[发明专利]游戏引擎以及芯片上的人工智能引擎

说明书

描述了一个电子芯片，一个芯片组件，一个计算设备以及一个方法。电子芯片包括多个处理核以及至少一个与一个或以上的处理核的一个进行耦接的硬件界面。至少一个处理核实行一个游戏引擎以及/或者一个模拟引擎，以及一个或以上的处理核实行一个人工智能引擎，其中是在硬件中通过专用的电子电路在芯片上实行。一个或以上的游戏以及/或者模拟引擎在传感数据上执行任务，生成数据集，其通过机器学习算法由硬连线的人工智能引擎进行处理。由硬连线的人工智能引擎所处理的数据集包括至少上下文数据以及目标数据，其中结合两种数据，通过专用的硬件进行处理，从而增强了机器学习处理能力。

相关申请的交叉引用

本申请要求2018年3月15日提交的临时申请No.62/643524的权益，其全部公开内容通过引用结合于此用于所有目的。

背景技术

游戏引擎与模拟引擎在图形应用中扮演了越来越重要的角色。磁力引擎的其中一个主要的任务是在实时性能中提供最真实以及最高质量的图形，包括其它例如模拟能力的特点。一个软件引擎通常是以在CPU里执行的计算机可执行代码的形式。例如，引擎通常可以在一个处理器上运行，或者在一个计算设备的微观处理器上进行，例如一台个人电脑的CPU，一台游戏机，一台手提电话，或者一台平板电脑。因此，CPU的性能可以决定一个软件引擎的功能。软件引擎也可以进入一个图形处理单位GPU。例如，GPU可以将具有非常高性能的单个对象列表呈现给图形存储器或视频存储器。计算机图形场景可以包括大量具有与其3D位置和3D取向，行为，材料属性等相关的特征的对象。为了实现高度逼真的场景，引擎需要考虑整个场景，其通常可能包含数百万个要渲染到屏幕的对象。例如，引擎可以考虑光与单个对象以及场景对象之间的行为和交互。

这些引擎提供专门用于执行特定于3D视频游戏和实时模拟的功能的环境。因此，引擎启用诸如动画模型的管理，对象之间的碰撞以及玩家和游戏之间的交互的功能。许多最近的游戏，模拟和严肃游戏都使用超出视觉和交互方面的引擎。例如，程序员可以依靠软件物理引擎来模拟虚拟环境中的物理定律，软件音频引擎以添加音乐和复杂的声学效果，以及软件人工智能(AI)引擎来编程非人类玩家的行为。3D界面的预期属性非常接近3D视频游戏的属性。因此，游戏引擎可以用于需要以实时性能渲染3D图形的任何类型的应用，包括虚拟现实(VR)，增强现实(AR)，混合现实(MR)或其组合中的应用。

通过增加计算能力和可用于机器学习的大数据集的可用性，已经实现了在游戏和非游戏应用中使用AI的特定发展。在机器学习的一种可能的应用中，称为监督学习，程序员向计算机提供一组样本数据和所期望的结果，同时计算机基于可以应用于任何未来数据的那些数据生成其自己的模型。其他机器学习方法包括无监督学习和强化学习。在这些广泛的方法中，可以应用许多技术，包括特征学习，异常检测，决策树，人工神经网络，贝叶斯网络和遗传算法。

用于游戏和非游戏应用的人工智能功能已经通过诸如CPU和GPU的处理单元在计算设备中执行。但是，由于CPU是通用处理器，执行人工智能任务效率低下。相比之下，一些GPU是实现AI应用程序的良好候选者，因为它们通常包含更多处理核心并且可以同时执行更多软件线程。因此，GPU已扩展到图形和视频领域之外，并进入深度学习领域，其中GPU功能提供优于CPU的性能。

进一步的研究已经导致智能处理单元(IPU)的发展，例如谷歌的张量处理单元(TPU)，它们是专用于执行人工智能任务的计算单元。IPU主要用于位于数据中心的服务器，这在某些情况下可能有效，但更新应用程序和收集构成培训所需机器学习数据集的反馈所需的来回数据传输是消耗时间和浪费资源。除此之外，仅在服务器中配置的IPU不会为用户提供高级别的隐私保护，因为公司必须在其服务器上存储用户应用程序数据。其他技术涉及将专用AI处理器放置在用户设备上，或者将本地AI处理的能力与基于服务器的AI处理相结合，以实现期望的安全性和性能水平。但是，仍然需要增强AI和图形处理速度。

因此，需要改进能够处理机器学习所需的大型数据集的AI处理器领域，同时保持高水平的安全性并且能够以高速处理数据。

发明内容