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手机主板回收多少钱一斤?

2018/6/13 16:47:13      点击:
  IBM 近来提出的全新芯片规划能够通过在数据存储的方位履行核算手机主板回收多少钱一斤?来加快全衔接神经网络的练习。研讨人员称,这种「芯片」能够到达 GPU 280 倍的动力功率,并在相同面积上完成 100 倍的算力。该研讨的论文现已宣布在上星期出书的 Nature 期刊上。

  用 GPU 运转神经网络的办法近年来现已为人工智能范畴带来了惊人的发展,但是两者的组合其实并不完美。IBM 研讨人员期望专门为神经网络规划一种新芯片,使前者运转能够更快、更有用。

  直到本世纪初,研讨人员才发现为电子游戏规划的图形处理单元 ( GPU ) 能够被用作硬件加快器,以运转更大的神经网络。

  由于这些芯片能够履行很多并行运算,而无需像传统的 CPU 那样按次序履行。这关于一起核算数百个神经元的权重来说特别有用,当今的深度学习网络则正是由很多神经元构成的。

  尽管 GPU 的引入现已让人工智能范畴完成了飞速发展,但这些芯片仍要将处理和存储分隔,这意味着在两者之间传递数据需求消耗很多的时刻和精力。这促进人们开端研讨新的存储技能,这种新技能能够在同一方位存储和处理这些权重数据,然后进步速度和能效。

  这种新式存储设备通过调整其电阻水平来以模仿形式存储数据,即以接连规划存储数据,而不是以数字存储器的二进制 1 和 0。并且由于信息存储在存储单元的电导中,所以能够通过简略地让电压通过所有存储单元并让体系通过物理办法来履行核算。

  但这些设备中固有的物理缺点会导致行为的不一致,这意味着现在运用这种方法来练习神经网络完成的分类精确度显着低于运用 GPU 进行核算。

  担任该项意图 IBM Research 博士后研讨员 Stefano Ambrogio 在此前承受 Singularity Hub 采访时说:「咱们能够在一个比 GPU 更快的体系上进行练习,但假如练习操作不行精确,那就没用。现在为止,还没有依据标明运用这些新式设备和运用 GPU 相同精确。」

  但随着研讨的发展,新技能展示了实力。在上星期宣布在《自然》杂志上的一篇论文中(Equivalent-accuracy accelerated neural-network training using analogue memory),Ambrogio 和他的同事们描述了怎么运用全新的模仿存储器和更传统的电子元件组合来制作一个芯片,该芯片在运转速度更快、能耗更少的情况下与 GPU 的精确度相匹配。

  这些新的存储技能难以练习深层神经网络的原因是,这个进程需求对每个神经元的权重进行上下数千次的影响,直到网络彻底对齐。Ambrogio 说,改变这些设备的电阻需求重新配置它们的原子结构,而这个进程每次都不相同。影响的力度也并不总是彻底相同,这导致神经元权重不精确的调理。

  研讨人员发明了「突触单元」来处理这个问题,每个单元都对应网络中的单个神经元,既有长时间回忆,也有短期回忆。每个单元由一对相变存储器 ( PCM ) 单元和三个晶体管和一个电容器的组合构成,相变存储器单元将分量数据存储在其电阻中,电容器将分量数据存储为电荷。

  PCM 是一种「非易失性存储器」,意味着即便没有外部电源,它也保留存储的信息,而电容器是「易失性的」,因而只能坚持其电荷几毫秒。但电容器没有 PCM 器材的可变性,因而能够快速精确地编程。

  当神经网络通过图片练习后能够进行分类使命时,手机主板回收多少钱一斤?只要电容器权重被更新了。在观察了数千张图片之后,权重会被传输到 PCM 单元以长时间存储。

  PCM 的可变性意味着权重数据的传递可能仍然会存在过错,但由于单元仅仅偶尔更新,因而在不添加太多复杂性的情况下体系能够再次查看导率。「假如直接在 PCM 单元上进行练习,就不可行了。」Ambrogio 表明。

  为了测验新设备,研讨人员在一系列盛行的图像识别基准中练习了他们的神经网络,并完成了与谷歌的神经网络框架 TensorFlow 相媲美的精确度。但更重要的是,他们猜测最终构建出的芯片能够到达 GPU 280 倍的动力功率,并在相同平方毫米面积上完成 100 倍的算力。

  值得注意的是,研讨人员现在还没有构建出完好的芯片。手机主板回收多少钱一斤?在运用 PCM 单元进行测验时,其他硬件组件是由核算机模仿的。Ambrogio 表明研讨人员期望在花费很多精力构建完好芯片之前查看计划的可行性。

  他们运用了实在的 PCM 设备——由于这方面的模仿不甚牢靠,而其他组件的模仿技能现已成熟。研讨人员对根据这种规划构建完好芯片十分有决心。

  「它现在只能在全衔接神经网络上与 GPU 竞赛,在这种网络中,每个神经元都衔接到前一层的相应神经元上,」Ambrogio 表明。「在实践中,很多神经网络并不是全衔接的,或许只要部分层是全衔接的