Глубокие алгоритмов обучения являются одним из основных элементов искусственного интеллекта (ИИ), поскольку они являются процессы, посредством которых компьютер может думать и учиться как человек делает. Нейронный процессор (НПУ) — это процессор, оптимизированный для глубокого изучения вычислительный алгоритм, разработанный, чтобы эффективно обрабатывать тысячи таких вычислений одновременно.
Samsung Electronics в прошлом месяце объявила о своей цели по укреплению своего лидерства в мировой системе полупроводниковой промышленности до 2030 года за счет расширения собственной разработки технологий НПУ. Компания недавно сделал обновление для этой цели на конференции по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR), одного из главных научных конференций в областях компьютерного зрения.
Это обновление является развитие компании на устройстве облегченный алгоритм ИИ, ввел в CVPR с бумажкой под названием “Учимся квантования глубоких сетей за счет оптимизации интервалов квантования с потерей задачи”. На устройстве Ай технологий непосредственно для вычислений и обработки данных в самом устройстве. За 4 раза легче и в 8 раз быстрее, чем существующие алгоритмы, последняя разработка алгоритма Samsung резко улучшилось от предыдущих решений и была оценена, чтобы быть ключом к решению потенциальных проблем с низким энергопотреблением, высокой скоростью вычислений.
Упрощая процесс глубокого обучения
Институт передовых технологий Samsung (Саит) объявила, что они успешно разработали устройство облегченной технологии ИИ, который выполняет вычисления в 8 раз быстрее, чем существующие 32-разрядные глубокое изучение данных для серверов. Путем корректировки данных на группы по 4 бита при сохранении точного распознавания данных, это метод глубокого обучения алгоритм обработки одновременно быстрее и гораздо более энергоэффективные, чем существующие решения.
Новое устройство Samsung по блютузу технология обработки определяет интервалы существенные сведения, которые влияют на общее глубокое изучение производительности посредством «обучения». Это квантование1 интервал обучения (QIL)’ сохраняет точность данных путем реорганизации сведения должны быть представлены в битах меньше, чем их существующий размер. Саит побежал экспериментов, которые успешно продемонстрировали, как квантование на сервере алгоритм глубокого обучения в 32 разрядных интервалов обеспечивается более высокая точность, чем другие существующие решения, когда вычисленная на уровни менее 4 бит.
Когда данные вычисления глубокого обучения представлен в разрядных группах ниже, чем 4 бита, вычисления ‘и’ и ‘или’ разрешено, сверху проще арифметические вычисления сложения и умножения. Это означает, что результаты вычисления с помощью QIL процесс может достичь тех же результатов, что существующие процессы могут при использовании 1/40 до 1/120 меньше транзисторов2.
Таким образом, эта система требует меньше оборудования и меньше электричества, его можно установить напрямую в устройстве в месте, где данные изображения или датчик отпечатков пальцев получаются, впереди передающий обработанные данные на необходимые конечных точек.
Будущее переработки ИИ и глубокое изучение
Эта технология поможет разработать систему полупроводниковых мощностей Samsung, а также укрепление одна из основных технологий эпохи ай – На-Устройства обработки ИИ. Отличающиеся от услуг АИ, которые используют «облачные» серверы, на устройстве Ай технологий напрямую обрабатывать данные в самом устройстве.
На устройстве технологии ИИ может снизить стоимость строительства Cloud для операций ИИ, поскольку она работает самостоятельно и обеспечивает быструю и стабильную работу для таких областей, как виртуальная реальность и автономного вождения. Кроме того, на устройстве технологии ИИ может сохранить персональные биометрические данные, используемые для проверки подлинности устройства, например, ириса и лицо отпечатков пальцев на мобильные устройства безопасно.
“В конечном счете, в будущем мы будем жить в мире, где все устройства и датчик на основе технологии работает на АИ”, — отметил Чанг-Кю Чой, вице-президент и руководитель компьютерного зрения лаборатории Саит. “Samsung по-устройства ИИ технологии с низким энергопотреблением, более высокой скоростью решения для глубокого изучения, что поможет проложить путь к этому будущему. Они намерены расширить память, процессор и сенсор рынке, а также другие системы следующего поколения полупроводниковых рынках”.
Основная особенность в устройстве технологии ИИ является возможность вычисления больших объемов данных на высоких скоростях, не потребляя чрезмерное количество электроэнергии. Первое решение Samsung для этой цели и было Exynos с 9 (9820), введенные в прошлом году, который показал фирменный Samsung НПУ внутри мобильной системы на кристалле (SoC). Этот продукт позволяет использовать мобильные устройства для выполнения вычислений ИИ независим от любого внешнего облачного сервера.
Многие компании обращают свое внимание на устройства технологии ИИ. Samsung Electronics планирует расширить свое технологическое лидерство Ай применяя этот алгоритм не только в мобильных SoC, но также в памяти и сенсорных решений в ближайшем будущем.
Четыре человека, которые играли ключевую роль в развитии Samsung на устройство облегченного алгоритма ИИ. Слева направо; Чжэ-Чжун Хань, Чан-юный сын, Санг-Ил Чжун, Чан-Гю Чхве передового Института технологий Samsung
1 квантование-это процесс уменьшения количества битов в данных группировка данных в разделы ограниченное количество уровней, которые могут быть представлены в определенных разрядных значений и рассматриваются как имеющие одинаковое значение в разделе
2транзисторы-это устройства, которые контролируют поток тока или напряжения в полупроводнике путем действовать как усилители или коммутаторы
