A nova tecnologia IBM permitiu acelerar a aprendizagem AI em 4 vezes
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Eficiência Computacional inteligência artificial — é uma espécie de faca de dois gumes. Por um lado, ele tem de aprender muito rápido, mas quanto mais "acelerado" нейросеть — mais ela consome energia. Assim pode se tornar simplesmente inútil. No entanto, a saída da situação pode dar a IBM, que demonstrou a novos métodos de ensino de IA, que lhe permitem estudar várias vezes rapidamente ao mesmo nível de custos de recursos e energia.
Para alcançar esses resultados, a IBM teve que abandonar métodos de cálculo com o uso de 32 bits e 16 bits técnico, com 8-bit de técnica, e também um novo chip para trabalhar com ela.
"a Futura geração de aplicativos para o trabalho IA precisar de mais de um rápido tempo de resposta, grandes cargas de trabalho e a possibilidade de trabalhar com vários fluxos de dados. Para liberar todo o potencial de AI, nós перепроектируем todo o hardware totalmente. Zoom AI com a ajuda de novas soluções de hardware é a parte do programa IBM Research, a transição de uma узкогопрофильного AI, usado frequentemente para soluções específicas, claramente determinadas tarefas, a многопрофильному AI, que cobre todas as áreas." — disse o vice-presidente e diretor do laboratório de pesquisa da IBM Jeffrey Вельзер.
Todo o desenvolvimento da IBM foram apresentados no âmbito do NeurIPS 2018, em Montreal. Os engenheiros da empresa, falou sobre os dois desenvolvimentos. O primeiro leva o nome de "profundo aprendizado de máquina, redes neurais utilizando 8 bits, números de ponto flutuante." Nele eles descrevem como eles conseguiram de modo a reduzir a aritmética de precisão para aplicações de 32 bits para 16 bits e salvá-la em um 8-bit do modelo. Especialistas afirmam que a sua técnica acelera o tempo de aprendizagem profunda de redes neurais em 2 a 4 vezes, em comparação com 16-bit de sistemas. A segunda desenvolvimento "de 8 bits de multiplicação na memória mapeada de memória de mudança de fase". Aqui, os especialistas revelam um método que compensa a menor precisão de chips analógicos AI, permitindo-lhes a consumir em 33 vezes menos energia do que comparáveis digitais inteligência artificial do sistema.
"a maior precisão é obtida nossa equipe de pesquisa, indica que a computação em memória podem garantir a alta performance de um profundo treinamento em ambientes com baixo consumo de energia. Como nossas digitais aceleradores nossos analógico chips são projetados para aumentar o zoom e o ensino de IA e de saída através de um visuais, da fala e do texto de conjuntos de dados e distribuídos em multi-disciplinar AI."
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