Doom ist das Spiel, das zu einem Maßstab wurde. Von seinen bescheidenen Anfängen auf einem 386-PC wurde es so portiert, dass es auf allem läuft, sogar auf dem bescheidenen Raspberry Pi Pico. „Große Sache“, sagst du, aber diese Geschichte von IEEE Spectrum entfernt sich davon, Doom auf Hardware mit niedrigeren Spezifikationen auszuführen. Stattdessen sehen wir, wie ein Ultra-Low-Power-Chip gelernt hat, Doom mit nur einem Milliwatt Leistung zu spielen!
Lassen Sie uns 1 Milliwatt Leistung quantifizieren. Es sind 1/1000 Watt, aber selbst diese geringe Leistungsaufnahme ist schwer nachvollziehbar. Nehmen Sie zum Beispiel Nvidias RTX 4090, diese Karte kann etwa 400-450 Watt Strom verbrauchen. Das ist ungefähr 400.000 Mal mehr Strom als der NDP200 von Syntiant verbraucht. Sicher, der NDP200 wird es nicht auf unsere Liste der besten GPUs schaffen, da es mehr darum geht, Daten zu verwenden, um Entscheidungen basierend auf Training zu treffen. Das Töten von Doom ist nur zum Spaß.
Syntiants NDP200 (Neural Decision Processor) ist ein Ultra-Low-Power-Chip für neuronale Netze. Es wird hauptsächlich zur Überwachung von Video und Audio verwendet, um Ereignisse auszulösen, auf die andere Systeme reagieren. Der NDP200 kann mit bis zu 100 MHz laufen und hat sogar 26 GPIO-Pins, genau wie der ursprüngliche Raspberry Pi.
Syntiant trainierte das neuronale Netzwerk des NDP200 mit VizDoom, eine Version von Doom, die für KI-Forschung und Verstärkungslernen aus rohen visuellen Informationen verwendet wird. Das Training erforderte, zu verstehen, was das neuronale Netzwerk sah, in erster Linie den Feind zu identifizieren und schließlich eine Reaktion zu definieren. Siehe in diesem Fall Dämon, Dämon erschießen. Der “Spieler” hat die Aufgabe, einen kreisförmigen Raum zu verteidigen, der ständig angegriffen wird. Das neuronale Netzwerk musste lernen, wie man Doom spielt, was auch bedeutete, zu lernen, wie man Munition spart. Das neuronale Netzwerk bestand aus etwa 600.000 Parametern, die alle in den 640 KB RAM und den neuronalen Kern des NDP200 gequetscht wurden und mit 9 Gigabyte pro Sekunde liefen.
Der Zweck der Demo ist nicht zu zeigen, wie gut Doom gespielt werden kann, sondern zu demonstrieren, wie effizient der NDP200 bei der “Bounding-Box-Personenerkennung” ist, die normalerweise einen viel leistungsfähigeren Prozessor erfordern würde. Mit nur 1 Milliwatt Leistung zum Scannen von sechs Videobildern zur Durchführung dieser Aufgabe konnte der NDP200 problemlos in Fahrzeug- und Heimsicherheitssysteme integriert werden. Syntiant behauptet, dass dies 1/100 der Leistung eines Arm Cortex A53 ist, dem gleichen Arm-Chip, der den Raspberry Pi 3 antreibt.
Im Moment beschränkt die KI des NDP200 ihr Gemetzel auf Dämonen. Wir hoffen nur, dass es nicht anfängt, mit Bings Chatbot zu sprechen.