168年麻省理工学院的核心芯片可以移动设备,机器人更聪明.灰鸽子下载,远程控制软件

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168年麻省理工学院的核心芯片可以移动设备,机器人更聪明.灰鸽子下载,远程控制软件
麻省理工学院的原型芯片是专为深度学习

和Facebook不同的是,智能手机不能识别和标记你有问题。麻省理工学院的研究人员开发的一个新类人脑芯片可以改变这种状况。
168 -核心芯片原型称为Eyeriss能够利用内存即时识别人脸,对象,甚至听起来。芯片是专为使用智能手机、无人驾驶汽车、机器人、无人机和其他设备。
Eyeriss是少数芯片开发的设备可以做更多的事情而无需人工干预。高通芯片制造移动设备可以了解用户和预期的行为。
Nvidia提供一台电脑用于汽车的Tegra芯片自动驾驶汽车可以识别信号和路牌。
计算机可以被训练来识别图像,面孔和声音,已经证明了微软,Facebook和谷歌通过深度学习系统。
深入学习是一段帮助相关的机器学习算法和分类的数据。深度学习系统通常需要复杂的神经网络和巨大的计算资源,如耗电gpu和成千上万的服务器。
麻省理工学院称其芯片需要资源的一小部分,并且是十倍力量的效率比移动图形处理器。有可能在这套可使用该芯片,智能手机和电池驱动的机器人。
Eyeriss将独立的AI功能设备的大部分处理发生在本地设备上。wi - fi或手机连接不需要利用云服务或为图像或对象识别服务器。
英伟达在CES上了自动驾驶汽车数据采集服务器识别障碍物或对象在一个街道。与麻省理工学院的芯片,自动驾驶汽车车载图像识别能力,这可能是有用的在偏远地区没有细胞连接。
每个Eyeriss核心都有自己的记忆,这是相反的集中内存gpu和cpu能力今天的深度学习系统。芯片尝试减少重复处理通过有效地分解任务执行在168内核。电路可以为不同类型的神经网络,重新配置和压缩有助于保护带宽。
演示的芯片做图像识别globalfoundries(国际固态电路会议)周三在旧金山。
研究人员没有说如果芯片将达到设备。除了英特尔和高通芯片Movidius这样的公司正试图把人工智能移动设备的能力。