Портал | Содержание | О нас | Пишите | Новости | Голосование | Топ-лист | Дискуссия Rambler's Top100

TopList Яндекс цитирования

НОВОСТИ
"РУССКОГО ПЕРЕПЛЕТА"

ЛИТЕРАТУРА

Новости русской культуры

Афиша

К читателю

Содержание

Публицистика

"Курск"

Кавказ

Балканы

Проза

Поэзия

Драматургия

Искания и размышления

Критика

Сомнения и споры

Новые книги

У нас в гостях

Издательство

Книжная лавка

Журнальный зал

ОБОЗРЕНИЯ

"Классики и современники"

"Слово о..."

"Тайная история творений"

"Книга писем"

"Кошачий ящик"

"Золотые прииски"

"Сердитые стрелы"

КУЛЬТУРА

Афиша

Новые передвжиники

Фотогалерея

Музыка

"Неизвестные" музеи

Риторика

Русские храмы и монастыри

Видеоархив

ФИЛОСОФИЯ

Современная русская мысль

Искания и размышления

ИСТОРИЯ

История России

История в МГУ

Слово о полку Игореве

Хронология и парахронология

Астрономия и Хронология

Альмагест

Запечатленная Россия

Сталиниана

ФОРУМЫ

Дискуссионный клуб

Научный форум

Форум "Русская идея"

Форум "Курск"

Исторический форум

Детский форум

КЛУБЫ

Пятничные вечера

Клуб любителей творчества Достоевского

Клуб любителей творчества Гайто Газданова

Энциклопедия Андрея Платонова

Мастерская перевода

КОНКУРСЫ

За вклад в русскую культуру публикациями в Интернете

Литературный конкурс

Читательский конкурс

Илья-Премия

ДЕТЯМ

Электронные пампасы

Фантастика

Форум

АРХИВ

Текущий

2003

2002

2001

2000

1999

Фотоархив

Все фотоматериалы


Новости
"Русский переплет" зарегистрирован как СМИ. Свидетельство о регистрации в Министерстве печати РФ: Эл. #77-4362 от
5 февраля 2001 года. При полном или частичном использовании
материалов ссылка на www.pereplet.ru обязательна.

Тип запроса: "И" "Или"

05.03.2018
17:53

Секунду определят еще точнее

05.03.2018
17:50

Когда вспыхнули первые звезды

05.03.2018
17:47

Астрономы описали источник сверхмощного рентгеновского излучения

05.03.2018
14:16

Весна стала приходить раньше в полярные регионы

05.03.2018
14:00

Наталья Рожкова: Лариса Васильева - Моя литературная мама

05.03.2018
13:49

Ученые обнаружили окаменелые пузырьки кислорода древних бактерий

05.03.2018
13:43

Атмосфера горячего сатурна оказалась богата водяным паром

05.03.2018
13:40

Физики впервые получили трехмерные скирмионы

05.03.2018
13:25

Рассчитан средний срок жизни техники Apple

05.03.2018
11:43

"Океаны и Моря" Марины Ершовой

05.03.2018
09:12

"Вектор." - новое в литературном обозрении Соломона Воложина

04.03.2018
19:36

"Украина - не Россия." - новое в литературном обозрении Соломона Воложина

04.03.2018
13:24

Самая «бедная» карликовая звезда

04.03.2018
13:22

10 случаев, когда люди правдиво предсказали будущее

04.03.2018
12:57

10 малоизвестных мифов о сотворении мира

04.03.2018
12:06

Ученые построили самое большое генеалогическое древо. В нем 13 миллионов человек

03.03.2018
22:23

Первый спутник с изменяемой конфигурацией запустят в 2019 году

03.03.2018
22:19

Чип MIT сократил энергопотребление нейросети на 95%

    Чип MIT сократил энергопотребление нейросети на 95%

    Нейронные сети — мощные штуки, но очень прожорливые. Инженерам из Массачусетского технологического института (MIT) удалось разработать новый чип, который сокращает энергопотребление нейронной сети на 95%, что может в теории позволить им работать даже на мобильных устройствах с батареями. Смартфоны в наши дни становятся все умнее и умнее, предлагают все больше услуг, подпитанных искусственным интеллектом, вроде виртуальных ассистентов и переводов в реальном времени. Но обычно нейронные сети обрабатывают данные для этих сервисов в облаке, а смартфоны лишь передают данные туда и обратно.

    Это не идеально, потому что требует толстый коммуникационный канал и предполагает, что чувствительные данные передаются и хранятся за пределами досягаемости пользователя. Но колоссальные объемы энергии, которая необходима для питания нейросетей, работающих на графических процессорах, невозможно обеспечить в устройстве, работающем на небольшом аккумуляторе.

    Инженеры MIT разработали чип, снижающий это энергопотребление на 95%. Чип радикально сокращает потребность в передаче данных туда и обратно между памятью чипа и процессорами.

    Нейронные сети состоят из тысяч взаимосвязанных искусственных нейронов, расположенных слоями. Каждый нейрон получает вводные данные от нескольких нейронов в нижележащем слое, и если комбинированный ввод проходит определенный порог, он передает результат нескольким нейронам выше. Сила связи между нейронами определяется весом, который устанавливается в процессе обучения.

    Это означает, что для каждого нейрона чип должен извлечь вводные данные для определенного соединения и вес соединения из памяти, умножить их, сохранить результат, а затем повторить процесс для каждого ввода. Много данных передвигаются туда и сюда, тратится много энергии.

    Новый чип MIT устраняет это, высчитывая все вводы параллельно в памяти с использованием аналоговых схем. Это значительно уменьшает объем данных, которые необходимо перегнать, и приводит к значительной экономии энергии.

    Такой подход требует, чтобы вес соединений был бинарным, а не диапазонным значением, но предыдущие теоретические работы показали, что это не сильно повлияет на точность, и ученые обнаружили, что результаты работы чипа расходились на 2-3% от обычного варианта нейронной сети, работающей на стандартном компьютере.

    Уже не в первый раз ученые создают чипы, которые обрабатывают процессы в памяти, снижая энергопотребление нейросети, но в первый раз этот подход был использован для работы мощной нейросети, известной своими обработками изображений.

    «Результаты показывают впечатляющие спецификации энергоэффективного внедрения свертки операций в пределах массива памяти», говорит Дарио Джил, вице-президент по искусственному интеллекту в IBM.

    «Это определенно открывает возможности использования более сложных сверточных нейронных сетей для классификации изображений и видео в Интернете вещей в будущем».

    И это интересно не только группам R&D. Желание устроить ИИ на устройства вроде смартфонов, бытовой техники и всевозможные IoT-устройства толкают многих из Кремниевой долины в сторону чипов с низким энергопотреблением.

    Apple уже интегрировала свой Neural Engine в iPhone X, чтобы запитать, например, технологию распознавания лиц, да и Amazon, по слухам, разрабатывает собственные чипы ИИ для следующего поколения цифровых ассистентов Echo.

    Крупные компании, производители чипов также все больше начинают полагаться на машинное обучение, что вынуждает их делать свои устройства еще более энергоэффективными. В начале этого года ARM представила два новых чипа: процессор Arm Machine Learning, работающий с задачами общего ИИ, от перевода до распознавания лиц, и процессор Arm Object Detection, определяющий, например, лица на снимках.

    Новейший мобильный чип Qualcomm, Snapdragon 845, имеет графический процессор и в значительной степени ориентирован на ИИ. Компания также представила Snapdragon 820E, который должен работать в беспилотниках, роботах и в промышленных устройствах.

    Забегая вперед, IBM и Intel разрабатывают нейроморфные чипы, архитектура которых вдохновлена человеческим мозгом и невероятной энергоэффективностью. Это теоретически могло бы позволить TrueNorth (IBM) и Loihi (Intel) проводить мощное машинное обучение, пользуясь лишь небольшой долей энергии обычных чипов, но эти проекты еще сугубо экспериментальны.

    Заставить чипы, которые дают жизнь нейросетям, экономить энергию батарей будет очень сложно. Но при нынешних темпах инноваций это «очень сложно» выглядит вполне посильным.

    По информации https://hi-news.ru/research-development/chip-mit-sokratil-energopotreblenie-nejroseti-na-95.html

    Обозрение "Terra & Comp".

Выскажите свое мнение на:

03.03.2018
22:06

Ровер Curiosity испытывает новый метод сверления пород поверхности Марса

03.03.2018
19:01

Как вода изменяет историю происхождения Луны

<< 411|412|413|414|415|416|417|418|419|420 >>

НАУКА

Новости

Научный форум

Почему молчит Вселенная?

Парниковая катастрофа

Хронология и парахронология

История и астрономия

Альмагест

Наука и культура

2000-2002
Научно-популярный журнал Урания в русском переплете
(1999-200)

Космические новости

Энциклопедия космонавтика

Энциклопедия "Естествознание"

Журнальный зал

Физматлит

News of Russian Science and Technology

Научные семинары

НАУЧНЫЕ ОБОЗРЕНИЯ

"Физические явления на небесах"

"TERRA & Comp"

"Неизбежность странного микромира"

"Биология и жизнь"

ОБРАЗОВАНИЕ

Открытое письмо министру образования

Антиреформа

Соросовский образовательный журнал

Биология

Науки о Земле

Математика и Механика

Технология

Физика

Химия

Русская литература

Научная лаборатория школьников

КОНКУРСЫ

Лучшие молодые
ученые России

Для молодых биологов

БИБЛИОТЕКИ

Библиотека Хроноса

Научпоп

РАДИО

Читают и поют авторы РП

ОТДЫХ

Музеи

Игры

Песни русского застолья

Народное

Смешное

О НАС

Редколлегия

Авторам

О журнале

Как читать журнал

Пишут о нас

Тираж

РЕСУРСЫ

Поиск

Проекты

Посещаемость

Журналы

Русские писатели и поэты

Избранное

Библиотеки

Фотоархив

ИНТЕРНЕТ

Топ-лист "Русского переплета"

Баннерная сеть

Наши баннеры

НОВОСТИ

Все

Новости русской культуры

Новости науки

Космические новости

Афиша

The best of Russian Science and Technology

 

 


Если Вы хотите стать нашим корреспондентом напишите lipunov@sai.msu.ru

 

Редколлегия | О журнале | Авторам | Архив | Ссылки | Статистика | Дискуссия

Галерея "Новые Передвижники"
Пишите

© 1999, 2000 "Русский переплет"
Дизайн - Алексей Комаров

Русский Переплет
Rambler's Top100 TopList