Forwarded from Ai molodca (Dobrokotov)
AI нужно двигать в массы.
Поэтому купил рекламу в городе Урюпинск.
Поэтому купил рекламу в городе Урюпинск.
🤷1
Forwarded from FSCP
Нейроморфные чипы NeuRRAM: энергоэффективные нейросети теперь реальность
Когда Лекун говорит о NeuralAI и создании цифровых органоидов, имитирующих биологические органы, это звучит как научная фантастика.
А когда в Nature выходит статья о новых нейроморфных чипах и решение МЛ задач на приборе размером с ноготок (1 кв см), дух захватывает, как в детстве на качелях.
NeuRRAM - это один из самых передовых чипов для нейроморфных вычислений, потому что:
- Использует аналоговую память для хранения и обработки больших данных;
- Поддерживает разнообразные и сложные задачи ИИ с довольно высокой точностью (например, классификация изображений 99% на MNIST; 85,7% на CIFAR-10, распознавание голосовых команд 84.7% на датасете от Google);
- Экономит до 1000 раз больше энергии, чем традиционные компьютеры (сейчас ИИ - серьезная нагрузка на окружающую среду);
- Спроектирован с учетом потребностей на всех уровнях от алгоритмов до устройств;
Секрет энергоэффективности в отсутвии энергозатратного перемещения данных: он хранит веса моделей в аналоговой энергонезависимой RRAM и выполняет вычисления непосредственно на чипе. Микросхема также поддерживает параллелизм данных, отображая слой в модели нейронной сети на несколько ядер для параллельного вывода.
Прорыв в том, что NeuRRAM может работать на маленьких устройствах: часы, VR-шлемы, наушники и прочие edge девайсы.
В общем, может изменить будущее вычислений и ИИ. И где-то подвинуть NVIDIA
www.nature.com
______
Источник: https://t.me/nn_for_science/1429
by @F_S_C_P
Попробуй ⛵️MIDJOURNEY в Telegram
Когда Лекун говорит о NeuralAI и создании цифровых органоидов, имитирующих биологические органы, это звучит как научная фантастика.
А когда в Nature выходит статья о новых нейроморфных чипах и решение МЛ задач на приборе размером с ноготок (1 кв см), дух захватывает, как в детстве на качелях.
NeuRRAM - это один из самых передовых чипов для нейроморфных вычислений, потому что:
- Использует аналоговую память для хранения и обработки больших данных;
- Поддерживает разнообразные и сложные задачи ИИ с довольно высокой точностью (например, классификация изображений 99% на MNIST; 85,7% на CIFAR-10, распознавание голосовых команд 84.7% на датасете от Google);
- Экономит до 1000 раз больше энергии, чем традиционные компьютеры (сейчас ИИ - серьезная нагрузка на окружающую среду);
- Спроектирован с учетом потребностей на всех уровнях от алгоритмов до устройств;
Секрет энергоэффективности в отсутвии энергозатратного перемещения данных: он хранит веса моделей в аналоговой энергонезависимой RRAM и выполняет вычисления непосредственно на чипе. Микросхема также поддерживает параллелизм данных, отображая слой в модели нейронной сети на несколько ядер для параллельного вывода.
Прорыв в том, что NeuRRAM может работать на маленьких устройствах: часы, VR-шлемы, наушники и прочие edge девайсы.
В общем, может изменить будущее вычислений и ИИ. И где-то подвинуть NVIDIA
www.nature.com
______
Источник: https://t.me/nn_for_science/1429
by @F_S_C_P
Попробуй ⛵️MIDJOURNEY в Telegram
Telegram
AI для Всех
Принципы биологических нейронных вычислений снова станут катализатором революции в ИИ
Человечеству ещё далеко до создания по-настоящему дееспособностого интеллекта.
LeCun et al развивают область исследований NeuralAI - фундаментальную науку на стыке нейробиологии…
Человечеству ещё далеко до создания по-настоящему дееспособностого интеллекта.
LeCun et al развивают область исследований NeuralAI - фундаментальную науку на стыке нейробиологии…
🤷1
oh no all my friends are asleep so now i'm left alone with my thoughts and must deal with them instead of distracting myself by acting funny publicly ugh so boring
🤷1