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.
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.