La nuova tecnologia IBM ha permesso di accelerare la pratica IA 4 volte
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L'efficienza Computazionale di intelligenza artificiale — è una sorta di spada a doppio taglio. Da un lato egli deve imparare abbastanza in fretta, ma più «accelerato» rete neurale è un — più si consuma energia. E quindi può diventare semplicemente non redditizie. Tuttavia, l'uscita da una situazione che può dare IBM, che ha dimostrato di nuovi metodi di apprendimento IA, che gli permetteranno di imparare diverse volte più veloce allo stesso livello dei costi delle risorse e di energia.
Per ottenere questi risultati, IBM ha dovuto abbandonare metodi di calcolo utilizzando 32 bit e 16-bit, tecnologia, sviluppando 8-bit tecnica, ma anche un nuovo chip per lavorare con esso.
«Futura generazione di applicazioni per il lavoro AI bisogno di un tempo di risposta più veloce, grandi carichi di lavoro e la possibilità di lavorare con più flussi di dati. Per scoprire tutto il potenziale di AI, si перепроектируем tutto l'hardware completamente. Zoom IA con l'aiuto di nuove soluzioni hardware è parte del programma IBM Research di transizione da узкогопрофильного IA, spesso utilizzato per la soluzione di specifici e ben definiti i compiti, a многопрофильному IA, che copre tutti i settori.» — ha detto il vice-presidente e direttore del laboratorio di IBM Research Jeffrey Вельзер.
Tutto lo sviluppo di IBM sono stati presentati nell'ambito di NeurIPS 2018 a Montreal. Gli ingegneri dell'azienda hanno raccontato due sviluppi. La prima porta il nome di «profondo l'apprendimento delle reti neurali con l'aiuto di 8-bit a virgola mobile.» In esso si descrivono come sono riusciti così a ridurre aritmetica precisione per le applicazioni a 32 bit a 16 bit e salvare su 8-bit del modello. Gli esperti sostengono che la loro tecnica accelera i tempi di apprendimento profondi reti neurali 2-4 volte rispetto a 16-bit dei sistemi. Il secondo sviluppo «8-bit moltiplicazione in memoria con la proiezione della memoria fase di transizione». Qui gli esperti rivelano un metodo che compensa la scarsa precisione dei circuiti analogici IA, consentendo loro di consumare a 33 volte meno energia di un analogo digitali AI sistemi.
«Migliorata la precisione, raggiunto il nostro gruppo di ricerca, indica che i calcoli in memoria possono fornire prestazioni di una profonda formazione in ambienti con basso consumo energetico. Come e con i nostri digitali acceleratori, i nostri analogico chip sono progettati per scala e di apprendimento IA e / o attraverso visivi, vocali e di testo set di dati e si sviluppa su multidisciplinare IA.»
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