Международная группа исследователей Newswise объявила о создании нейроморфного чипа NeuRRAM, который проводит вычисления в памяти. Его энергоэффективность в два раза выше, чем у существующих чипов, поэтому его можно использовать для автономной работы приложений ИИ.
Работа нейросетей требует большого количества энергии и вычислительных ресурсов. Большинство приложений, установленных в смартфонах или на других периферийных устройствах, передают данные в облако, где их анализирует и обрабатывает ИИ. Полученный результат возвращается на устройство. Это связано с тем, что большинство периферийных устройств питаются от батареи и, как следствие, имеют ограниченную мощность, которую можно выделить для вычислений объясняют разработчики.
Чтобы решить проблему с передачей данных, ученые использовали резистивную память с произвольным доступом (RRAM). Это энергонезависимое устройство для хранения информации, в котором вычисления могут проводиться непосредственно в памяти, а не в отдельных вычислительных блоках.
Технология RRAM уже применяется, но, как правило, она приводит к снижению точности вычислений и отсутствию гибкости архитектуры чипов, отмечают инженеры. Чтобы преодолеть эти ограничения, ученые разработали методологию, в которой учли различные ограничения, начиная от физики запоминающих устройств и заканчивая схемами и сетевой архитектурой.
Исследование созданного устройства показало, что оно обладает в два раза лучшей энергоэффективностью и в 7–13 раз более высокой вычислительной плотностью, чем у современных чипов. Кроме того, при использовании приложений ИИ на чипе достигается точность 99% при распознавании цифр, 85,7% — при классификации изображений, 84,7% — при распознавании голосовых команд Google.
Читать далее:
Дождевая вода оказалась опаснее, чем считали ученые
В США спроектировали термоядерный реактор. Он способен нагреваться до миллиарда градусов
«Уэббу» уже строят замену: посмотрите, на что способен новый гигантский телескоп