一个由美国研究人员组成的团队已经构建了一种节能芯片,该芯片可以执行强大的人工智能 (AI) 任务,从而使未来的移动设备能够实现以人脑为模型的 “神经网络”。
麻省理工学院 (MIT) 的团队开发了一种专门用于实现神经网络的新芯片。
它的效率是移动GpU (图形处理单元) 的10倍,因此它可以使移动设备在本地运行强大的AI算法,而不是将数据上传到internet进行处理。
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IISc Bengaluru建立了新的AI和机器学习中心,来自Amity大学和美国的研究人员开发AI平台以加速疫苗开发过程AI现在可以编写自己的计算机代码。这对人类来说是个好消息。这个聪明的烹饪助手让你的烹饪体验更容易在pandeminovel AI工具中帮助预测北极海冰损失GpU是一种专门的电路,旨在加速帧缓冲区中的图像输出,以输出到显示器。现代智能手机配备了先进的嵌入式芯片组,可以根据其编程完成许多不同的任务。
GpU是这些芯片组的重要组成部分,随着移动游戏突破其功能的界限,GpU性能变得越来越重要。
神经网络在人工智能研究的早期就被广泛研究,但是到20世纪70年代,它们已经失宠了。然而,在过去的十年里,他们以 “深度学习” 的名义回来。
麻省理工学院电气工程和计算机科学系助理教授Vivienne Sze在麻省理工学院的一份声明中说: “深度学习对于物体识别、语音和人脸检测等许多应用都很有用。”
研究人员将其称为 “Eyeriss” 的新芯片也可以帮助引入 “物联网”,即车辆,电器,土木工程结构,制造设备甚至牲畜都将具有传感器,这些传感器将直接报告信息到联网服务器,从而有助于维护和任务协调。
有了强大的人工智能算法,联网设备可以在本地做出重要决定,只把他们的结论,而不是原始的个人数据委托给互联网。
该小组最近在旧金山举行的 “国际固态电路会议” 上介绍了他们的发现。
在会议上,麻省理工学院的研究人员使用 “Eyeriss” 来实现执行图像识别任务的神经网络。这是第一次在定制芯片上展示了最先进的神经网络。
三星移动处理器创新实验室高级副总裁Mike polley解释说: “这项工作非常重要,展示了用于深度学习的嵌入式处理器如何提供功能和性能优化,从而将这些复杂的计算从云中带到移动设备。”
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