МТИ два дня подряд презентует новые чипы с низкими энергозатратами. Первый предназначен для шифрования, второй — для нейронных сетей. Последний позволяет снизить потребление энергии на 95%, что делает его идеальным для устройств, оснащенных батареями. Таким образом, благодаря новому процессору можно будет запускать «тяжелые» ИИ-приложения на смартфоне, не боясь моментальной разрядки устройства.
Китайская Hanergy побила сразу три рекорда КПД солнечных элементов
Кейсы
Нейронные сети часто используют множество процессоров, соединенных между собой. Они «обучаются» на больших массивах данных, после чего генерируют модель для решения похожих задач в будущем. Машинное обучение применяется сегодня для распознавания речи, редактирования фотографий, а также создания картины того, что видит ваш мозг.
Проблема однако в том, что нейронные сети очень энергозатратны. Поэтому процессоры в смартфонах создаются небольшими, что влияет на их производительность. Помимо снижения потребления электричества чип от МТИ еще и быстрее — в 3-7 раз, по сравнению с обычными мини-процессорами. Изменилась и архитектура процессора. Исследователи использовали метод скалярного произведения, что позволило рассчитывать связи сразу для целого набора данных, не гоняя промежуточные результаты между оперативной памятью и процессором.
«Новый чип представляет собой энергоэффективный подход в реализации сверточных операций с массивами памяти, — говорит вице-президент IBM по ИИ Дарио Гил. — Он позволит создавать более сложные сверточные нейронные сети для небольших устройств интернета вещей в будущем».
Бесплатный ИИ-алгоритм обработки видео превзошел Голливуд
Технологии
Британская компания ARM представила дизайн двух новых процессоров для ИИ — от алгоритмов машинного перевода до систем распознавания лиц. Процессоры основаны на принципиальной другой архитектуре, нежели существующие CPU и GPU.