従来の3倍以上も高速で消費電力の94％を削減するニューラルネットワーク用チップをMITが開発

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IGA-OS 効率良すぎて。

2018/02/19 リンク

gnety ドットプロダクトって、内積、積和のことでしょ

2018/02/19 リンク

attyan7639 AI技術がさらに加速！

2018.2

2018/02/19 リンク

shodai いつ製品化出来るかによって価値が全然違うだろう

2018/02/19 リンク

注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています

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従来の3倍以上も高速で消費電力の94％を削減するニューラルネットワーク用チップをMITが開発

MITの研究者が、従来よりも3倍以上高速に計算処理でき消費電力を94％も削減できるニューラルネットワー... MITの研究者が、従来よりも3倍以上高速に計算処理でき消費電力を94％も削減できるニューラルネットワーク用のチップを開発しました。 Neural networks everywhere | MIT News http://news.mit.edu/2018/chip-neural-networks-battery-powered-devices-0214 一般的なプロセッサモデルでは、チップ内のプロセッサとメモリが分かれており演算を行う時にメモリとCPU間でデータの受け渡しが行われます。そのため、「大量の計算処理が行われる機械学習アルゴリズムでは、データ転送がエネルギー消費の支配的な要因になっています」とMITコンピューターサイエンスの学生アビシェック・ビスワスさんは話します。そこで、機械学習アルゴリズムの計算を「ドットプロダクト」と呼ばれる特定の操作に単純化してメモリ内に実装することで、

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nice_takenoco2018/02/21
labunix2018/02/21
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perstivetech2018/02/20
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Unimmo2018/02/19
mozy_ok2018/02/19
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gnety2018/02/19
attyan76392018/02/19
k0yoshitsugu2018/02/19
summer4an2018/02/19

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