Azərbaycanca AzərbaycancaБеларускі БеларускіDansk DanskDeutsch DeutschEspañola EspañolaFrançais FrançaisIndonesia IndonesiaItaliana Italiana日本語 日本語Қазақ ҚазақLietuvos LietuvosNederlands NederlandsPortuguês PortuguêsРусский Русскийසිංහල සිංහලแบบไทย แบบไทยTürkçe TürkçeУкраїнська Українська中國人 中國人United State United StateAfrikaans Afrikaans
Підтримка
www.wikidata.uk-ua.nina.az

ШІ прискорювач англ AI accelerator це станом на 2016 рік перспективний клас мікропроцесорів розроблених для прискорення

Процесор глибокого навчання

Процесор глибокого навчання

ШІ-прискорювач (англ. AI accelerator) — це (станом на 2016 рік) перспективний клас мікропроцесорів, розроблених для прискорення штучних нейронних мереж, машинного зору та інших алгоритмів машинного навчання для робототехніки, інтернету речей, та для інших інформаційно ємних або керованих сенсорами задач. Вони часто є [en] розробками (віддзеркалюючи масивно-паралельну природу біологічних нейронних мереж). Вони орієнтовані на практичне застосування вузького ШІ, радше ніж на дослідження штучного розуму. Для пристроїв у цьому просторі існує багато термінів, залежних від постачальника.

Вони відрізняються від ГП (які часто використовують в тій же ролі) тим, що не мають жодних [en] для графіки, й загалом фокусуються на арифметиці низької розрядності.

Історія

ЦП комп'ютерних систем часто доповнюють прискорювачами особливого призначення для напружених задач, у першу чергу графіки, але також і звуку, відео тощо. З часом з'явилися різні прискорювачі, які були застосовними для робочих навантажень ШІ.

Ранні спроби

Ранніми роками як прискорювачі нейронних мереж, наприклад, для прискорення програмного забезпечення оптичного розпізнавання символів, використовувалися процесори цифрової обробки сигналів (такі як ), і були спроби створення паралельних систем із високою пропускною здатністю для робочих станцій (наприклад, у 1990-х роках, яка була паралельним векторним процесором з нерухомою комою), спрямованих на різні застосування, включно з моделюванням нейронних мереж. ANNA була КМОН-прискорювачем нейронних мереж, розробленим Яном ЛеКуном. Була й інша спроба побудувати нейромережеву робочу станцію, яка називалася (не слід плутати з поточним проектом IBM [en]).

Різнорідні обчислення

Архітектури, такі як мікропроцесор Cell (у свою чергу натхнений векторними вузлами PS2, один з яких було тісніше прив'язано до ЦП для роботи загального призначення), продемонстрували ознаки, які істотно перекриваються з ШІ-прискорювачами — в їхній підтримці упакованої арифметики низької точності, архітектурі [en], та наданні «пропускній здатності» вищого пріоритету, ніж затримці й кодові. Це був крок у бік , з рядом орієнтованих на пропускну спроможність прискорювачів, призначених допомагати ЦП з областю напружених задач: моделювання фізики, ШІ, кодування/декодування відео, та деяких графічних задач за межами його споріднених ГП.

Фізичний процесор був ще одним прикладом спроби заповнити прогалину між ЦП та ГП в апаратному забезпеченні ПК, проте фізика схильна вимагати точності 32 біт і вище, в той час як набагато нижча точність може бути кращим компромісом для ШІ.

ЦП й самі набули все ширших вузлів SIMD (рухомі робочим навантаженням відео та ігор) та збільшили кількість ядер у спробі усунути потребу в іншому прискорювачеві, а також для прискорення прикладного коду. А вони мають тенденцію підтримувати упаковані типи даних низької точності.

Схід ГПЗП

Після появи новаторського програмного забезпечення, яке використовувало вершинні та фрагментні шейдери для обчислень загального призначення через [en] шляхом зберігання неграфічних даних у вершинних буферах та картах текстур (включно з реалізаціями згорткових нейронних мереж для оптичного розпізнавання символів), постачальники графічних процесорів побачили цю можливість, і узагальнили свої шейдерні конвеєри з особливою підтримкою для ГПЗП, здебільшого будучи вмотивованими вимогами фізики відеоігор, але також і з прицілом на [en].

Це винищило ринок виділених фізичних прискорювачів, і замінило Cell в гральних консолях, у кінцевому підсумку призвівши до їхнього застосування для виконання згорткових нейронних мереж, таких як AlexNet (яка продемонструвала передову продуктивність у [en]).

Таким чином, станом на 2016 рік ГП є популярними для роботи ШІ, і вони продовжують розвиватися в напрямку полегшення глибокого навчання, як для тренування, так і для отримання висновків у пристроях на кшталт самокерованих автівок. — і отримання додаткової з'єднувальної спроможності для того типу робочих навантажень [en], від якого отримує переваги ШІ (наприклад, NVidia [en]).

Застосування ПКВМ

Microsoft використовувала мікросхеми ПКВМ для прискорення отримання висновків. Це спонукало Intel купити компанію Altera з метою включення ПКВМ до складу серверних ЦП, які стали би здатними до прискорення ШІ, а також і до інших задач.[]

Мотивація за новий процесор

Хоча ГП й працюють набагато краще за ЦП для цих задач, за допомогою специфічнішої конструкції все ще можна отримати порядку десятикратного приросту ефективності.

Схема доступу до пам'яті

[en] обчислень ШІ відрізняється від графіки: все передбачуванішому й передбачуванішому, але глибшому [en] більше користі приносить здатність зберігати більше тимчасових змінних на кристалі (тобто в [en], а не в кешах); на відміну від цього, ГП виділяють кремній для ефективного обходження з високо нелінійною адресацією [en] між картами текстур і кадровими буферами, та [en], як і треба для їхньої головної ролі в тривимірному рендерингу.

Точність

Дослідники ШІ часто знаходять мінімальними втрати точності при зниженні до 16 або навіть 8 біт, що наводить на думку, що більший об'єм арифметики нижчої точності є кращим використанням тієї ж пропускної спроможності. Деякі дослідники навіть пробували застосовувати 1-бітову точність (тобто, ставити акцент в задачах бачення виключно на просторовій інформації). Розробка IBM є радикальнішою, обходячись взагалі без скалярних значень, і накопичуючи хроновані імпульси для представлення активацій стохастично, вимагаючи перетворення традиційних представлень.

Термінологія

Станом на 2016 рік ця галузь усе ще перебуває в русі, й постачальники просувають свій власний ринковий термін для того, що вкладається в поняття «ШІ-прискорювач», в надії, що їхня розробка та ППІ домінуватимуть. Консенсусу немає ані в межах між цими пристроями, ані в точній формі, якої вони набудуть, проте кілька прикладів явно прагнуть заповнити цей новий простір, із неабияким перекриттям у потенційних можливостях.

В минулому, коли виникли споживацькі графічні прискорювачі, промисловість у кінцевому підсумку прийняла самостійно призначений термін компанії NVidia, англ. GPU (ГП), як узагальнювальний іменник для «графічних прискорювачів», які набували різних форм, перш ніж зупинитися на загальному конвеєрі, який реалізує модель, представлену Direct3D.

Уповільнення закону Мура

Станом на 2016 рік, уповільнення (і, можливо, неминучий кінець) закону Мура змушує декого пропонувати перефокусуваня зусиль галузі на розробку кремнію під застосування, тоді як у минулому мікросхеми загального призначення все більшої потужності використовувалися для різноманітних застосувань за допомогою програмного забезпечення. За такого сценарію диверсифікація спеціалізованих ШІ-прискорювачів має більше сенсу, ніж продовження розтягування ГП та ЦП.

Майбутнє

Проте ще належить з'ясувати, чи буде в кінцевому підсумку форма ШІ-прискорювача докорінно новим пристроєм, як TrueNorth, чи процесором ще загальнішого призначення, який просто робиться оптимізованим для правильного поєднання точності й потоку інформації. На обрії є деякі навіть ще екзотичніші підходи, наприклад, застосування мемристорів, спроби застосування мемристорів як синапсів.

Потенційні застосування

Приклади

  • Зорові процесори
    • наприклад, [en], який у своєму серці є [en] ШІ-прискорювачем VLIW, доповненим [en] для відео.
  • Тензорний процесор — представлений як прискорювач для системи Google TensorFlow, яка широко застосовується для згорткових нейронних мереж. Сфокусований на великому об'ємі арифметики 8-бітової точності.
  • [en], надбагатоядерна розробка, яка поєднує ядра традиційної архітектури ARM з вдосконаленою мережною структурою, спеціалізованою для моделювання великої нейронної мережі.
  • TrueNorth, найнезвичніший приклад, надбагатоядерна розробка на основі , а не традиційної арифметики. Частота імпульсів представляє інтенсивність сигналу. Станом на 2016 рік серед дослідників ШІ немає консенсусу, чи є це правильним шляхом для просування, але деякі результати є багатообіцяючими, з продемонстрованою великою економією енергії для задач бачення.
  • [en], розробка Qualcom, спрямована безпосередньо на привнесення можливостей розпізнавання мовлення та зображень до мобільних пристроїв.
  • , розробка, явно спрямована на згорткові нейронні мережі, із застосуванням блокнотної пам'яті та мережевої архітектури в межах кристалу.
  • [en] призначена як співпроцесор, включає модель [en] мережі на кристалі, підходить до моделі програмування потоком інформації, яка повинна підходити для багатьох задач машинного навчання.
  • [en] показала [en] і повідомила про підвищення ефективності для згорткових нейронних мереж у порівнянні з ГП.
  • [en] розробляє прискорювач на для нових систем RISC-V, спрямованих на аналітику великих даних у серверах.
  • [en] ґрунтується на технології ГП, хоча використання декількох процесорів, які формують тканину через NVLink, спеціалізує його [en] особливо слушним для глибокого навчання чином.
  • Компанія Cerebras розробила та виготовляє ШІ-прискорювач CS-1, який побудований на мікросхемі площею 46 255 мм², має 1,2 трильйони транзисторів, 400 тисяч ядер та 18 ГБ оперативної пам'яті. Наступна версія, побудована із використанням 7-нм технологічного процесу, матиме 40 ГБ пам'яті та 850 тисяч мікропроцесорних ядер.
  • Apple A11 Bionic — перший процесор Apple, де з'явився ШІ-прискорювач Neural Engine (випустили у 2017)

Примітки

  1. . Архів оригіналу за 27 червня 2016. Процитовано 11 липня 2016. (англ.) Google використовує свої власні прискорювачі ШІ.
  2. . Архів оригіналу за 8 травня 2016. Процитовано 11 липня 2016. (англ.)
  3. . Архів оригіналу за 9 серпня 2016. Процитовано 11 липня 2016. (англ.)
  4. . Архів оригіналу за 10 січня 2018. Процитовано 11 липня 2016. (англ.) Ця презентація охоплює минулі спроби прискорювачів нейронних мереж, відзначає схожість із сучасною процесорною системою [en] GPGPU, і стверджує, що векторні прискорювачі загального призначення є шляхом вперед (по відношенню до проекту RISC-V hwacha. Стверджує, що НМ є просто щільними та розрідженими матрицями, одним із рекурентних алгоритмів)
  5. Application of the ANNA Neural Network Chip to High-Speed Character Recognition [ 6 квітня 2016 у Wayback Machine.] (англ.)
  6. SYNAPSE-1: a high-speed general purpose parallel neurocomputer system. (англ.)
  7. (PDF). Архів оригіналу (PDF) за 9 вересня 2016. Процитовано 11 липня 2016. (англ.)
  8. . Архів оригіналу за 6 серпня 2016. Процитовано 11 липня 2016. (англ.)
  9. . Архів оригіналу за 18 травня 2020. Процитовано 11 липня 2016. (англ.)
  10. . Архів оригіналу за 5 червня 2016. Процитовано 11 липня 2016. (англ.)
  11. (PDF). Архів оригіналу (PDF) за 28 березня 2016. Процитовано 11 липня 2016. (англ.)
  12. . Архів оригіналу за 22 липня 2016. Процитовано 11 липня 2016. (англ.)
  13. (PDF). Архів оригіналу (PDF) за 16 травня 2017. Процитовано 11 липня 2016. (англ.)
  14. . Архів оригіналу за 6 серпня 2016. Процитовано 11 липня 2016. (англ.)
  15. . Архів оригіналу за 21 січня 2016. Процитовано 11 липня 2016. (англ.)
  16. . Архів оригіналу за 17 червня 2016. Процитовано 11 липня 2016. (англ.)
  17. . Архів оригіналу за 14 березня 2016. Процитовано 11 липня 2016. (англ.)
  18. (PDF). Архів оригіналу (PDF) за 19 квітня 2016. Процитовано 11 липня 2016. (англ.)
  19. . Архів оригіналу за 25 червня 2016. Процитовано 11 липня 2016.mentions 10x efficiency (англ.)
  20. . Архів оригіналу за 3 липня 2016. Процитовано 11 липня 2016. (англ.)
  21. (PDF). Архів оригіналу (PDF) за 9 серпня 2016. Процитовано 11 липня 2016. (англ.)
  22. . Архів оригіналу за 12 квітня 2016. Процитовано 11 липня 2016. (англ.)
  23. . Архів оригіналу за 3 липня 2016. Процитовано 11 липня 2016. (англ.)
  24. (PDF). Архів оригіналу (PDF) за 7 серпня 2016. Процитовано 11 липня 2016. (англ.)
  25. . Архів оригіналу за 16 липня 2016. Процитовано 11 липня 2016. (англ.)
  26. (PDF). Архів оригіналу (PDF) за 23 червня 2010. Процитовано 11 липня 2016. (англ.)
  27. . Архів оригіналу за 8 серпня 2016. Процитовано 11 липня 2016. (англ.)
  28. . Архів оригіналу за 9 серпня 2016. Процитовано 11 липня 2016. (англ.)
  29. . Архів оригіналу за 5 липня 2015. Процитовано 11 липня 2016. (англ.) стверджує, що нейрони з потенціалами дії ніколи не дають результатів передової якості, і що точність 8-16 біт є оптимальною, просуває конкурентну розробку «neuflow»
  30. . Архів оригіналу за 9 липня 2016. Процитовано 11 липня 2016. TrueNorth is incredibly efficient: The chip consumes just 72 milliwatts at max load, which equates to around 400 billion synaptic operations per second per watt — or about 176,000 times more efficient than a modern CPU running the same brain-like workload, or 769 times more efficient than other state-of-the-art neuromorphic approaches (англ.)
  31. (PDF). Архів оригіналу (PDF) за 23 квітня 2016. Процитовано 11 липня 2016. (англ.)
  32. . Архів оригіналу за 3 липня 2017. Процитовано 11 липня 2016. The Shakti project now includes plans for at least six microprocessor designs as well as associated fabrics and an accelerator chip (англ.)
  33. Samuel K. Moore (18 листопада 2020). . IEEE Spectrum. Архів оригіналу за 19 листопада 2020. Процитовано 19 листопада 2020.

Посилання


Дані у статті наведені станом на 2016 рік. Ви можете допомогти, оновивши інформацію у статті. Можливо, містить зауваження щодо потрібних змін. (грудень 2020)
В іншому мовному розділі є повніша стаття AI accelerator(англ.). Ви можете допомогти, розширивши поточну статтю за допомогою з англійської. (грудень 2020)
  • Дивитись автоперекладену версію статті з мови «англійська».
  • Перекладач повинен розуміти, що відповідальність за кінцевий вміст статті у Вікіпедії несе саме автор редагувань. Онлайн-переклад надається лише як корисний інструмент перегляду вмісту зрозумілою мовою. Не використовуйте невичитаний і невідкоригований машинний переклад у статтях української Вікіпедії!
  • Машинний переклад Google є корисною відправною точкою для перекладу, але перекладачам необхідно виправляти помилки та підтверджувати точність перекладу, а не просто скопіювати машинний переклад до української Вікіпедії.
  • Не перекладайте текст, який видається недостовірним або неякісним. Якщо можливо, перевірте текст за посиланнями, поданими в іншомовній статті.
  • Докладні рекомендації: див. .

Вікіпедія, Українська, Україна, книга, книги, бібліотека, стаття, читати, завантажити, безкоштовно, безкоштовно завантажити, mp3, відео, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, малюнок, музика, пісня, фільм, книга, гра, ігри, мобільний, телефон, android, ios, apple, мобільний телефон, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, ПК, web, Інтернет

ShI priskoryuvach angl AI accelerator ce stanom na 2016 rik perspektivnij klas mikroprocesoriv rozroblenih dlya priskorennya shtuchnih nejronnih merezh mashinnogo zoru ta inshih algoritmiv mashinnogo navchannya dlya robototehniki internetu rechej ta dlya inshih informacijno yemnih abo kerovanih sensorami zadach Voni chasto ye en rozrobkami viddzerkalyuyuchi masivno paralelnu prirodu biologichnih nejronnih merezh Voni oriyentovani na praktichne zastosuvannya vuzkogo ShI radshe nizh na doslidzhennya shtuchnogo rozumu Dlya pristroyiv u comu prostori isnuye bagato terminiv zalezhnih vid postachalnika Voni vidriznyayutsya vid GP yaki chasto vikoristovuyut v tij zhe roli tim sho ne mayut zhodnih en dlya grafiki j zagalom fokusuyutsya na arifmetici nizkoyi rozryadnosti IstoriyaCP komp yuternih sistem chasto dopovnyuyut priskoryuvachami osoblivogo priznachennya dlya napruzhenih zadach u pershu chergu grafiki ale takozh i zvuku video tosho Z chasom z yavilisya rizni priskoryuvachi yaki buli zastosovnimi dlya robochih navantazhen ShI Ranni sprobi Rannimi rokami yak priskoryuvachi nejronnih merezh napriklad dlya priskorennya programnogo zabezpechennya optichnogo rozpiznavannya simvoliv vikoristovuvalisya procesori cifrovoyi obrobki signaliv taki yak i buli sprobi stvorennya paralelnih sistem iz visokoyu propusknoyu zdatnistyu dlya robochih stancij napriklad u 1990 h rokah yaka bula paralelnim vektornim procesorom z neruhomoyu komoyu spryamovanih na rizni zastosuvannya vklyuchno z modelyuvannyam nejronnih merezh ANNA bula KMON priskoryuvachem nejronnih merezh rozroblenim Yanom LeKunom Bula j insha sproba pobuduvati nejromerezhevu robochu stanciyu yaka nazivalasya ne slid plutati z potochnim proektom IBM en Riznoridni obchislennya Arhitekturi taki yak mikroprocesor Cell u svoyu chergu nathnenij vektornimi vuzlami PS2 odin z yakih bulo tisnishe priv yazano do CP dlya roboti zagalnogo priznachennya prodemonstruvali oznaki yaki istotno perekrivayutsya z ShI priskoryuvachami v yihnij pidtrimci upakovanoyi arifmetiki nizkoyi tochnosti arhitekturi en ta nadanni propusknij zdatnosti vishogo prioritetu nizh zatrimci j kodovi Ce buv krok u bik z ryadom oriyentovanih na propusknu spromozhnist priskoryuvachiv priznachenih dopomagati CP z oblastyu napruzhenih zadach modelyuvannya fiziki ShI koduvannya dekoduvannya video ta deyakih grafichnih zadach za mezhami jogo sporidnenih GP Fizichnij procesor buv she odnim prikladom sprobi zapovniti progalinu mizh CP ta GP v aparatnomu zabezpechenni PK prote fizika shilna vimagati tochnosti 32 bit i vishe v toj chas yak nabagato nizhcha tochnist mozhe buti krashim kompromisom dlya ShI CP j sami nabuli vse shirshih vuzliv SIMD ruhomi robochim navantazhennyam video ta igor ta zbilshili kilkist yader u sprobi usunuti potrebu v inshomu priskoryuvachevi a takozh dlya priskorennya prikladnogo kodu A voni mayut tendenciyu pidtrimuvati upakovani tipi danih nizkoyi tochnosti Shid GPZPPislya poyavi novatorskogo programnogo zabezpechennya yake vikoristovuvalo vershinni ta fragmentni shejderi dlya obchislen zagalnogo priznachennya cherez en shlyahom zberigannya negrafichnih danih u vershinnih buferah ta kartah tekstur vklyuchno z realizaciyami zgortkovih nejronnih merezh dlya optichnogo rozpiznavannya simvoliv postachalniki grafichnih procesoriv pobachili cyu mozhlivist i uzagalnili svoyi shejderni konveyeri z osoblivoyu pidtrimkoyu dlya GPZP zdebilshogo buduchi vmotivovanimi vimogami fiziki videoigor ale takozh i z pricilom na en Ce vinishilo rinok vidilenih fizichnih priskoryuvachiv i zaminilo Cell v gralnih konsolyah u kincevomu pidsumku prizvivshi do yihnogo zastosuvannya dlya vikonannya zgortkovih nejronnih merezh takih yak AlexNet yaka prodemonstruvala peredovu produktivnist u en Takim chinom stanom na 2016 rik GP ye populyarnimi dlya roboti ShI i voni prodovzhuyut rozvivatisya v napryamku polegshennya glibokogo navchannya yak dlya trenuvannya tak i dlya otrimannya visnovkiv u pristroyah na kshtalt samokerovanih avtivok i otrimannya dodatkovoyi z yednuvalnoyi spromozhnosti dlya togo tipu robochih navantazhen en vid yakogo otrimuye perevagi ShI napriklad NVidia en Zastosuvannya PKVMMicrosoft vikoristovuvala mikroshemi PKVM dlya priskorennya otrimannya visnovkiv Ce sponukalo Intel kupiti kompaniyu Altera z metoyu vklyuchennya PKVM do skladu servernih CP yaki stali bi zdatnimi do priskorennya ShI a takozh i do inshih zadach dzherelo Motivaciya za novij procesorHocha GP j pracyuyut nabagato krashe za CP dlya cih zadach za dopomogoyu specifichnishoyi konstrukciyi vse she mozhna otrimati poryadku desyatikratnogo prirostu efektivnosti Shema dostupu do pam yati en obchislen ShI vidriznyayetsya vid grafiki vse peredbachuvanishomu j peredbachuvanishomu ale glibshomu en bilshe koristi prinosit zdatnist zberigati bilshe timchasovih zminnih na kristali tobto v en a ne v keshah na vidminu vid cogo GP vidilyayut kremnij dlya efektivnogo obhodzhennya z visoko nelinijnoyu adresaciyeyu en mizh kartami tekstur i kadrovimi buferami ta en yak i treba dlya yihnoyi golovnoyi roli v trivimirnomu renderingu Tochnist Doslidniki ShI chasto znahodyat minimalnimi vtrati tochnosti pri znizhenni do 16 abo navit 8 bit sho navodit na dumku sho bilshij ob yem arifmetiki nizhchoyi tochnosti ye krashim vikoristannyam tiyeyi zh propusknoyi spromozhnosti Deyaki doslidniki navit probuvali zastosovuvati 1 bitovu tochnist tobto staviti akcent v zadachah bachennya viklyuchno na prostorovij informaciyi Rozrobka IBM ye radikalnishoyu obhodyachis vzagali bez skalyarnih znachen i nakopichuyuchi hronovani impulsi dlya predstavlennya aktivacij stohastichno vimagayuchi peretvorennya tradicijnih predstavlen Terminologiya Stanom na 2016 rik cya galuz use she perebuvaye v rusi j postachalniki prosuvayut svij vlasnij rinkovij termin dlya togo sho vkladayetsya v ponyattya ShI priskoryuvach v nadiyi sho yihnya rozrobka ta PPI dominuvatimut Konsensusu nemaye ani v mezhah mizh cimi pristroyami ani v tochnij formi yakoyi voni nabudut prote kilka prikladiv yavno pragnut zapovniti cej novij prostir iz neabiyakim perekrittyam u potencijnih mozhlivostyah V minulomu koli vinikli spozhivacki grafichni priskoryuvachi promislovist u kincevomu pidsumku prijnyala samostijno priznachenij termin kompaniyi NVidia angl GPU GP yak uzagalnyuvalnij imennik dlya grafichnih priskoryuvachiv yaki nabuvali riznih form persh nizh zupinitisya na zagalnomu konveyeri yakij realizuye model predstavlenu Direct3D Upovilnennya zakonu Mura Stanom na 2016 rik upovilnennya i mozhlivo neminuchij kinec zakonu Mura zmushuye dekogo proponuvati perefokusuvanya zusil galuzi na rozrobku kremniyu pid zastosuvannya todi yak u minulomu mikroshemi zagalnogo priznachennya vse bilshoyi potuzhnosti vikoristovuvalisya dlya riznomanitnih zastosuvan za dopomogoyu programnogo zabezpechennya Za takogo scenariyu diversifikaciya specializovanih ShI priskoryuvachiv maye bilshe sensu nizh prodovzhennya roztyaguvannya GP ta CP Majbutnye Prote she nalezhit z yasuvati chi bude v kincevomu pidsumku forma ShI priskoryuvacha dokorinno novim pristroyem yak TrueNorth chi procesorom she zagalnishogo priznachennya yakij prosto robitsya optimizovanim dlya pravilnogo poyednannya tochnosti j potoku informaciyi Na obriyi ye deyaki navit she ekzotichnishi pidhodi napriklad zastosuvannya memristoriv sprobi zastosuvannya memristoriv yak sinapsiv Potencijni zastosuvannyaAvtonomni avtivki NVidia nacilila svoyi plati en u cej prostir Silskogospodarski roboti napriklad bezhimichna borotba z bur yanami Kontrol golosu napriklad u mobilnih telefonah cil dlya en Mashinnij pereklad Bezpilotni litalni aparati napriklad navigacijni sistemi napriklad bulo pokazano yak en uspishno vodit avtonomni bezpilotni litalni aparati Promislovi roboti rozshirennya spektru zadach yaki mozhlivo avtomatizuvati shlyahom dodavannya pristosovnosti do minlivih situacij Dopomoga z diagnozami v ohoroni zdorov ya Poshukovi sistemi pidvishennya en centriv obrobki danih i mozhlivist vikoristovuvati vse skladnishi zapiti Obrobka prirodnoyi moviPrikladiZorovi procesori napriklad en yakij u svoyemu serci ye en ShI priskoryuvachem VLIW dopovnenim en dlya video Tenzornij procesor predstavlenij yak priskoryuvach dlya sistemi Google TensorFlow yaka shiroko zastosovuyetsya dlya zgortkovih nejronnih merezh Sfokusovanij na velikomu ob yemi arifmetiki 8 bitovoyi tochnosti en nadbagatoyaderna rozrobka yaka poyednuye yadra tradicijnoyi arhitekturi ARM z vdoskonalenoyu merezhnoyu strukturoyu specializovanoyu dlya modelyuvannya velikoyi nejronnoyi merezhi TrueNorth najnezvichnishij priklad nadbagatoyaderna rozrobka na osnovi a ne tradicijnoyi arifmetiki Chastota impulsiv predstavlyaye intensivnist signalu Stanom na 2016 rik sered doslidnikiv ShI nemaye konsensusu chi ye ce pravilnim shlyahom dlya prosuvannya ale deyaki rezultati ye bagatoobicyayuchimi z prodemonstrovanoyu velikoyu ekonomiyeyu energiyi dlya zadach bachennya en rozrobka Qualcom spryamovana bezposeredno na privnesennya mozhlivostej rozpiznavannya movlennya ta zobrazhen do mobilnih pristroyiv rozrobka yavno spryamovana na zgortkovi nejronni merezhi iz zastosuvannyam bloknotnoyi pam yati ta merezhevoyi arhitekturi v mezhah kristalu en priznachena yak spivprocesor vklyuchaye model en merezhi na kristali pidhodit do modeli programuvannya potokom informaciyi yaka povinna pidhoditi dlya bagatoh zadach mashinnogo navchannya en pokazala en i povidomila pro pidvishennya efektivnosti dlya zgortkovih nejronnih merezh u porivnyanni z GP en rozroblyaye priskoryuvach na dlya novih sistem RISC V spryamovanih na analitiku velikih danih u serverah en gruntuyetsya na tehnologiyi GP hocha vikoristannya dekilkoh procesoriv yaki formuyut tkaninu cherez NVLink specializuye jogo en osoblivo slushnim dlya glibokogo navchannya chinom Kompaniya Cerebras rozrobila ta vigotovlyaye ShI priskoryuvach CS 1 yakij pobudovanij na mikroshemi plosheyu 46 255 mm maye 1 2 triljoni tranzistoriv 400 tisyach yader ta 18 GB operativnoyi pam yati Nastupna versiya pobudovana iz vikoristannyam 7 nm tehnologichnogo procesu matime 40 GB pam yati ta 850 tisyach mikroprocesornih yader Apple A11 Bionic pershij procesor Apple de z yavivsya ShI priskoryuvach Neural Engine vipustili u 2017 Primitki Arhiv originalu za 27 chervnya 2016 Procitovano 11 lipnya 2016 angl Google vikoristovuye svoyi vlasni priskoryuvachi ShI Arhiv originalu za 8 travnya 2016 Procitovano 11 lipnya 2016 angl Arhiv originalu za 9 serpnya 2016 Procitovano 11 lipnya 2016 angl Arhiv originalu za 10 sichnya 2018 Procitovano 11 lipnya 2016 angl Cya prezentaciya ohoplyuye minuli sprobi priskoryuvachiv nejronnih merezh vidznachaye shozhist iz suchasnoyu procesornoyu sistemoyu en GPGPU i stverdzhuye sho vektorni priskoryuvachi zagalnogo priznachennya ye shlyahom vpered po vidnoshennyu do proektu RISC V hwacha Stverdzhuye sho NM ye prosto shilnimi ta rozridzhenimi matricyami odnim iz rekurentnih algoritmiv Application of the ANNA Neural Network Chip to High Speed Character Recognition 6 kvitnya 2016 u Wayback Machine angl SYNAPSE 1 a high speed general purpose parallel neurocomputer system angl PDF Arhiv originalu PDF za 9 veresnya 2016 Procitovano 11 lipnya 2016 angl Arhiv originalu za 6 serpnya 2016 Procitovano 11 lipnya 2016 angl Arhiv originalu za 18 travnya 2020 Procitovano 11 lipnya 2016 angl Arhiv originalu za 5 chervnya 2016 Procitovano 11 lipnya 2016 angl PDF Arhiv originalu PDF za 28 bereznya 2016 Procitovano 11 lipnya 2016 angl Arhiv originalu za 22 lipnya 2016 Procitovano 11 lipnya 2016 angl PDF Arhiv originalu PDF za 16 travnya 2017 Procitovano 11 lipnya 2016 angl Arhiv originalu za 6 serpnya 2016 Procitovano 11 lipnya 2016 angl Arhiv originalu za 21 sichnya 2016 Procitovano 11 lipnya 2016 angl Arhiv originalu za 17 chervnya 2016 Procitovano 11 lipnya 2016 angl Arhiv originalu za 14 bereznya 2016 Procitovano 11 lipnya 2016 angl PDF Arhiv originalu PDF za 19 kvitnya 2016 Procitovano 11 lipnya 2016 angl Arhiv originalu za 25 chervnya 2016 Procitovano 11 lipnya 2016 mentions 10x efficiency angl Arhiv originalu za 3 lipnya 2016 Procitovano 11 lipnya 2016 angl PDF Arhiv originalu PDF za 9 serpnya 2016 Procitovano 11 lipnya 2016 angl Arhiv originalu za 12 kvitnya 2016 Procitovano 11 lipnya 2016 angl Arhiv originalu za 3 lipnya 2016 Procitovano 11 lipnya 2016 angl PDF Arhiv originalu PDF za 7 serpnya 2016 Procitovano 11 lipnya 2016 angl Arhiv originalu za 16 lipnya 2016 Procitovano 11 lipnya 2016 angl PDF Arhiv originalu PDF za 23 chervnya 2010 Procitovano 11 lipnya 2016 angl Arhiv originalu za 8 serpnya 2016 Procitovano 11 lipnya 2016 angl Arhiv originalu za 9 serpnya 2016 Procitovano 11 lipnya 2016 angl Arhiv originalu za 5 lipnya 2015 Procitovano 11 lipnya 2016 angl stverdzhuye sho nejroni z potencialami diyi nikoli ne dayut rezultativ peredovoyi yakosti i sho tochnist 8 16 bit ye optimalnoyu prosuvaye konkurentnu rozrobku neuflow Arhiv originalu za 9 lipnya 2016 Procitovano 11 lipnya 2016 TrueNorth is incredibly efficient The chip consumes just 72 milliwatts at max load which equates to around 400 billion synaptic operations per second per watt or about 176 000 times more efficient than a modern CPU running the same brain like workload or 769 times more efficient than other state of the art neuromorphic approaches angl PDF Arhiv originalu PDF za 23 kvitnya 2016 Procitovano 11 lipnya 2016 angl Arhiv originalu za 3 lipnya 2017 Procitovano 11 lipnya 2016 The Shakti project now includes plans for at least six microprocessor designs as well as associated fabrics and an accelerator chip angl Samuel K Moore 18 listopada 2020 IEEE Spectrum Arhiv originalu za 19 listopada 2020 Procitovano 19 listopada 2020 Posilannyahttp www nextplatform com 2016 04 05 nvidia puts accelerator metal pascal 2 lipnya 2016 u Wayback Machine angl Dani u statti navedeni stanom na 2016 rik Vi mozhete dopomogti onovivshi informaciyu u statti Mozhlivo storinka obgovorennya mistit zauvazhennya shodo potribnih zmin gruden 2020 V inshomu movnomu rozdili ye povnisha stattya AI accelerator angl Vi mozhete dopomogti rozshirivshi potochnu stattyu za dopomogoyu perekladu z anglijskoyi gruden 2020 Divitis avtoperekladenu versiyu statti z movi anglijska Perekladach povinen rozumiti sho vidpovidalnist za kincevij vmist statti u Vikipediyi nese same avtor redaguvan Onlajn pereklad nadayetsya lishe yak korisnij instrument pereglyadu vmistu zrozumiloyu movoyu Ne vikoristovujte nevichitanij i nevidkorigovanij mashinnij pereklad u stattyah ukrayinskoyi Vikipediyi Mashinnij pereklad Google ye korisnoyu vidpravnoyu tochkoyu dlya perekladu ale perekladacham neobhidno vipravlyati pomilki ta pidtverdzhuvati tochnist perekladu a ne prosto skopiyuvati mashinnij pereklad do ukrayinskoyi Vikipediyi Ne perekladajte tekst yakij vidayetsya nedostovirnim abo neyakisnim Yaksho mozhlivo perevirte tekst za posilannyami podanimi v inshomovnij statti Dokladni rekomendaciyi div Vikipediya Pereklad

Дата публікації:
Топ