Intel завершила разработку нейроморфной системы Pohoiki Beach |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2020-03-20 13:46 Компания Intel объявила о готовности нейроморфной исследовательской системы Pohoiki Springs, вычислительная мощность которой соответствует 100 млн нейронов. Pohoiki Springs будет доступна членам Intel Neuromorphic Research Community (INRC) в ближайшее время через облачные технологии. Впервые системы Pohoiki Beach и Pohoiki Springs были представлены в середине прошлого года. Напомним, каждая Pohoiki Beach содержит 64 нейроморфных чипа Loihi, а более масштабная Pohoiki Springs эквивалентна 12 системам Pohoiki Beach за счет наличия 768 чипов Loihi. «Pohoiki Springs расширяет наш нейроморфный исследовательский чип Loihi более чем в 750 раз при потреблении мощности менее 500 Вт. Система позволяет нашим партнерам по исследованиям находить способы ускорения рабочих нагрузок, которые сегодня выполняются слишком медленно на традиционных архитектурах, включая системы высокопроизводительных вычислений», — заявил Майк Дэвис, директор Intel Neuromorphic Computing Lab. На данном этапе подобные нейроморфные системы все еще находятся в стадии исследования и не предназначены для замены традиционных вычислительных систем. Они предоставляют исследователям инструменты для разработки и отладки новых нейроиндуцированных алгоритмов, «заточенных» для обработки данных в реальном времени и решения проблем адаптации и обучения. В этих задачах нейроморфные системы могут оказаться в несколько тысяч раз быстрее, чем обычные процессоры. Источник: m.vk.com Комментарии: |
|