Facebook Twitter
gPlus 

ชิปตัวใหม่จาก MIT ที่จะทำให้ AI รวดเร็วขึ้น


เพียงหนึ่งวันหลังจากที่เอ็มไอทีเปิดเผยว่านักวิจัยบางรายของบริษัท ได้สร้างชิปพลังงานต่ำสุดเพื่อจัดการกับการเข้ารหัสสถาบันกลับมาพร้อมกับชิปเครือข่ายประสาทเทียมซึ่งจะลดการใช้พลังงานลง 95 เปอร์เซ็นต์ คุณลักษณะนี้ทำให้เหมาะสำหรับแกดเจ็ตที่ใช้แบตเตอรี่เช่นโทรศัพท์มือถือและแท็บเล็ตเพื่อใช้ประโยชน์จากระบบเครือข่ายประสาทที่ซับซ้อนมากขึ้น


เครือข่ายประสาทเทียมประกอบขึ้นด้วยโปรเซสเซอร์ข้อมูลพื้นฐานที่เชื่อมต่อกันซึ่งมีการติดต่อกันเป็นจำนวนมาก โดยปกติแล้วเครือข่ายเหล่านี้จะเรียนรู้วิธีปฏิบัติงานโดยการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่และนำไปประยุกต์ใช้กับงานใหม่ๆ พวกเขากำลังใช้สำหรับสิ่งตอนนี้ทั่วไปเช่นการรู้จำเสียงการจัดการภาพเช่นเดียวกับงานนวนิยายมากขึ้นเช่นการทำสิ่งที่สมองของคุณจริงเห็นและการสร้างงานฝีมือๆของเบียร์

ปัญหาคือตาข่ายประสาทมีขนาดใหญ่และการคำนวณที่พวกเขาวิ่งผ่านเป็นพลังงานมาก คนในโทรศัพท์ของคุณมีแนวโน้มที่จะเล็กด้วยเหตุผลที่จำกัด การปฏิบัติที่ดีที่สุดของพวกเขา นอกเหนือจากการลดพลังงานแล้วชิป MIT ตัวใหม่นี้ยังช่วยเพิ่มความเร็วในการคำนวณของเครือข่ายประสาทเทียมได้ถึงสามเท่าถึง 7 เท่าจากการทำซ้ำก่อนหน้านี้ นักวิจัยสามารถลดความซับซ้อนของอัลกอริธึมการเรียนรู้ด้วยเครื่องจักรในเครือข่ายประสาทเทียมได้ถึงจุดเดียวเรียกว่าผลิตภัณฑ์ดอท นี่แสดงให้เห็นถึงการเคลื่อนที่ของโหนดต่างๆในเครือข่ายประสาทเทียมและการส่งผ่านข้อมูลไปยังหน่วยความจำเช่นเดียวกับการออกแบบก่อนหน้านี้ ชิปตัวใหม่สามารถคำนวณหาผลิตภัณฑ์จุดสำหรับโหนดหลายโหนด (16 โหนดในต้นแบบ) ในขั้นตอนเดียวแทนที่จะย้ายผลลัพธ์ดิบของการคำนวณระหว่างโปรเซสเซอร์และหน่วยความจำทุกครั้ง

รองประธานของ IBM Dario Gil คิดว่านี่เป็นก้าวย่างก้าวไปข้างหน้า "ผลแสดงให้เห็นถึงข้อกำหนดที่น่าประทับใจสำหรับการใช้งาน convolution ด้วยพลังงานอย่างมีประสิทธิภาพด้วยอาร์เรย์หน่วยความจำ" เขากล่าวในแถลงการณ์ "แน่นอนว่ามันจะเปิดโอกาสในการใช้เครือข่ายประสาทเทียมที่ซับซ้อนมากขึ้นสำหรับการจำแนกภาพและวิดีโอใน IoT ในอนาคต"

กลับขึ้นด้านบน