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          2013年10月9日

          新闻稿:卡耐基梅隆大学的中心,为硅系统的实施将$ 2.6万NSF资助开发下一代芯片

          联系: CHRISS swaney / 412-268-5776 / swaney@andrew.cmu.edu

          Shawn Blanton位于匹兹堡的卡内基 - 梅隆大学的 中心为硅系统的实现 (CSSI)已收到来自美国国家科学基金会(NSF)资助$ 2.6万美元的赠款,以开发下一代可能引发芯片是如何设计和操作一个革命的超高效硅芯片。

          “这笔款项将帮助我们给硅芯片来学习,从自己的大数据更多的能力,使他们能够改变自己的使命,以更好地满足用户的需求,说:”肖恩·布兰顿,在CSSI的头部和教授 电气和计算机工程 (ECE)的CMU。

          为期三年的倡议涉及欧洲经委会8名教职员工以及在 机器人研究所,谁拥有在多种,其中包括电路设计,计算机体系结构,集成电路芯片制造,网络安全和统计学习领域的专长。

          在所有电子系统的心脏,从智能手机到容纳我们的数字生活大型数据中心,是存储微小的硅芯片,过程和每一秒每一天的信息比特的传输万亿美元。由于在过去的几十年中硅芯片技术大规模的改进,用户现在都在使用智能电子系统渗透人们生活的几乎每个方面普适计算的一个新时代的风口浪尖上,从可穿戴计算机来自动驾驶汽车,甚至生物他们的身体内-implantable电子。

          “但讽刺的是,对于已充满几乎每一个对象,具有智能的一定程度的技术,在硅芯片的内部资源和基础设施的管理主要是临时性的,零碎的,导致芯片资源的次优利用。这种缺乏成熟的意味着,今天的芯片其实浪费他们燃烧的功率显著比例,从而导致更短的电池寿命,更高的数据中心的电力需求,并最终使用效率较低的全球萎缩的能源供应,”布兰顿说。

          因为今天的硅芯片是如此复杂,CMU的研究人员已经推出,旨在从整体上整合利用机器学习的硅芯片资源管理的SLIC(统计学习的芯片)项目。

          “启用SLIC的集成电路可以持续监测其自身的性能和条件,以确保它始终以最佳效率运行,”布兰顿解释。 “高速,高效率SLIC发动机也将提高芯片的外部应用程序,如提高新的智能系统,如预测的血糖水平控制糖尿病或简化脑 - 机接口,用于控制假肢的传感器。”

          根据布兰顿,SLIC技术也可以应用到关键基础设施监督控制和数据系统,如电力网,空中交通控制和电信基础设施。

          ED施莱辛格,ECE部门的负责人,并在CMU电气和计算机工程的大卫·爱德华·施拉姆纪念教授说:“研究有巨大的影响,因为团队工作本质上是开发IC技术的新典范,其中芯片本身具有一种智能,从而提供远远优于性能,它们是组成部分的系统“。

          有关该项目的其他信息,请参阅 //www.ece.cmu.edu/-cssi
               
                    
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          肖恩·布兰顿(见上图),该中心为硅系统实施的头,在CMU电气和计算机工程系(ECE)的教授,他说,今天的硅 芯片其实浪费他们燃烧的功率显著比例,从而导致更短的电池寿命,更高的数据中心的电力需求,并最终使用效率较低的全球萎缩的能源供应。

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