- Владельцы Galaxy S26 Ultra в США сообщают,... (243)
- «Galaxy навсегда». Samsung представила новую... (380)
- Apple наконец признала устаревшими смартфоны... (229)
- Nvidia представила процессор Groq 3 LPU,... (270)
- Скорость чтения 28 ГБ/с и 192 ГБ памяти на... (281)
- Космический корабль «Прогресс МС-31»... (399)
- Nvidia выбрала Intel, а не AMD. Процессор... (376)
- «Космические вычисления уже здесь»: Nvidia... (340)
- Аппаратное шифрование AES XTS, стандарт FIPS... (250)
- Xiaomi представила мощный центральный... (428)
- Nvidia ударила по Intel и AMD: представлены... (239)
- Samsung не меняла ёмкость аккумуляторов в... (385)
- Вторая жизнь AMD AM4 во всей красе. Второе... (351)
- Новый GPU Nvidia Rubin состоит из 336 млрд... (255)
- «Мы расширяем возможности Nvidia за пределы... (411)
- Nvidia представила свой 88-ядерный серверный... (238)
Специалисты Toshiba Memory Corporation разработали быстрые и энергетически эффективные алгоритм и архитектуру для процессора глубокого обучения
Дата: 2018-11-06 13:40
Компания Toshiba Memory Corporation объявила о разработке высокоскоростного и высокоэффективного алгоритма и аппаратной архитектуры для задачи глубокого обучения с уменьшенным снижением точности распознавания. Новый процессор для глубокого обучения, реализованный в FPGA, в четыре раза превосходит «обычные» по энергетической эффективности.
Глубокое обучение обычно требует большого количества операций совмещенного умножения-сложения (MAC), что увеличивает время вычислений и потребление энергии. Предложенные ранее методы решения этой проблемы построены на уменьшении разрядности параметров, но они приводят к ухудшению точности распознавания. Алгоритм, разработанный Toshiba Memory, построен на оптимизации битовой точности операций MAC для отдельных фильтров в каждом слое нейронной сети. Как утверждается, это позволяет повысить скорость, не допуская значительного ухудшения точности распознавания.
Кроме того, специалисты Toshiba Memory разработали новую аппаратную архитектуру, которая подходит для операций MAC с различной разрядностью операндов. Она делит операнды на отдельные разряды и может выполнять однобитовые операции параллельно. Это значительно повышает эффективность использования блоков MAC в процессоре по сравнению с обычными архитектурами MAC, в которых действия выполняются последовательно.
КомментироватьПодробнее на iXBT
Предыдущие новости
Результаты тестов полузаказной платформы AMD с ядрами Zen и графикой Vega
В игровых консолях Playstation 4 Pro и Xbox One X используются полузаказные однокристальные платформы AMD на не самых современных ядрах Jaguar с графикой Polaris. Однако AMD не стоит на месте и для китайского заказчика она уже создала платформу на базе новых ядер Zen и графического процессора Vega. А это позволяет примерно представить, на что будут способны будущие...
Смартфону Honor V20 приписывают наличие чипа Kirin 980 и тройной камеры
В базах данных китайских регуляторов появилась информация о смартфоне Huawei VCE-AL00/TL00: наблюдатели полагают, что под этим шифром скрывается мощный аппарат Honor V20. Основой устройства, предположительно, послужит фирменный процессор Huawei Kirin 980, производящийся по 7-нанометровой технологии. Особенностью этого чипа является наличие двух нейропроцессорных блоков...
Сбербанк заявил, что попавшие в интернет файлы не конфиденциальны
Ранее "Коммерсант" писал о том, что в интернете в открытом доступе появились данные Сбербанка Пресс-служба Сбербанка сообщила, что попавшие в сеть файлы не содержат конфиденциальной информации, данных о клиентах или...
Samsung поведала первые детали о сгибающемся смартфоне Samsung Galaxy F
До этого момент мы слышали огромное количество слухов о первом сгибающемся смартфоне компании Samsung, который должен быть представлен на этой неделе. Представители компании подтвердили, что они активно работают над пользовательским интерфейсом, а также сотрудничают с разработчиками программного обеспечения, чтобы соответствующие приложения оптимально использовали возможности...