博士候选人创造了提高人工智能能源效率的技术

一名工程博士生正在阐明当今现代人工智能的可靠性，其中有一个大多数人都没有考虑过的问题：能源效率。

Noel Daniel Gundi 将在本学期晚些时候为他的论文答辩，他是人工智能可靠性和故障研究的主要合作者。该研究论文将在 7 月份的设计自动化大会上发表。它专注于用于人工智能软件的计算机芯片，例如谷歌的搜索引擎。当处于低功率状态时，芯片可能会发生故障并导致计算结果出现问题。Gundi 的技术称为 STRIVE，可以以一种使用更少能量的方式检测和修复错误，从而使计算机芯片更快、更高效。

DAC 由电气和电子工程师协会和计算机协会赞助。该会议是电气和计算机工程领域享有盛誉的出版场所，出版的选择过程有 23% 的接受率。

“我非常感谢能够在这样一个竞争激烈的会议上发表论文，”Gundi 说。“我期待着这次会议并继续从事我的研究。”

来自的 Gundi 在攻读博士学位期间花了很多时间研究和学习 AI，无论是更新计算机芯片的当前架构、机器学习还是 AI 软件的能耗。Sanghamitra Roy 担任他大部分学习的导师。

该论文的其他作者包括 Zinnia Muntaha Mowri、Andrew Chamberlin、Koushik Chakraborty 和 Roy。Chakraborty 和 Roy 是 ECE 系的教授，他们还负责监督 Bridge 实验室。研究重点是在计算机体系结构和物理设计、能效、设计自动化、片上网络设计和 3D 集成电路之间建立桥梁。

“诺埃尔是一名出色的学生，我很高兴看着他成长，”罗伊说。“我迫不及待地想看看他未来还会取得什么成就。