チップMIT低消費電力の神経ネットワークの95%
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神経ネットワークの強力なものが非常に商品につけられます。 技術者からMassachusetts Institute of technologyマサチューセッツ工科（MIT）が運営してい新しいチップ低消費電力とするニューラルネットワークの95%が理論的にできる仕事でもモバイルデバイスの電池です。 スマートフォンの代化のスマートスマートでは、提供サービスの通電の人工知能、マー、バーチャルアシスタント移転。 通常の神経ネットワークプロセスのデータをこれらのサービスのクラウド、スマートフォンのみデータを送信する行します。
この理想的な解決策ではないが必要となるため、厚手の通信チャネルは、機密データ伝送-保管に至るまでのユーザーです。 が膨大なエネルギーに必要な電力の神経ネットワークを走Gpuは、録"に掲載されているあらゆるデバイスが小型電池です。
エンジニアMITて開発したチップを低減するエネルギー消費量の95%です。 チップを大幅に低減する必要データ転送、メモリプロセッサです。
神経ネットワーク構成の相互に人工神経細胞が層状に並んでいる。 各ニューロンを受け入力からの複数の神経細胞の基底層の場合の入力が一定の閾値は、いろいろなものを発信し、結果を複数の神経細胞のです。 の強度の神経細胞間の接続が定める重量は、学びのプロセスです。
こないということを意味している各ニューロンチップを導き出すための入力データは、特定の接続の上からの接続のメモリを掛けると、その結果を繰り返しごとのプロセスをそれぞれ入力します。 多くのデータを前後に移動して、たくさんのエネルギーです。
新規チップMITで固定し、計算のエディトリアルデザインを並列にメモリの使用にアナログ回路を採用しています。 この大幅な減したいデータを追い越し、大幅な省エネルギーを実現します。
このアプローチの重量は、化合物のバイナリではなく、範囲値が以前の理論されてこな影響を精度よび研究者の結果のチップ分岐により2-3%通常の場合ニューラルネットワーク上で稼働の標準的なコンピュータです。
初めてのことではありませんが研究者をチップに記憶の消費電力低減のニューラルネットワークが、初めてこのアプローチしていく強力な神経ネットワークであることから治療の画像です。
"この結果が印象的な仕様のエネルギーの効率的な実装の畳み込み作業内のメモリ配列"吉浜副学長、人工知能IBMします。
"それは間違いなく開の可能性をより複雑なconvolutionalニューラルネットワークの分類、画像や動画のインターネットのものは、将来になりました。
とすることで興味深いだけでなく、グループR&D.きる場所として利用されているアイスマートフォン、家庭用器具、あらゆるIoTデバイスは多くのシリコンバレーのチップ低消費電力です。
リンゴが彼の統合神経エンジンをiPhone Xは、電力、例えば、顔認識技術は、アマゾンは人間だと噂される開発チップの愛のために、次世代のデジタルエコーします。
大企業のチップメーカーにとってもますます頼りに機械学習、くそのデバイスでもより効率的です。 では、今年初めに、アームを紹介して二つの新しいチップ:Armプロセッサーの機械学習の目的は、共通のAIから翻訳、顔認識、およびオブジェクトの検出Armプロセッサを決定するには、例えば、顔写真のようにします。
最新モバイルチップのクアルコムは、Snapdragon845、グラフィックプロセッサに大きな範囲の集ませてくれました。 当社も紹介されたSnapdragon820Eるべきでは無人航空機、ロボット-産業機器ます。
今後は、IBMとインテルの開発情報通信学会ソサイエティ大会チップの構築に人間の脳は、エネルギーの効率化します。 この理論を北(IBM)Loihi(Intel)を行う強力な機械学習を用い、小さい割合のエネルギーを従来のチップが、これらのプロジェクトはまだ純粋に実験します。
作チップの生ニューラルネットを保存するエネルギーの電池は非常に難しいと思います。 が、現在のスのイノベーションは"難しい"というものを実現します。
以上
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