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频频引发关注的量子计算和类脑芯片,何时能达预期?_环球体育官网

编辑:环球体育app 来源:环球体育app 创发布时间:2021-04-16阅读96860次
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识别手写字体的机器学习算法。IBMTrueNorth引人震惊的不仅仅是学术界,在工业界,IBM不仅在量子计算的商业化方面进展迅速,在类脑芯片的研究中也是先人一步。

2011年8月,在模拟人脑结构的基础上,开发了具有感觉、理解功能的硅芯片原型TrueNorth,引起了冲击。2014年TrueNorth第二代宣布,大小仅邮票大小的硅片上构建了100万个神经元,256个神经元,4096个分段生产的神经核,使用了54亿个晶体管,其性能比第一代大幅提高,功耗方面每平方厘米消耗20毫瓦,是第一代的百分之一,直径为几厘米,是第一代的十五分之一。IBM被称为如果,48个TrueNorth芯片组建有4800万个神经元的网络,这48个芯片的智力水平接近普通老鼠。

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2014年IBM发表第二代TrueNorth后,到2017年11月为止,科技部称IBM公司将开发由64个TrueNorth类神经形态芯片驱动的新型超级计算机,该新型超级计算机能够开展大型深度神经网络的动态分析但是,2014年IBM发表TrueNorth后,深度自学先驱和FacebookAI研究团队的负责人YanntLeCun在文章中写道,该芯片在卷积神经网络的深度自学模型开展图像识别时并不困难。英特尔Loihi芯片比虾脑简单,比IBMTrueNorth新型超级计算机新闻早2个月,英特尔于2017年9月发售自学神经芯片Loihi,据报道,Loihi由128个计算器计算出核心构成,每个计算器有1024个个个人工神经元与所有神经元芯片一样,Loihi模仿大脑的运行方式,以性刺激神经元为基本计算基础,根据环境对系统模式开展操作者,这些神经元代替传统硅片中的逻辑门,将信息作为二进制的1和0进行处理英特尔称Loihi比当前处理器的能源消耗率高达1000倍,该芯片适应环境Go的语言自学,Loihi几乎不需要依赖大规模数据和大量计算力的深度自学,可以自律自学。也就是说,Loihi可以在单个芯片上完成训练和推理小说,作为现实世界中必须动态自学的设备,自动驾驶无人机和汽车,用动态适应环境中再次发生的情况的照相机寻找下落不明的人口,或者让信号灯自动适应环境交通状况。

2018年,英特尔神经计算项目主管麦克斯Davies预测机器人将应用于神经计算的刺客级。英特尔已经向特定的研究伙伴获得了最初的研究开发系统,他们正在开展感官、电机控制、信息处理等多种应用的研究。必须认为,从神经元的数量来看,Loihit芯片比非常简单的虾脑简单。人脑由多达800亿神经元包括,也就是说,这个芯片离模拟人脑内部的简单不道德还很远。

从高吞吐量的Zeroth芯片到神经处理引擎的高吞吐量也在类脑芯片上大力配置,2013年,高吞吐量的反应正在制作新的计算处理器。该技术模仿人类的大脑和神经系统,使终端更加智能,预测市场需求,高吞吐量命名为Zeroth。2015年,高吞吐量对Zeroth的脑灵感计算研究项目在2014年发生了明显变化,对于仿生脉冲神经网络开发的框架和工具,高吞吐量已经开始收集注册公司的系统。

高吞吐量同时应对Zeroth团队与PlanetGmBH合作,展示了在小龙和Zeroth平台上运营深神经网络的力量。移动终端基于光学文字识别(OCR)的手写识别,首次接受了检查。高吞吐量还展示了装载该芯片的机械车,使车在不受大脑灵感的算法下完成了寻找道路、逃离障碍等任务。

MWC2015年,高吞吐量月发表了小龙820和用于该处理器的硬件和硬件融合理解计算平台Zeroth。高吞吐量利用这个平台,智能手机看起来更聪明,在用户收到指令之前可以预测市场需求。2016年,被命名为高吞吐量Snapdragon神经处理引擎的SDK配备了Qualcommzeroth机械智能平台,特别是为了充分发挥Snapdragon的异构运算功能,开展了优化。

然而,由于Zeroth在设计之初并不是专门计算人工智能手机和移动终端人工智能芯片的计算方案,其功耗和运算效率仍然有自己的瓶颈,因此人工智能手机和人工智能终端人工智能芯片已经推出了更多独特的人工智能手机,Zeroth也没有更多消息。中国队类脑芯片不仅是芯片巨头们,国内AI芯片创业公司西井发售了自律开发的100亿规模神经元人脑建模模拟器(WestwellBrain)和可商用化的5000万类脑神经元芯片(DeepSouth)两种产品,其中可商用化的芯片可以模拟5000万级的神经元,共计50亿以上的神经元另外,国内小型脑芯片研究团队AI-CTX,相信他们设计的脑芯片模型,不仅每个神经元都具有类似人脑神经元的电学特征和动态参数,还具有非常简单的运算和存储功能。

使用类似的布线方式,允许各芯片之间的交流,减少芯片组的原始网络,擅长处理包括温度、气压、人体信号、loT等时间参数在内的数据。总结量子的计算和类脑芯片有可能成为AI转换的两种技术,但即使大型企业投入大量资源开发,这两种技术也面临很多挑战,规模化应用也没有具体的时间表。

这两项技术也被大批评,IBM推出首台量子计算机后面临批评,对于谷歌在2018年构建量子争霸的悲观态度,竞争对手阿里巴巴也明确提出批评。各大公司的研究成果指出,像IBMTrueNorth这样的类脑芯片运营效率还不如传统架构使用神经网络的芯片。

英特尔实验室的高级首席工程师和首席科学家NarayanSrinivasa也否认英特尔的Loihi芯片在使用深度自学模型时显示出差异。但是,Heriot-Watt大学教授MichaelHartmann在最近的论文中写道:我和同事想制作第一台专用的神经网络计算机,不是AI软件,而是用于最近的量子技术。通过计算神经网络和量子两个分支,期待突破,以AI前所未有的速度运营,在短时间内自动做出非常复杂的决定。当然,MichaelHartmann也需要10年以上的时间。

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