En brikke som fungerer som en menneskelig hjerne bruker 16 ganger mindre energi

Forskere fra Graz University of Technology og Intel har vist at nevromorf databehandling

maskinvare har et enormt potensial for å kjøre komplekse dype nevrale nettverk DNN-er.

Ifølge dem kan nevromorf databehandlingsmaskinvare kjøre dype nevrale nettverk 4 til 16 ganger mer effektivt enn konvensjonell maskinvare.

Under forsøket vurderte teametenergieffektiviteten til et stort nevralt nettverk som kjørte på en nevromorf databrikke fra Intel. Denne DNN-en ble spesielt utviklet for å håndtere et stort antall numeriske og alfabetiske sekvenser.

Forskerne målte hvordanstrømforbruket til en Intel nevromorf brikke og en standard databrikke når du kjører samme DNN, og sammenlignet deretter ytelsen deres. Forskerne fant at hvis nevronmodellene i datamaskinen lignet nevronene i hjernen, så bidrar dette til å forbedre energieffektiviteten.

I sin neste forskning ønsker forfatterne å ginevromorfisk utstyrs evne til å utvikle et personlig minne basert på tidligere erfaringer. Akkurat som en person gjør, ved å bruke individuell erfaring til å ta avgjørelser.

Les mer

Japanerne dumpet en gigantisk turbin i havet for å få endeløs energi fra strømmen.

Astronomer fra Japan har funnet en ukjent struktur i galaksen

Forskere filmet et "skjult" økosystem i en antarktisk elv