游戏引擎以及芯片上的人工智能引擎制造技术

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。

Game Engine and Artificial Intelligence Engine on Chip

【技术实现步骤摘要】
游戏引擎以及芯片上的人工智能引擎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。
技术介绍
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。
技术实现思路
提供本专利技术的总结是为了以简化的形式介绍一些概念，这些概念将在下面的进行进一步的具体描述。本
技术实现思路
不旨在标识所要求保护的主题的关键特征，也不旨在用于帮助确定所要求保护的主题的范围。如本文所述，通过电子芯片，芯片组件，计算设备和方法的实施例解决了一个或以上问题。本公开的第一方面包括多个处理核和至少一个耦合到多个处理核的硬件界面，其中至少一个处理核通过专用电子电路在硬件上实施第一个引擎(例如，一个或以上的游戏引擎和/或模拟引擎)，其中至少一个处理核通过专用电子电路在硬件中实现一个或多个人工智能引擎，其中第一引擎耦合到人工智能引擎，并且实施是在芯片上的实施。硬件接口可以作为电子芯片的至少一个集成电路的一部分，然而，硬件接口也可以作为一个或多个另外的集成电路，其提供连接处理核心的功能，包括硬连线的第一引擎和硬连线的人工智能引擎。第一引擎和人工智能引擎可以直接耦合到公共处理单元上，芯片可以使用缓冲器或存储器来在游戏引擎和/或模拟引擎和人工智能引擎之间交换数据。贯穿本申请使用的动词“实行”是针对硬件的实行。因此，处理核心可以包括：多个被配置为实现游戏和/或模拟引擎的功能电子电路以及多个被配置为实现人工智能引擎的功能电子电路。一个或多个处理核心是专用电子电路，用于实行或实现硬件中的游戏和/或模拟引擎和人工智能引擎的功能。因此，游戏和/或模拟引擎也可以被称为硬件游戏和/或模拟引擎，或者被称为硬连线游戏和/或模拟引擎，或者被称为芯片上游戏和/或模拟引擎，并且同样地，人工智能引擎也被称为硬件人工智能引擎，硬连线人工智能引擎，或者作为芯片上人工智能引擎。因此，电子芯片可以被称为芯片上引擎(EOC)或引擎处理单元(EPU)。处理核心可以将游戏和/或模拟引擎和人工智能引擎实行为多个硬连线电子电路，用于实行游戏和/或模拟引擎以及人工智能引擎的各自功能，其可以根据任何合适的生产工艺进行安排或组装。此外，配置的现场可编程门阵列(FPGA)可用于在硬件里实行游戏和/或模拟引擎，人工智能引擎或两者。电子芯片可以被提供为集成电路，其将硬连线游戏和/或模拟引擎和硬连线人工智能引擎的所有组件和功能集成到单个芯片或多个芯片中。电子芯片的处理核可以被视为电子芯片的电子电路的功能单元或模块。例如，至少一个或多个处理核中可以实现为FPGA或实行一个特定功能的任何其他形式的集成电路。因此，电子芯片包括至少一个实现一个或多个处理核心中的集成电路，其中至少一个处理核实行硬连线游戏和/或模拟引擎，并且其中至少一个处理核实行人工智能引擎。至少一个硬件界面实行与一个或多个处理核心直接交互。硬件界面可以实现为电子芯片的至少一个集成电路的一部分。然而，硬件界面也可以实现为一个或多个其他集成电路，其提供连接处理核心的功能，包括硬连线游戏和/或模拟引擎和人工智能引擎。硬连线游戏以及/或者模拟引擎被设置以在输入数据，即所衍生的数据组上执行一个或以上的任务。硬连线游戏以及/或者模拟引擎可以在一个核上执行，执行硬连线运算以及代码功能，此运算及代码可以应用在数据上。从而在2D，3D或者4D(3D+time)里实现较快的图形或模拟结果，甚至立体显示。输入数据可以通过一个合适的程序界面由一个用户进行输入，通过至少一个硬件界面或者其任何组合被一个或以上与电子芯片进行通讯连接的外部感应机制所捕捉。感应机制可以包括光学传感器，惯性传感器或者其任何组合。输入数据可以包括一个或以上的图形数据，3D几何图形，视像数据，音频数据，文本数据，触觉数据，时间数据，位置以及方向数据，或者其中的任何组合。在另外的实施例中，电子芯片可以包括一个设置用作储存数据并向一个或以上的处理核提供数据的内存。例如，游戏以及/或者模拟引擎可以在内存本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一个电子芯片，其特征在于，包括：多个处理核；以及至少一个与多个处理核耦接的硬件界面，其中多个处理核的至少一个处理核通过专用的电子电路在硬件里实行第一个引擎，其中第一引擎包括一个游戏引擎或者一个模拟引擎，其中至少一个处理核通过专用的电子电路在硬件里实行人工智能引擎，其中第一引擎与人工智能引擎耦接，同时进行芯片上的实行。

【技术特征摘要】
2018.03.15 US 62/6435241.一个电子芯片，其特征在于，包括：多个处理核；以及至少一个与多个处理核耦接的硬件界面，其中多个处理核的至少一个处理核通过专用的电子电路在硬件里实行第一个引擎，其中第一引擎包括一个游戏引擎或者一个模拟引擎，其中至少一个处理核通过专用的电子电路在硬件里实行人工智能引擎，其中第一引擎与人工智能引擎耦接，同时进行芯片上的实行。2.根据权利要求1的芯片，其特征在于，第一引擎在一个处理核里实行，用于在输入数据上实行算法以及代码功能，从而生成数据集。3.根据权利要求2的芯片，其特征在于，进一步包括被设置于用以储存由第一引擎所生成的输入数据以及数据集的内存，同时向人工智能引擎提供数据集，其中输入数据包括由用户通过编程界面所输入的数据，由传感机制所捕捉的传感数据或者其组合。4.根据权利要求2的芯片，其特征在于，数据集包括一个包括上下文数据的第一数据集，以及包括目标数据的第二数据集。5.根据权利要求4的芯片，其特征在于，上下文数据包括一个或以上的以下数据类型：3D图形数据，3D几何图形，3D主体，3D传感数据，3D动态对象，视频数据，音频数据，文本数据，时间数据，位置与方向数据，以及用户设备周围环境的光数据；同时其中目标数据包括一个或以上的数据类型：包括3D几何的图形数据，视频数据，音频数据，位置以及方向数据以及由机器学习算法所识别的与一个目标相关的文本数据。6.根据权利要求2的芯片，其特征在于，人工智能引擎被设置，用于在数据集商实行机器学习算法，算法包括朴素贝叶斯分类器算法，最近邻算法，K均值聚类算法，支持向量算法，Apriori算法，线性回归算法，Logistic回归算法，神经网络算法，随机森林算法和决策树算法。7.根据权利要求1的芯片，其特征在于，人工智能引擎包括专用电子电路，用于对机器学习的张量操作进行最佳操作。8.根据权利要求1的芯片，其特征在于，第一引擎以及人工智能引擎在至少一个公共的处理核上实行。9.根据权利要求8的芯片，其特征在于，在公共处理核上的第一引擎进一步...

【专利技术属性】
技术研发人员：杰瓦特·耶尔利，
申请(专利权)人：明日娱乐欧洲公司，
类型：发明
国别省市：卢森堡,LU