大阪大学的科学家使用现场可编程门阵列(FPGA)构建了一种新的计算设备，用户可以对其进行定制，以最大程度地提高人工智能应用的效率。与当前使用的可重新布线硬件相比，该系统将电路密度提高了12倍。而且，预计将减少80%的能源使用。这一进步可能会导致灵活的人工智能(AI)解决方案，该解决方案可提供增强的性能同时消耗更少的电能。

人工智能已成为几乎所有消费者日常生活的一部分。像Uber这样的智能手机应用程序，Gmail的垃圾邮件过滤器以及Siri和Nest等设备都依赖于AI。但是，实施这些算法通常需要大量的计算能力，这意味着大量的电费以及大量的碳足迹。可以重新连接的系统(例如人的大脑)可以为每个任务优化计算机电路，从而大大提高了能效。

通常，我们认为硬件是由制造商确定的，其中包括计算机处理器的物理逻辑门和晶体管。但是，现场可编程门阵列是专用逻辑元件，用户可以将其“现场”重新布线以用于定制逻辑应用。研究团队使用了非易失性“通孔开关”，这些通孔保持连接状态，直到用户决定重新配置它们为止。使用新颖的纳米加工方法，他们能够将十二倍的元素填充到类似网格的“横杆”布局中。通过缩短电子信号需要路由的距离，设备最终节省了80%的功率。

“我们基于现场可编程门阵列的系统具有非常快速的设计周期。如果希望获得每个新AI应用程序的最大计算能力，可以每天对其进行重新编程。”第一作者Masanori Hashimoto说道。通孔开关的使用也消除了对以前的FPGA器件所必需的编程硅区域的需要。

高级作者Jaehoon Yu说：“ Via-switch FPGA适合作为最新AI算法的高性能实现平台。”

文章“通过交换FPGA：用于AI应用的65nm CMOS实现和体系结构扩展”发表在2020年IEEE国际固态电路会议的技术摘要中。