Mo.bi - Crypto Currency Tracker logo Mo.bi - Crypto Currency Tracker logo
Forklog 2022-03-18 12:02:36

Google применила глубокое обучение для разработки ИИ-чипов

Компания Google и Калифорнийский университет в Беркли создали алгоритм глубокого обучения PRIME, помогающий разрабатывать быстрые и компактные процессоры для обработки задач искусственного интеллекта. Presenting PRIME, a data-driven approach for architecting hardware accelerators that trains a #DeepLearning model on existing accelerator data, improves runtime and chip area usage by 1.2 - 1.5X, and can generate accelerators for unseen applications → https://t.co/E0PcQMg3d4 pic.twitter.com/NdQWQgZ4AA— Google AI (@GoogleAI) March 17, 2022 Новый подход создает архитектуру ИИ-чипов на основе существующих чертежей и показателей производительности. Команда заявила, что сделанные по методу PRIME-конструкции чипы имеют задержку до 50% меньше, чем созданные с использованием классических подходов. Глубокое обучение также позволило сократить время для создания чертежей до 99%. Работа алгоритма PRIME. Данные: Google. Исследователи сравнили производительность чипов, созданных PRIME, с ускорителями EdgeTPU в девяти ИИ-приложениях, включая модели классификации изображений MobileNetV2 и MobileNetEdge. Они подчеркнули, что конструкции были оптимизированы для каждого приложения. Подход PRIME улучшил задержку в 2,7 раза и уменьшил площадь кристалла в 1,5 раза. Это позволит удешевить чипы и снизить энергопотребление, заявили ученые. Кроме этого, производительность чипов, созданных с помощью ИИ, оказалась выше во всех девяти приложениях, участвовавших в эксперименте. Всего три из них имели более высокую задержку в сравнении с конструкциями, созданных с помощью моделирования. Сравнение задержки при тестировании девяти приложений (меньше — лучше). Данные: Google. По словам исследователей, PRIME имеет многообещающие перспективы. Это включает в себя создание микросхем для приложений, требующих решения сложных задач оптимизации, а также использование чертежей низкопроизводительных микросхем в качестве обучающих данных. Напомним, в июне 2021 года в Google рассказали об использовании обучения с подкреплением для ускорения создания чипов с нескольких месяцев до шести часов. В октябре компания представила смартфоны Pixel 6 и Pixel 6 Pro c тензорным чипом для машинного обучения собственной разработки. В августе компания Samsung начала использовать искусственный интеллект для автоматизации процесса разработки компьютерных микросхем. Подписывайтесь на новости ForkLog в Telegram: ForkLog AI — все новости из мира ИИ!

Read the Disclaimer : All content provided herein our website, hyperlinked sites, associated applications, forums, blogs, social media accounts and other platforms (“Site”) is for your general information only, procured from third party sources. We make no warranties of any kind in relation to our content, including but not limited to accuracy and updatedness. No part of the content that we provide constitutes financial advice, legal advice or any other form of advice meant for your specific reliance for any purpose. Any use or reliance on our content is solely at your own risk and discretion. You should conduct your own research, review, analyse and verify our content before relying on them. Trading is a highly risky activity that can lead to major losses, please therefore consult your financial advisor before making any decision. No content on our Site is meant to be a solicitation or offer.