IBM將仿生突觸注入芯片,行業(yè)震動!使機器學習效率提升100倍

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關鍵信息:IBM將神經(jīng)網(wǎng)絡的關鍵部分直接構(gòu)建在硅晶體中,使機器效率提高了100倍,而能量僅消耗了1%。該論文已在Nature上發(fā)表,但IBM仍需構(gòu)建出一顆完整的芯片。

關鍵數(shù)據(jù):IBM的這款神經(jīng)網(wǎng)絡芯片由5個晶體管和其他3個組件組成,在普通芯片上只有一個晶體管。

關鍵意義:以這種方式制造的芯片可能會在未來幾年里加速機器學習的發(fā)展,讓機器學習更有效率,同時更容易在智能手機等小型設備上進行部署,若能成功,將對英偉達造成巨大沖擊。

IBM將仿生突觸注入芯片,行業(yè)震動!使機器學習效率提升100倍

神經(jīng)網(wǎng)絡人工智能繁榮皇冠上的一顆明珠,他們狼吞虎咽地吃著數(shù)據(jù),并輸出結(jié)果,在語音和圖像識別等方面,有著近乎完美的準確性。

但是,神經(jīng)網(wǎng)絡是按照人類大腦的結(jié)構(gòu)來設計的,通常是用軟件而不是硬件來構(gòu)建的,而軟件則運行在傳統(tǒng)的計算機芯片上,也就是說,傳統(tǒng)硬件的限制了神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展,讓事情變慢了。

IBM的新發(fā)現(xiàn)證明,將神經(jīng)網(wǎng)絡的關鍵部分直接構(gòu)建在硅晶體中,可以使其效率提高100倍,以這種方式制造的芯片可能會在未來幾年里加速機器學習的發(fā)展。

IBM的新芯片,就像在軟件中編寫的神經(jīng)網(wǎng)絡一樣,模擬了連接大腦中單個神經(jīng)元的突觸,這些突觸連接的強度可以調(diào)整以使網(wǎng)絡能夠?qū)W習。

IBM將仿生突觸注入芯片,行業(yè)震動!使機器學習效率提升100倍

IBM的研究人員在已發(fā)表在Nature的論文中展示了這種人造突觸——微電子突觸,其中使用了兩種類型的突觸:短期神經(jīng)突觸和長期記憶突觸。

美國國家標準與技術(shù)研究所的研究員施耐德說,這種方法“解決了一些關鍵問題”,其中最明顯問題的是低準確度,這也一直困擾著之前在硅晶體上構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究員。

研究人員測試了用兩個簡單的圖像識別任務來構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡:手寫文字識別和彩色圖像分類,他們發(fā)現(xiàn)這個系統(tǒng)和基于軟件的深層神經(jīng)網(wǎng)絡一樣精確,而只消耗了1%的能量。

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這一發(fā)現(xiàn)不僅對人工智能很重要,如果它能擴展到商業(yè)生產(chǎn),它可以證明IBM正在進行的一場押注的正確性,盡管該公司目前不出售電腦芯片,但它一直在投資于電腦硬件領域,希望新型微電子元件有助于為下一個重大進展提供動力。

這項新技術(shù)可能是第一步,讓機器學習更有效率,同時更容易在智能手機等小型設備上進行部署。施耐德說:“在提高能源效率和提高全連接層的訓練速度方面,100倍的能效似乎值得進一步努力?!?/p>IBM將仿生突觸注入芯片,行業(yè)震動!使機器學習效率提升100倍

然而IBM芯片的設計相對笨拙,由5個晶體管和其他3個組件組成,在普通芯片上只有一個晶體管,IBM仍然需要構(gòu)建和測試一個完整的芯片。

盡管如此,這項工作可能是一個重要的、具有生物學意義的步驟,也在朝著計算機的核心方向發(fā)展。

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2018-06-15
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