期刊介绍
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期刊导读
节能1000倍!仿人脑神经芯片跑AI模型竟然这么省(2)
【作 者】:网站采编
【关键词】:
【摘 要】:研究人员表示,他们的神经网络在语音和视觉任务上,达到了与在计算机上执行任务的顶级脉冲神经网络相同的准确性。?换句话说,该算法准确地了解到
作者介绍
研究人员表示,他们的神经网络在语音和视觉任务上,达到了与在计算机上执行任务的顶级脉冲神经网络相同的准确性。?换句话说,该算法准确地了解到它需要做哪些改变来克服器件失配的问题。?苏塞克斯大学的计算神经科学家托马斯·诺沃特尼表示:「这个系统正如预期的那样具有令人印象深刻的能效:运行所消耗的能量比标准处理器少1000倍左右。」?然而,弗伦克尔指出,神经拟态芯片仍然需要在为类似的语音和视觉识别任务而特别优化的硬件面前证明自己。?诺沃特尼也指出,这种方法可能难以扩展到大型的实际任务,因为它仍然需要在计算机和芯片之间来回搬运数据。?团队的终极目标则是让脉冲神经网络可以自始至终地在神经拟态芯片上训练和运行,而不需要借助传统计算机。?不过,设计并生产所需的新一代芯片可能要数年的时间。
作者介绍
弗里德曼·曾克
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瑞士苏黎世弗雷德里希米歇尔生物医疗研究所的神经计算科学家。主研究方向为仿生的脉冲神经网络的学习、记忆、信息处理过程,以及机器学习与神经计算科学的交汇。??
约翰内斯·希密尔
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德国海德堡大学物理学院专用集成电路实验室主任、电子视觉研究组负责人。研究方向是混合态超大规模集成电路系统的信息处理应用,特别是仿生神经网络模型的模拟应用方向。
文章来源:《节能与环保》 网址: http://www.jnbjb.cn/zonghexinwen/2022/0301/2790.html