Згідно з дослідженням, опублікованим у журналі Science, китайські вчені розробили повністю інтегрований мемристорний чіп з покращеними здібностями до навчання та низькими витратами енергії. Про це повідомляє Інформаційна агенція Сіньхуа.
Оскільки технологія штучного інтелекту (ШІ) глибоко змінює спосіб виробництва та життя, навчання стає дуже важливим для периферійних інтелектуальних пристроїв, щоб адаптуватися до різних сценаріїв застосування.
Однак сучасні технології навчання нейронних мереж вимагають переміщення великих обсягів даних між чіпом процесора та зовнішньою основною пам'яттю, що призводить до величезного споживання енергії та ускладнює процес навчання.
На основі 11 років досліджень вчені з Університету Цінхуа розробили повністю інтегрований чіп, що складається з кількох масивів мемристорів та всіх необхідних периферійних схем для підтримки повного навчання на кристалі.
"Чіп об'єднує повні схемні модулі для підтримки автономного навчання та успішно демонструє різні завдання навчання, включаючи управління рухом, класифікацію зображень та розпізнавання мови", – сказав співавтор дослідження зі Школи інтегрованого навчання Університету Цінхуа Яо Пен.
Дослідницька група під керівництвом професора Хуацяна (у центрі) з Університету Цінхуа в Пекіні, столиці Китаю. Фото Університету Цинхуа/Сіньхуа.
Згідно з дослідженням, чіп може забезпечити автономне навчання, споживаючи всього близько трьох відсотків енергії, що споживається звичайними інтегральними схемами спеціального призначення (ASIC) при виконанні того ж завдання.
За словами Яо, під час експериментів чіп продемонстрував високу енергоефективність та високу точність у різних завданнях штучного інтелекту, що може ефективно підвищити адаптивність інтелектуальних пристроїв до навчання у сценаріях практичного застосування.
"Цей чіп відкриває інноваційний шлях розвитку апаратних засобів штучного інтелекту", – сказав професор Університету Цінхуа Гао Бінь.
"Це дослідження є важливим кроком на шляху до майбутніх чіпів з високою енергоефективністю та здатністю до навчання", – зазначив декан університетської школи інтегральних схем Ву Хуацян.
"Ми сподіваємося, що наші висновки прискорять розробку майбутніх інтелектуальних периферійних пристроїв, які зможуть адаптуватися до різних сценаріїв застосування та власників", – додав Ву.
Хто ми такі: Про нас та Контакти. Як ми пишемо новини та наші принципи: Редакційний кодекс. Ми старались, якщо вам сподобалось – задонатьте.
Якщо Ви помітили орфографічну помилку, напишіть нам.