IBM применили вычисления в памяти для машинного обучения
Исследователи из IBM Research продемонстрировали успешную работу алгоритма машинного обучения без учителя, запущенного на PCM-устройствах (phase-change memory). Этот метод оказался в 200 раз быстрее и энергоэффективнее, чем традиционные вычисления по модели фон Неймана. Согласно заявлению IBM, технология подходит для создания высокоплотных массово-параллельных систем с низким энергопотреблением для использования в области ИИ.
Читать дальше → https://goo.gl/WZEjW9
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Исследователи из IBM Research продемонстрировали успешную работу алгоритма машинного обучения без учителя, запущенного на PCM-устройствах (phase-change memory). Этот метод оказался в 200 раз быстрее и энергоэффективнее, чем традиционные вычисления по модели фон Неймана. Согласно заявлению IBM, технология подходит для создания высокоплотных массово-параллельных систем с низким энергопотреблением для использования в области ИИ.
Читать дальше → https://goo.gl/WZEjW9
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python