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责任编辑:zsheng |来源:企业网D1Net  2018-12-06 19:48:18 本文摘自: 新浪科技综合

在现代计算硬件中,需要频繁地将数据从处理器到存储器之间来回搬运,然而该过程会耗费大量的时间和精力。好消息是,IBM研究院刚刚宣布了人工智能硬件的最新进展——通过内存计算的方式,将内存单元作为处理器来使用。减少了数据腾挪的麻烦之后,可将能源需求减少90%。

  在本周举办的国际电子器件会议(IEDM)和神经信息处理系统会议(NeurIPS)上,IBM介绍了迄今为止精度最高的“8-bit模拟芯片”(较此前提升了一倍)。

这套全新的解决方案,使用了被称作“投影相变存储器”的新方法,简称Proj-PCM。与具有类似精度的数字架构相比,其能耗仅为1/33。

IBM表示,研究人员在Proj-PCM中插入了一个与相变段平行的“非绝缘投影段”。

在写入过程中,投影段对设备操作的影响最小。但在读取的时候,变成状态的电导值,主要由投影段来确定——其对电导的变化,具有显著的免疫力。

如此一来,Proj-PCM可实现比以往的PCM设备更高的精度。IBM表示:

改进的精度,证明了‘内存计算’有朝一日可被用于物联网和边缘应用等低功耗环境、同时实现高性能深度学习的能力。

除了模拟芯片的最新进展,IBM还提出了针对数字计算的新方法。

其能够以8-bit精度训练深度学习模型,同时保持图像、速度、文本数据集类别的模型精度。

上述研究突破,在IBMResearch的论文中有详细介绍。原标题为:

《8-BitPrecisionforTrainingDeepLearningSystems》

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本文摘自: 新浪科技综合

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