen NDP200 Chip vorgestellt hat.
Der NDP200 ist ein „neuraler Entscheidungsprozessor", der sich auf die Videoanalyse konzentriert. Den verfügbaren Informationen zufolge verbraucht der NDP200 nur 166 Mikrojoule, um einen Frame zu analysieren, was einem Milliwatt pro Sekunde Video bei 6 FPS entspricht. Der Chip verfügt außerdem über 640 Kilobyte Speicher zum Konfigurieren von Parametern neuronaler Netze – und Syntiant hatte keine bessere Idee, als seinen Chip zu trainieren, um Doom zu spielen.
Doom, gesteuert von einem Chip mit einem Milliwatt
Das Video (ursprünglich auf dem tinyML Summit 2022 präsentiert) basiert auf VizDoom, einer speziellen Version mit Grafiken, die denen von FreeDoom ähneln und die für die Entwicklung künstlicher Intelligenzen sehr beliebt ist. Einfach ausgedrückt ermöglicht VizDoom die Erstellung von Bots, die mithilfe der visuellen Informationen aus dem Bildschirmpuffer spielen. Der Level heißt „Defend the Circle" und ist relativ einfach: Der Spieler muss sich nur um die eigene Achse drehen und auf alles schießen, was sich nähert.
(Anm. d. Red.: Springe im zweiten Video zu 10:34, um mehr zu erfahren)
Am Anfang machte der NDP200 den Fehler, das Magazin zu leeren, nachdem er sein erstes Monster getötet hatte, aber schließlich „lernte" er, dass die beste Strategie darin besteht, präzisere Schüsse abzugeben und Munition zu sparen. Dennoch sehen wir im Video gelegentliche Doppelschüsse, aber das ist nicht schlecht für einen Chip mit so geringer Leistung. Der Rest bleibt dem Markt überlassen: Mit einem Verbrauch von einem Milliwatt und einer halben Million Parametern sind die Möglichkeiten ziemlich breit.
Quelle: IEEE Spectrum
