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IBM展示了如何快速的大脑芯片可以学习

时间:2016年9月24日

开发一个计算机可以作为决定性的和智能的人类是在IBM的心目中,它的进步为实现这一目标。IBM的计算机芯片称为TrueNorth设计的模拟人脑的功能。公司现在运行测试和基准TrueNorth演示了如何快速和低功耗的芯片可以比今天的计算机。头的结果是令人印象深刻的头大赛。IBM称,TrueNorth可以从事深度学习和基于协会和概率决定的,就像人的大脑。它可以同时消耗一小部分的 电源使用的芯片在其他计算机用于同样的目的。学习一个TrueNorth芯片的计算能力将开放在整个计算栈嵌入智能的可能性的事情,互联网智能手机、机器人、汽车、云计算,甚至超级计算机,”该公司表示在博客。
 IBM今年早些时候展示了一个新的计算机称为ns16e芯片,这是仿照大脑。计算机还可用于图像,通过神经网络处理单元的语音和模式识别。人类的大脑有1000亿个神经元通过突触连接互通万亿。的一部分,皮质,负责视觉识别,而其他部分则负责运动功能。就像大脑的ns16e“数字神经元,”但规模较小,与16 TrueNorth芯片在系统。每个TrueNorth芯片有100万个神经元和2亿5600万个神经突触,即通过电路连接。重新设计的ns16e存储,计算和通信子系统,方便高效的数据处理。
 IBM表示,TrueNorth处理器可以将图像数据在1200和2600帧每秒,而仅消耗25到275毫瓦的功率之间。处理器可以识别和从50到100的相机生成的图像在每秒24帧的识别模式。它可以使用 没有需要充电的智能手机 天这样做。这是更多的权力比服务器今天有效,依靠传统的芯片的GPU,CPU和FPGA的图像和语音识别。脸谱网,谷歌,微软和百度使用深度学习逼近答案相关的影像和语音识别。这些深度学习系统大多由GPU绘制超过150瓦的功率驱动。

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