एक नए आईबीएम प्रौद्योगिकी की अनुमति दी में तेजी लाने के लिए प्रशिक्षण के ऐ 4 बार
Source:कम्प्यूटेशनल दक्षता के कृत्रिम बुद्धि — यह एक तरह से एक डबल तलवार की धार है. एक हाथ पर, जरूरत है वह जानने के लिए बहुत जल्दी है, लेकिन अधिक "त्वरित" नेटवर्क — इसे और अधिक ऊर्जा की खपत है । और इसलिए बन सकते हैं बस लाभहीन है । हालांकि, बाहर निकलने का रास्ता दे सकता है आईबीएम है, जो प्रदर्शन किया शिक्षण के नए तरीकों ऐ की अनुमति होगी, जो उसे जानने के लिए कई बार के लिए तेजी से एक ही स्तर के संसाधनों और ऊर्जा.
करने के लिए इन परिणामों को प्राप्त करने, आईबीएम था का परित्याग करने के लिए गणना का उपयोग कर 32-और 16-बिट तकनीक विकसित करने, एक 8-बिट उपकरण, के रूप में अच्छी तरह के रूप में नई चिप के साथ काम करने के लिए ।
"अगली पीढ़ी के अनुप्रयोगों के लिए एअर इंडिया की आवश्यकता होगी एक और अधिक तेजी से प्रतिक्रिया समय, बड़ी वर्कलोड और काम करने की क्षमता के साथ एकाधिक डेटा धाराओं. दिलाने के लिए पूरी क्षमता के ऐ, हम prepracticum सभी हार्डवेयर पूरी तरह से है । स्केलिंग एअर इंडिया के माध्यम से नए हार्डवेयर समाधान का हिस्सा है आईबीएम रिसर्च से संक्रमण पर usageproperty ऐ, अक्सर इस्तेमाल किया जाता है पता करने के लिए विशिष्ट, स्पष्ट रूप से परिभाषित कार्य करने के लिए एक multidisciplinary एअर इंडिया को शामिल किया गया है कि सभी क्षेत्रों में।" — उपाध्यक्ष ने कहा और प्रयोगशाला के निदेशक, आईबीएम अनुसंधान जेफरी'zer.
सभी के विकास आईबीएम प्रस्तुत किया गया था के रूप में भाग NeurIPS 2018 में मॉन्ट्रियल. कंपनी के इंजीनियरों की सूचना पर दो घटनाक्रम हैं । पहले कहा जाता है "गहरी सीखने मशीन के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग 8-बिट चल बिन्दु संख्या है।" उस में वे वर्णन कैसे वे प्रबंधित करने के लिए कम गणित में परिशुद्धता अनुप्रयोगों के लिए 32 बिट से 16 बिट के लिए और इसे बचाने के लिए 8-बिट मॉडल हैं । विशेषज्ञों का दावा है कि उनकी तकनीक को गति प्रशिक्षण के समय गहरी तंत्रिका नेटवर्क के द्वारा 2-4 बार की तुलना में 16-बिट सिस्टम है । दूसरा विकास "8-बिट गुणा के साथ स्मृति में अनुमानित स्मृति चरण संक्रमण". यहाँ विशेषज्ञों प्रकट विधि है कि क्षतिपूर्ति के लिए कम परिशुद्धता के अनुरूप सर्किट ऐ अनुमति देता है, उन्हें उपभोग करने के लिए 33 प्रतिशत की तुलना में कम शक्ति तुलनीय डिजिटल ऐ प्रणाली.
"सटीकता में सुधार के द्वारा हासिल की हमारे अनुसंधान समूह, इंगित करता है कि स्मृति-संगणना प्रदान कर सकते हैं एक उच्च प्रदर्शन गहरी सीखने के साथ वातावरण में कम बिजली की खपत । के साथ के रूप में हमारे डिजिटल बूस्टर, हमारे अनुरूप चिप्स के लिए डिज़ाइन किया गया बड़े पैमाने पर और सीखने एअर इंडिया और उत्पादन के माध्यम से दृश्य, आवाज और पाठ का डेटासेट, और लागू करने के लिए इन दोनों क्षेत्रों AI."
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