1. Новая архитектура нейроморфных чипов позволяет сократить энергопотребление и размеры ИИ чипов. Нейроморфный чип от южнокорейских разработчиков имеет энергопотребление 400 мВт, что составляет около 0,16% от энергии, потребляемой обычным GPU (250 Вт). Характеристики нового чипа: тактовые частоты не превышают 200 МГц, объем кэш памяти – 552 Кб, размер кристалла – 4,5×4,5 мм при 28 нм литографии от Samsung. Разработчики утверждают, что их чип может достичь энергоэффективности 85,8 терафлопс на ватт мощности.Thank you for reading this post, don't forget to subscribe!
2. Ученые из Австралии делятся информацией о том, как изучение человеческого мозга помогает создавать нейроморфный суперкомпьютер. Разработкой суперустройства занимается компания DeepSouth. Нейроморфная машина будет работать аналогично человеческому мозгу. В новом суперкомпьютере объединены мощность и память, что экономит энергию устройств. Авторы проекта утверждают, что смартфоны смогут работать неделю на одном аккумуляторе. При оцифровывании человеческого мозга ученые надеются открыть аспекты развития деменции и болезни Альцгеймера. Разработчики считают, что воспроизведение сложной сети блоков мозга поможет понять динамику развития некоторых заболеваний. Болезнь в данном случае рассматривается “сродни компьютерному вирусу”. При обнаружении причины “сбоя” в мозге можно будет понять, как его устранить.
3. Исследователи из Южной Кореи разработали полупроводниковый ИИ чип, сочетающий классический и нейроморфный подходы. Чип обладает высоким быстродействием при минимальном энергопотреблении. Изделие предназначено для обработки больших языковых моделей (LLM) и основано на принципах, имитирующих структуру и функции человеческого мозга. Чип разработан специалистами Корейского института передовых технологий (KAIST). При обработке модели GPT 2 чип потребляет значительно меньше энергии и занимает меньше физического пространства по сравнению с ускорителем NVIDIA A100. Чип производится по 28 нм процессу Samsung Electronics. Технология C DNN (Complementary Deep Neural Network) позволяет использовать свёрточные нейронные сети (CNN) и импульсные нейронные сети (SNN), имитирующие процессы человеческого мозга при обработке информации. Чип поддерживает максимум INT16 и обеспечивает энергоэффективность на уровне 85,8 TOPS/Вт для инференса с наборами данных CIFAR 10 и CIFAR 100 (VGG 16). При обучении чип демонстрирует энергоэффективность в 84,5 TOPS/Вт и 16,7 TOPS/Вт для CIFAR 10 и ImageNet соответственно. Руководитель проекта, профессор Ю Хой Джун (Yu Hoi jun), отмечает значимость использования LLM со сверхэффективным нейроморфным ускорением.
Новейшие технологии в области нейроморфных чипов и суперкомпьютеров открывают перед нами удивительные перспективы. Южнокорейские разработчики представили чип с потреблением всего 400 мВт, что составляет лишь 0,16% от энергии, используемой обычными графическими процессорами. Это позволяет значительно сократить энергопотребление и уменьшить размеры искусственного интеллекта.
Новый нейроморфный чип, созданный специалистами с использованием 28-нм технологии Samsung Electronics, обладает уникальными характеристиками: тактовая частота до 200 МГц, объем кэш-памяти 552 Кб и размер кристалла 4,5×4,5 мм. Разработчики утверждают, что чип способен достичь энергоэффективности впечатляющих 85,8 терафлопс на ватт мощности.
Исследователи из Австралии и компания DeepSouth работают над созданием нейроморфного суперкомпьютера, функционирующего по аналогии с человеческим мозгом. Предполагается, что в результате объединения мощности и памяти в новом устройстве удастся значительно сэкономить энергию, что впоследствии может привести к удивительным технологическим прорывам, включая увеличение долговечности аккумуляторов смартфонов.
Изучение человеческого мозга играет ключевую роль в развитии нейроморфных технологий. Ученые надеются, что при оцифровывании структуры мозга им удастся раскрыть механизмы развития нейродегенеративных заболеваний, таких как деменция и болезнь Альцгеймера. Подход к болезням в данном случае рассматривается как к компьютерным вирусам, где обнаружение и устранение “сбоев” в мозге могут привести к новым методам лечения.
Чипы, разработанные специалистами Корейского института передовых технологий (KAIST), представляют собой уникальное сочетание классических и нейроморфных подходов. Они обладают высокой производительностью при минимальном энергопотреблении, что делает их идеальным выбором для обработки крупных языковых моделей. Технология C DNN (Complementary Deep Neural Network) позволяет использовать сверточные и импульсные нейронные сети, имитируя процессы человеческого мозга при обработке информации.
Руководитель проекта, профессор Ю Хой Джун (Yu Hoi jun), подчеркивает важность использования нейроморфных технологий в современном мире. Он отмечает, что современные чипы обладают невероятной энергоэффективностью, что делает их ключевым элементом в развитии искусственного интеллекта и суперкомпьютеров.