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神经形态处理集推动AI的增长

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深度神经网络在机器视觉应用中发挥着越来越重要的作用。

Adrien Sanchez,YoleDéveloppement

智能设备所需的数据量越来越大,这促使人们在人脑处理能力和效率的启发下,重新评估计算性能。智能设备必须快速而有效地响应,因此依赖于优化能源消耗、内存访问和热性能的处理器核心。

礼貌www.istock.com/mf3d。

礼貌www.istock.com/mf3d。

中央处理单元(CPU)顺序地解决计算任务,而深度学习的人工智能(AI)算法基于神经网络。其矩阵操作需要由图形处理单元(GPU)执行的并行处理,该图形处理单元具有数百个专用核心并行工作。

深度神经网络在AI中推动爆炸性增长是饥饿的能量。作为一个比较,1988年的神经网络〜20,000神经元;今天,这个数字是1300亿,能源消耗升级。这需要一种新型的计算硬件,可以有效地处理AI算法,并克服限制对数增长的障碍,以及克服摩尔定律,内存限制以及在密集地填充设备中的热性能挑战的物理限制。

受人类生理学的启发,神经形态计算有可能成为一个颠覆者。

基于GraphCore和脑电图等公司制造的芯片致力于神经网络。这些GPU,加速器,神经发动机,张量处理单元(TPU),神经网络处理器(NNP),智能处理单元(IPU)和视觉处理单元(VPU)同时处理多个计算顶点和点。

模仿大脑

相比之下,人类大脑有1000亿个神经元,每个神经元有100到1000个突触,总共有一千万亿个突触。然而它的体积相当于一瓶2升的水。大脑每秒要进行10亿次运算,只需要20瓦的功率。要实现这种水平的计算,使用今天的硅芯片将需要150万个处理器和1.6 PB的高速内存。实现这种计算所需的硬件也将占用两座大楼,在消耗10兆瓦时的电力的情况下,需要4.68年的时间来模拟相当于一天的大脑活动。

神经形态计算模型使用硅来创建神经突触核或处理器的网络。每个核心集成存储器,计算和通信,并通过片上的事件驱动网络与同一芯片上的其他核传送。代替在预期和常规时间运行每个计算,仅当人工神经元被传入信号激活时才被才能进行。这种无插筒网络或尖峰神经网络,并不基于芯片时钟的速度,但适于在非von neumann芯片上运行。这导致Imillivatts的能耗显着和快速减少。

人类大脑的灵活性也被模仿。正如大脑适应绕过神经元并在突触失败发生另一个神经网络时,如果核心停止工作,则神经网络采用另一条路径。

增强智能的道路开始于20世纪的独立CPU,GPU,记忆和连接,然后在21世纪演变为可穿戴物,智能手表和智能摄像机。在地平线上是全常规互动和增强人类的神经形态应用。礼貌的神经胸甲感官和计算报告,2019年艾尔·塞弗洛世市。

增强智能的道路开始于20世纪的独立CPU,GPU,记忆和连接,然后在21世纪演变为可穿戴物,智能手表和智能摄像机。在地平线上是全常规互动和增强人类的神经形态应用。礼貌的神经胸甲感官和计算报告,2019年艾尔·塞弗洛世市。

芯片通过Interchip界面进行通信,导致无缝可用性 - 类似于人类脑的脑皮质 - 以产生可伸缩的神经形态系统。神经肌腱核心在芯片尺寸方面是可扩展的,芯片中的芯数以及芯片和板的数量 - 镜像人脑的各个区域。

神经形态生态系统

虽然预计未来几年的AI市场将在2024年登记6900万美元,但需求预计将加速2029年的50亿美元。主要用于计算机成像,预计将达到4300万美元的神经胸肠感测2024年,同期增长到21亿美元1

神经形态生态系统丰富多样,包括英特尔及其Loihi芯片、三星和SK Hynix等现有公司,以及General Vision、BrainChip、nepes和Vicarious等初创公司。记忆体公司也在开发非易失性记忆体,如由美国中央电子科学院和斯坦福大学的研究人员开发的RRAM(电阻随机存取记忆体)。颠覆性的初创公司,如webit Nano、Robosensing、Symetrix和Knowm,以及纯粹的记忆初创公司,如Crossbar和Adesto,已经进入了这一领域。

IBM相当乐观地预测,到2025年,神经形态计算将能够与人脑竞争。水平的进步是固体——从2011年的芯片生产推进集成256个神经元和144个突触在单个neurosynaptic核心,2014年的一个生产集100万个神经元、突触,2.56亿460亿4096 neurosynaptic核心,能够安抚/ W(突触操作每秒,每瓦特)。与此同时,该公司打算开发一种芯片——4096核的TrueNorth(芯片上的网络),它集成了40亿个神经元和1万亿突触,只消耗1千瓦时。

为了伴随硬件,DARPA项目的突触(神经形态自适应塑料可扩展电子产品)项目旨在提供即将使用的软件堆栈,在今年的某个时候开发神经形态计算芯片。英特尔认为神经形态计算芯片将在终端点技术中集成在其投资组合中 - 如事物互联网(物联网)传感器,自动车辆和桌面和移动设备 - 以及服务器和网关等边缘技术,以及十博体育靠谱吗在数据中心。

使用案例ai

无处不在的智能手机很可能是引入神经形态计算的触发器。今天,许多操作,如生物识别,都是耗电和数据密集型的。例如,在语音识别中,音频数据在云中处理,然后返回给手机。添加人工智能需要更多的计算能力,但低能耗的神经形态计算可以推动目前在云端运行的应用程序在未来直接在智能手机上运行,而不会耗尽手机电池。

机器视觉申请也持有承诺。神经形态计算可以非常有效地运行AI算法。(目前AI广泛用于众多机器视觉应用中。)此外,使用神经形态的异步架构的事件的传感器的组合可以提供额外的益处,例如帧速率无限的速度,以及更大的灵敏度和动态。

智能家庭也是可以使用神经形态计算的有趣示例 - 尤其是音频。无线无线操作意味着当一个人完成命令时,扬声器中的AI可以理解,无论何种方式如何快速地了解命令。神经形态计算的低功耗意味着设备不必经常再充电,也不需要改变电池。其热性能意味着没有散热。因此,设备可能是无风扇,使其更安静,更紧凑,从而打开更多的使用和应用。

神经形态计算的一个独特方面涉及到它的适应性——如果一些核心停止工作,神经网络可以适应。另一个独特的特性是可伸缩性。神经突触核心被设计成可伸缩的,它们可以反映大脑的不同区域。礼貌的神经胸甲感官和计算报告,2019年艾尔·塞弗洛世市。

神经形态计算的一个独特方面涉及到它的适应性——如果一些核心停止工作,神经网络可以适应。另一个独特的特性是可伸缩性。神经突触核心被设计成可伸缩的,它们可以反映大脑的不同区域。礼貌的神经胸甲感官和计算报告,2019年艾尔·塞弗洛世市。

展望未来,AI可用于添加其他感官,例如气味,智能手机,或者AI可以用于添加运动感测,使得人类可以与全息图相互作用。手持设备中大量智能的可用性具有很大的潜力。进一步进入未来,人类可以使用神经形态计算与全息图相互作用。

智能手机之后的下一个最大市场可能是工业部门。该市场严重依赖于电池供电的设备,例如无人机,检测工具和采矿设备。所有这些都将受益于神经形态计算的低功耗,启用AI和有效的处理能力。

工业市场不像消费市场那样对成本敏感。Yole Développement预计,工业人工智能市场的价值将占移动市场的一半左右,到2024年达到3600万美元,到2029年达到26亿美元。移动市场预计价值7100万美元,在同一时期将增长到32亿美元。其他行业的市值预计在2024年将保持温和,甚至为零,但在接下来的5年里会有所增长。

预计2024年的消费者均值价值300万美元,2029年增长到1.9亿美元。汽车可能在同一五年期间的100万美元到11亿美元,预计医疗和计算将从零到500万美元增长分别为3500万美元1

神经牙科计算模仿生物神经网络。每个人工神经元有一个神经肌瘤核心。礼貌的神经胸甲感官和计算报告,2019年艾尔·塞弗洛世市。

神经牙科计算模仿生物神经网络。每个人工神经元有一个神经肌瘤核心。礼貌的神经胸甲感官和计算报告,2019年艾尔·塞弗洛世市。

人工智能的加速将需要另一种快速处理数据的方法,以补充深度学习。如今,在神经形态芯片上运行软件的能力占据了大量研发资源,就像开发适合智能手机和扬声器等设备大小、不会产生多余热量的硅一样。

市场指标表明,神经形态计算的时间是正确的。其在内存使用,能耗和热性能方面的效率可以克服AI领先的许多障碍,同时引入了新的使用情况。

虽然神经形态计算仍需要一个“杀手应用程序”,但今天该技术具有颠覆性技术的所有属性。AI的升级将继续推动寻求一种克服摩尔定律,记忆进入和能源消耗的障碍的处理器技术。神经形态计算的生长最初可能会被忽视,但具有现实尺寸的筹码和电源管理,概念的有用性可能会成为必需品。

遇见作者

Adrien Sanchez是在YoleDévelopecement的计算机和软件部门的技术和市场分析师。桑切斯与他的团队合作,生产技术和市场分析,涵盖了计算硬件和软件,AI,机器学习和神经网络;电子邮件:[电子邮件受保护]

参考

1. yole张开(2019)。2019年神经胸肠传感与计算:市场和技术报告。


视觉谱图
春天2021.
词汇表
机器视觉
通过使用光学非接触传感机制来解释物体或场景的图像,以获取信息和/或控制机器或过程。
特征 AI. 神经网络 神经形态计算 机器视觉 深度学习

注释
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