- В России подорожали все модели Changan и... (1997)
- Стартап xAI тратит миллиарды долларов на... (1720)
- Стартап xAI тратит миллиарды долларов на... (1766)
- Для этой памяти нужна целая коробка. Origin... (2481)
- EK Water Blocks выпустила 120-мм вентиляторы... (2587)
- EK Water Block выпустила 120-мм вентиляторы... (2264)
- Xiaomi представила очередной народный... (2441)
- Китайские учёные сообщили о разработке... (2504)
- Компактный смартфон с большим аккумулятором... (1725)
- Гендиректор Intel рассказал об освоении 14A... (2610)
- 90 ГБ видеопамяти в 2 литрах объема: JWIPC... (1471)
- Дизайн напоминает одновременно iPhone 17 и... (2336)
- Топовая видеокарта с 24 ГБ памяти и... (1599)
- Когда золотая ОЗУ — это больше, чем просто... (2517)
- Новая ИИ-модель DeepSeek V4 выйдет в... (2672)
- Samsung показала складную OLED-панель без... (2951)
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...