Инженеры Стэнфорда представили новый чип, повышающий эффективность вычислений ИИ.
Этот чип "вычисления в памяти" (CIM) называется NeuRRAM и работает от питания батареи малой мощности.
Разработанная архитектура NeuRRAM позволяет чипу выполнять аналоговые вычисления в памяти при более низком энергопотреблении и компактной площади. Эта архитектура также позволяет пользователю изменять конфигурацию в направлениях потока данных. И способна работать с различными алгоритмами ИИ.
Команда протестировала NeuRRAM на различных задачах, чтобы узнать его возможности и степень его достоверности. Результат показал 99% точности при распознавании букв из набора данных MNIST, 84,7% точности при распознавании речевых команд Google, 70% понижения погрешности реконструкции изображений в задаче восстановления изображений по Байесу и 85,7% точности при идентификации изображений из набора данных CIFAR-10.
Подробнее можно ознакомиться по ссылке.
Этот чип "вычисления в памяти" (CIM) называется NeuRRAM и работает от питания батареи малой мощности.
Разработанная архитектура NeuRRAM позволяет чипу выполнять аналоговые вычисления в памяти при более низком энергопотреблении и компактной площади. Эта архитектура также позволяет пользователю изменять конфигурацию в направлениях потока данных. И способна работать с различными алгоритмами ИИ.
Команда протестировала NeuRRAM на различных задачах, чтобы узнать его возможности и степень его достоверности. Результат показал 99% точности при распознавании букв из набора данных MNIST, 84,7% точности при распознавании речевых команд Google, 70% понижения погрешности реконструкции изображений в задаче восстановления изображений по Байесу и 85,7% точности при идентификации изображений из набора данных CIFAR-10.
Подробнее можно ознакомиться по ссылке.