麻省理工学院的一种新电脑芯片可以让你的智能手机完成复杂的人工智能任务
昨天，麻省理工学院（MIT）的一个研究小组推出了一种新的计算机芯片，该芯片专为深度学习而优化，这是一种人工智能的方法，正越来越受欢迎。这种被称为“Eyeriss”的芯片可以让移动设备在不连接互联网的情况下执行自然语言处理和面部识别等任务。这是使机器学习的复杂操作更便于携带的最新尝试。这意味着，我们的智能**、可穿戴设备、机器人、自动驾驶汽车和其他物联网设备可以开始在本地执行复杂的深度学习过程——这一点到目前为止还很难做到。
传统上，深度学习需要大量的计算机处理。gpu是一种设计用来呈现我们在计算机屏幕上看到的图形的计算机芯片，是处理这项任务的足够好的工具。但是gpu有一个缺点：它们消耗了大量的能量。这使得它们无法在移动设备上用于深度学习。解决方法是获取设备收集的原始数据，通过互联网上传，在功能强大的GPU服务器上执行深度学习，然后通过互联网将结果回传给设备。
在没有互联网连接的情况下向Siri提问
这会导致一些Eyeriss希望解决的问题。首先，如果你的移动设备找不到互联网连接，那么它就不能执行深度学习任务(例如，Siri需要大量的处理能力来理解语音，这就是为什么它不能工作，除非它能通过网络连接到苹果的服务器。）当你设法连接到互联网时，设备上传到远程服务器的数据本质上可能是个人的，这就导致了隐私问题。还有一个令人讨厌的问题是传输延迟——信息从移动设备发送回来所需的时间。研究人员称，Eyeriss的设计使它的能效提高了10倍，这意味着它可以避免所有这些问题，而不会损坏电池。
高通公司和英伟达也在追求同样的目标
Eyeriss是最近宣布的一系列芯片中最新的一款，这些芯片正在从远程服务器中进行深度学习。高通公司刚刚在2016年消费电子展（CES）上展示了Snapdragon 820A和820Am处理器，这两款处理器允许汽车通过深度学习来检测多个车道标志并理解交通信号。Nvidia还在CES上展示了它的机器学习软件，展示了它的Tegra处理器如何将深度学习应用于自动驾驶。谷歌最近宣布与芯片**商Movidius合作，旨在提高**的面部识别能力。
由麻省理工学院电子工程和计算机科学系的Vivienne Sze领导的麻省理工学院研究小组在旧金山举行的国际固态电路会议上介绍了这种芯片，他们用它来执行图像识别任务。Eyeris何时能到达这些设备的计划还没有公布。
- 发表于 2021-05-03 08:26
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- 分类：互联网
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