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这是神经搜集中的枢纽运算之一
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1970-01-01
  

  来处理越来越多范围的问题,他看到了一场军备竞争:即创造出可以以更高快度和更低功耗运行深度研习模子的专用硬件。

  这场竞赛的最新突破网罗新的芯片架构,它以一种与谁已往看到的全体区别的情势推行筹划。过程观察它们的听从,全部人大概相识到异日几年也许透露的人工智能操纵。

  神经收集是深度研习的关键,它由成千上万个小方法组成,这些小步调颠末进行简捷的计划来奉行复杂的任务,如检测图像中的物体或将语音改进成文本。

  只是古代的筹划机并没有对神经搜集负责进行优化。相反,它们由一个或几个广大的中枢办理器(CPU)组成。神经形势谋略机利用另一种芯片组织来物理地露出神经搜集。神经式样芯片是由许多物理人为神经元构成的,这些神经元直接与软件对应。这使得我正在锻练和运行神经搜集方面新鲜速。

  神经式样策划的概思早在20世纪80岁首就已经存在,但因为神经汇集的结果太低而被轻视,所以没有惹起太众合注。连年来,跟着人们对深度练习和神经收集的趣味重燃,神经形状芯片的探求也受到了新的合心。

  本年7月,一组中邦寻找职员推出了一种名为“天启”的神经体式芯片,它也许处理许多问题,征采目标检测、导航和语音辨认。探寻职员将该芯片集成到一辆自愿驾驶自行车中,让它对语音指令做出反应,从而映现了芯片的效力。探寻职员正在《天然》杂志上颁布的一篇论文中指出,预计他们们的搜求将为更通用的硬件平台铺平谈路,从而刺激AGI(人为大凡智能)的热闹。

  假使没有直接笔据批注神经阵势芯片是创造人为智能的准确门讲,但它们断定会帮帮创造更高效的人为智能硬件。

  神经式子芯片一经吸引了洪量科技企业的见地。今年早些时刻,英特尔推出Pohoiki Beach,多达64颗Loihi神经形态芯片,可以模仿800万个人工神经元。据称,Loihi管理消歇的速率比传统治理器快1000倍,效用比古代治理器高10000倍。

  神经网络和深度学习盘算提供大批的计划资源和电力。人工智能的碳行踪已经成为一个情况问题。神经搜集的能源销耗也限制了它们正在电力有限的情况中的应用,好比电池供电的摆设。

  跟着摩尔定律赓续放缓,守旧的电子芯片正发愤跟上人为智能行业日益增加的需求。

  几家公司和摸索尝试室已转向光学计划,以寻求处分人工智能行业的疾率和电力挑战的计划。光学打算用光子庖代电子,用光学旌旗取代数字电子来举办盘算。

  光学计划装备不像铜电缆那样发生热量,这大大普及了它们的能源销耗。光学规划机也特别合用于快速矩阵乘法,这是神经搜集中的枢纽运算之一。

  在畴昔的几个月里,泄漏了几款光学人为智能芯片的原型机。总部位于波士顿的Lightelligence开采了一种光学人工智能加速器,该加快器与现在的电子硬件兼容,通过优化少少繁浸的神经收集策划,能够将人为智能模型的机能普及一到两个数目级。Lightelligence工程师流露,博狗网址光学计算的降低还将降低人工智能芯片的创建本钱。

  最近,香港科技大学的一组试探人员开辟了一种全光神经收集。当前,寻求职员曾经开拓了一个概念验证模型,效法一个拥有16个输入和2个输出的一切贯串的双层神经搜集。大界限的光学神经收集或者以光快和较低的能耗运行从图像区分到科学研究等计算群集型使用。

  本年8月,硅谷首创企业Cerebras Systems推出了一款囊括1.2万亿晶体管的大型人工智能芯片。大小为42225平方毫米,Cerebras芯片比最大的英伟达图形处理器大50多倍。

  大型芯片加速了数据治理速率,也许以更速的速率锻练人为智能模子。与GPU和守旧CPU比拟,Cerebras瑰异的结构也升高了能耗。

  虽然,芯片的尺寸将限制其在有限空间的情状下的使用。Cerebras比来与美邦能源部签订了第一份条约。部将诈欺该芯片加速科学、工程和强大规模的深度进修探寻。

  探究到形形色色的行业和范畴都在试探用于深度练习的运用环节,单一架构几乎不或许主导市集。但大概肯定的是,畴昔的人为智能芯片很不妨与我们电脑和处事器上几十年来的经典CPU大不不异。

  郑浸注释:东方物业网颁发此新闻的主意正在于传播更多信休,与本站态度无合。

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